混合虚拟筛选技术发现二吡唑甲酰胺类新型直接InhA抑制剂及其抗结核活性研究

为解决结核病耐药性问题，研究人员通过整合配体与结构基础的混合虚拟筛选策略，从Specs化合物库中鉴定出14个潜在直接InhA抑制剂，其中二吡唑甲酰胺衍生物（化合物3和10）表现出显著抗结核活性（MIC 25-50?μg/mL，IC50 5.08-10.60?μM）及安全性（Caco-2细胞无毒性），为克服异烟肼耐药提供了新候选分子。

　　

结核病（Tuberculosis, TB）是由结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis, M. tuberculosis）引起的全球性传染病，其致死率仅次于COVID-19。尽管一线药物异烟肼（Isoniazid, INH）通过靶向M. tuberculosis InhA（烯酰基载体蛋白还原酶）发挥疗效，但KatG基因突变导致的耐药性问题日益严峻。直接InhA抑制剂可绕过KatG激活途径，成为解决耐药的新策略。然而，此前基于结构的虚拟筛选方法命中率低（88%化合物MIC>100?μg/mL），亟需优化筛选策略。

为此，泰国国家研究理事会（NRCT）等机构的研究团队开发了一种混合虚拟筛选方法，结合配体相似性搜索（以GSK-SB713为模板）与分子对接技术，从Specs库中筛选出14个候选分子。通过最小抑菌浓度（MIC）和半数抑制浓度（IC₅₀）实验验证，发现二吡唑甲酰胺衍生物（化合物3和10）具有显著活性（MIC 25/50?μg/mL，IC₅₀ 10.60±0.56/5.08±0.30?μM）和安全性（Caco-2细胞无毒性）。分子动力学模拟揭示其通过二吡唑甲酰胺基团与辅酶NAD⁺形成氢键，稳定结合InhA口袋。该研究发表于《Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - General Subjects》，为抗结核药物开发提供了新起点。

关键技术方法

1. 混合虚拟筛选：以GSK-SB713为模板进行60%相似性配体筛选，结合Glide XP分子对接；
2. 生物活性检测：测定M. tuberculosis H37Rv的MIC和InhA抑制IC₅₀；
3. 分子动力学模拟：分析化合物3/10与InhA-NAD⁺复合物的结合模式；
4. 细胞毒性评估：Caco-2细胞模型验证化合物安全性。

研究结果
Virtual screening approaches
以GSK-SB713（IC₅₀ 0.05±0.01?μM）为模板，筛选出1206个相似化合物，经类药性过滤后保留675个进行分子对接。

Virtual screening
最终14个命中化合物中，化合物3和10（二吡唑甲酰胺类）显示最佳活性，但14%的转化率受限于培养基沉淀问题。

Conclusions
混合策略成功发现二吡唑甲酰胺类直接InhA抑制剂，其结合模式通过氢键稳定NAD⁺，低细胞毒性（100?μg/mL无毒性）支持其作为先导化合物优化潜力。

重要意义
该研究首次通过混合虚拟筛选克服了传统方法的低效性，二吡唑甲酰胺衍生物的独特结合机制为设计抗耐药结核药物提供了结构基础。尽管沉淀问题限制了转化率，但化合物3和10的安全性与活性平衡，标志着抗结核药物开发的重要进展。