基于计算机模拟筛选与多维度评估的植物化学成分抗多囊卵巢综合征潜力研究

推荐 为应对多囊卵巢综合征（PCOS）的激素紊乱问题，研究人员通过分子对接、药代动力学及毒性预测等技术，从34种草本植物中筛选活性成分。结果显示，来源于天门冬的萨萨皂苷元（Sarsasapogenin）对关键蛋白CYP17A1、孕酮及雌激素受体展现出强结合力与低毒性，为靶向治疗提供新候选分子。

　　

多囊卵巢综合征（PCOS）是一种由女性体内雄性激素过度分泌引发的激素紊乱疾病。近年来，草药疗法因其规避副作用且长期使用安全性高而备受关注。本研究选取34种对子宫具有生物活性的草本植物，对其主要化学成分进行一系列计算机模拟技术筛选。目标蛋白包括对激素功能至关重要的细胞色素P450 CYP17A1（3RUK）、孕酮（1E3K）及雌激素受体（1X7R）。

分子对接研究采用AutoDock 1.5.7软件完成。药代动力学性质通过SwissADME在线工具预测，毒性参数则借助OSIRIS毒性探索者和pkCSM平台评估。分子动力学模拟及自由能计算利用Schr?dinger套件执行。

结果表明，含基本甾体核结构的成分表现出高结合能值。综合所有计算机模拟技术分析，来源于天门冬（Asparagus racemosus）的萨萨皂苷元（Sarsasapogenin）与选定特定蛋白展现出强结合能，分别为-10.88 kcal/mol、-10.51 kcal/mol和-9.79 kcal/mol。在分子动力学模拟中，萨萨皂苷元表现出理想的稳定性，均方根偏差（RMSD）波动低于3 ?，均方根涨落（RMSF）略高于对应apo蛋白峰值。此外，其药物相似性特征良好，且在所有筛选参数中均无毒性效应。

结论指出，在所选成分中，萨萨皂苷元被认定为理想候选物，针对PCOS的进一步研究有望取得显著成果。