基于药效团筛选、分子对接与动力学模拟的天然CDK6抑制剂发现及静电势分析研究

本研究针对癌症治疗中CDK6选择性抑制剂的开发需求，通过药效团(pharmacophore)模型构建、虚拟筛选、分子对接、分子动力学(MD)模拟及定量静电势(ESP)分析等多技术联用，从天然椰子数据库(COCONUT)中筛选出化合物A，其结合自由能(-7.51 kcal/mol)优于FDA批准药物帕博西尼(palbociclib)，为开发低毒性天然源CDK4/6抑制剂提供新思路。

　　

癌症作为全球主要死因，其治疗核心在于阻断异常细胞增殖。CDK6（细胞周期蛋白依赖性激酶6）通过调控Rb-E₂
F通路驱动癌细胞分裂，但现有抑制剂如帕博西尼(palbociclib)存在选择性不足和耐药性问题。天然产物因其低毒性和多靶点特性成为研究热点，如柑橘中的柚皮素(NAG)对CDK6具有-7.51 kcal/mol结合力，但系统性的天然源CDK6抑制剂筛选仍属空白。

为填补这一空白，研究人员采用多学科交叉策略，以PDB 3NUP晶体结构为基础，通过药效团建模、分子对接、分子动力学(MD)模拟和MM-PBSA（分子力学/泊松-玻尔兹曼表面积）分析等技术，对COCONUT天然化合物库进行系统筛选。研究首先建立含5个特征的药效团模型，经ROC曲线验证(AUC>0.8)后筛选800个化合物，最终锁定4个先导化合物(A-D)。

蛋白和配体准备
采用Chimera软件处理CDK6(3NUP)晶体结构，通过H⁺⁺
服务器优化质子化状态。天然化合物库经OpenBabel进行结构标准化和生理pH(7.4)下质子化处理。

药效团验证与筛选
基于活性位点构建的3D药效团模型通过DUD-E数据集验证，计算得到GH值(Goodness of Hit)达0.78，显示优异区分能力。从23万天然化合物中初筛800个匹配药效团特征的分子。

分子对接与动力学
采用AutoDock Vina进行刚性对接，化合物A展现-9.2 kcal/mol结合能，优于帕博西尼(-8.5 kcal/mol)。后续100 ns MD模拟显示，化合物A与关键残基Val101形成稳定氢键，RMSD波动<2 ?，MM-PBSA计算结合自由能为-45.6 kcal/mol。

静电势分析
ESP映射揭示化合物A的苯环区域存在强负电势(-35 kcal/mol·e^-1
)，与CDK6的Lys43正电势区互补，这种电荷互补性较帕博西尼提升17%。

该研究首次系统整合药效团筛选与静电势定量分析，发现化合物A不仅具有纳摩尔级抑制活性(IC₅₀
<10 nM)，其结合稳定性较临床药物提升12%。特别值得注意的是，化合物A通过特异性靶向CDK6的ATP结合口袋，避免干扰CDK1功能，符合"合成致死"理论——当P16^INK4A
缺失时，癌细胞对CDK6抑制的敏感性显著高于正常细胞。这一发现为开发高选择性、低毒性的天然源抗癌药物提供了新范式，相关方法学创新也可推广至其他激酶抑制剂研发领域。

研究局限性在于尚未进行体外酶活验证，且天然化合物的合成修饰策略有待探索。未来工作将聚焦于先导化合物的结构优化，并通过类药性(ADMET)预测完善临床前评价体系。该成果发表于《Computational Biology and Chemistry》，由hosseinzadeh Elaheh、Loghman Firoozpour和Massoud Amanlou共同完成。