计算机辅助药物设计揭示Rauwolfia vomitoria中新型抗前列腺癌先导化合物：靶向雄激素受体与PSMA的分子对接、动力学模拟及ADME-Tox研究

为解决前列腺癌(PC)现有疗法副作用大、天然药物开发需求迫切的问题，研究人员采用计算机辅助药物设计(CADD)方法，对Rauwolfia vomitoria中83种化合物进行靶向雄激素受体(1XOW)和前列腺特异性膜抗原(2XEI)的虚拟筛选。通过PyRx分子对接、admetSAR3.0和SwissADME分析，发现胆固醇-3-13 C(L4)和豆甾醇(L80)具有优异结合活性(-8.2至-9.8 kcal/mol)、ADMET特性及靶点稳定性，为开发新型天然抗PC药物提供候选分子。

　　

前列腺癌(Prostate Cancer, PC)作为全球男性第二大高发恶性肿瘤，已造成超过140万病例和35.8万死亡。现有治疗手段如前列腺切除术、化疗和放疗常伴随出血、勃起功能障碍等严重副作用。为此，科研团队将目光投向具有抗癌潜力的药用植物Rauwolfia vomitoria，采用计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design, CADD)技术体系，对其83种分离化合物进行系统性筛选。

研究团队运用PyRx工具对前列腺癌关键靶点——雄激素受体(Androgen Receptor, PDB:1XOW)和前列腺特异性膜抗原(Prostate-Specific Membrane Antigen, PDB:2XEI)进行分子对接(Molecular Docking)，结合admetSAR3.0评估化合物吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)特性，并通过SwissADME分析药物相似性和生物利用度。分子动力学模拟(Molecular Dynamics Simulation)采用GROMACS 2018.3软件完成，轨迹分析使用Xmgrace工具可视化。

研究发现胆固醇-3-¹³
C(L4)和豆甾醇(Stigmasterol, L80)与两个靶点均呈现强结合活性：L4对1XOW和2XEI的结合能分别为-8.2 kcal/mol和-9.8 kcal/mol；L80则达到-9.0 kcal/mol和-9.1 kcal/mol。这两种先导化合物不仅具备理想的ADMET特性，其与靶点的相互作用模式及分子动力学稳定性也显著优于现有药物。该研究首次报道了这些天然化合物抗前列腺癌的分子机制，为开发副作用更小的植物源抗PC药物奠定了理论基础。