基于计算机辅助药物设计的天然抗人乳头瘤病毒剂虚拟筛选研究

针对人乳头瘤病毒(HPV)感染引发的宫颈癌等恶性肿瘤防治需求，研究人员通过计算机辅助药物设计(CADD)技术，系统评估了圣罗勒、姜黄等9种药用植物中活性成分与HPV E6蛋白的结合能力及ADMET特性，发现薯蓣皂苷、β-谷甾醇等化合物具有显著抑制潜力，为抗HPV天然药物开发提供了新思路。

　　

这项采用计算机模拟(in silico)技术的研究聚焦于探索药用植物活性成分对抗人乳头瘤病毒(Human Papillomavirus, HPV)的潜在治疗价值。作为全球高发的性传播病原体，HPV与宫颈癌、头颈部鳞癌等多种恶性肿瘤密切相关。研究团队选取圣罗勒(Ocimum sanctum)、姜黄(Curcuma longa)等9种传统药用植物中的活性成分，通过分子对接技术评估其与HPV致癌关键靶点E6蛋白的结合亲和力，并采用吸收-分布-代谢-排泄-毒性(ADMET)预测模型分析化合物成药性。

研究结果显示，薯蓣皂苷(Tinosporaside)、β-谷甾醇(β-sitosterol)及其葡萄糖苷衍生物(β-sitosteryl-D-glucoside)等天然成分展现出优异的结合性能，其中三萜类化合物α-香树脂醇(∞-amyrin)和β-香树脂醇(??-amyrin)表现出特殊的空间构象匹配特性。这些发现不仅揭示了植物源抗HPV物质的分子作用机制，更为后续体外(in vitro)和体内(in vivo)实验研究提供了优先候选化合物。值得注意的是，该研究采用的计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design, CADD)策略显著提高了天然药物开发的效率和靶向性。