基于计算机辅助设计的SARS-CoV-2包膜蛋白离子通道新型抑制剂发现研究

为解决COVID-19治疗中SARS-CoV-2包膜蛋白(2-EPRO)靶向药物缺乏的问题，研究人员通过高通量虚拟筛选近10亿化合物，结合分子动力学模拟和MM-PBSA分析，鉴定出ZINC001799167680(L3)和ZINC001081252239(L2)两种新型抑制剂，其结合亲和力显著优于已知抑制剂金刚烷胺，为开发针对高度保守的2-EPRO靶点的广谱抗病毒药物提供了新思路。

　　

在全球抗击COVID-19的持久战中，科学家们发现现有治疗方案存在明显局限：单克隆抗体生产成本高昂，瑞德西韦对重症患者效果有限，而尼马曲韦/利托那韦组合仅适用于轻中度症状早期患者。更令人担忧的是，免疫功能低下人群和癌症患者面对不断变异的病毒株仍然脆弱。这种治疗缺口将研究目光引向了SARS-CoV-2中一个长期被忽视的关键靶点——包膜蛋白(2-E^PRO)。

2-E^PRO作为最小的结构蛋白(8-12kDa)，在病毒生命周期中扮演着"分子开关"的角色。这个形成五聚体的病毒孔蛋白(viroporin)不仅参与病毒组装释放，还能扰乱宿主细胞内钙平衡、诱发内质网应激，甚至与细胞因子风暴和神经系统并发症密切相关。特别值得注意的是，与易变异的刺突蛋白不同，2-E^PRO在冠状病毒中高度保守，SARS-CoV和SARS-CoV-2的E^PRO序列相似度高达80%，这使其成为开发广谱抗病毒药物的理想靶标。

来自斯洛文尼亚国家化学研究所等机构的研究团队在《Computational and Structural Biotechnology Journal》发表了一项突破性研究。他们采用多学科交叉的研究策略，首先对ZINC15数据库中近10亿个小分子进行高通量虚拟筛选(HTVS)，随后运用严格的类药性过滤和创新的化学空间可视化技术，最终通过分子动力学(MD)模拟和分子力学泊松-玻尔兹曼表面积(MM-PBSA)分析，鉴定出能稳定结合2-E^PRO通道的新型抑制剂。

研究团队首先利用Schr?dinger软件对PDB ID 7K3G的2-E^PRO结构进行预处理，建立受体网格。通过Glide模块进行三级精度对接(HTVS→SP→XP)，从9.9万初筛分子中筛选出3916个候选化合物。创新性地采用MACCS结构指纹和PaCMAP降维算法进行化学空间聚类分析，将化合物分为含卤化物、四氢呋喃、磺酰基等特征的6大类群。最终选取8个结构多样的先导化合物进行200ns全原子分子动力学模拟，嵌入POPC脂质双层的生理环境体系，并采用AMBER FF19SB和GAFF2力场进行参数化。

在"HTVS对接与化学空间可视化"部分，研究发现经过Lipinski规则、PAINS和REOS过滤后，剩余分子可划分为6个特征明显的聚类，包括卤化物簇(A)、四氢呋喃簇(B)和磺酰基簇(C)等。这种基于功能团相似性的分类为后续多样性选择提供了科学依据。

"重对接与配体优先化"结果显示，8个优选配体均结合于2-E^PRO的N端前庭，其中L3（ZINC001799167680）展现出最独特的"塞子样"构型。该分子通过其2-甲酰基氢醌 moiety与三个相邻单体的ASN15形成三重氢键网络，这种多价结合模式在病毒孔蛋白抑制中相当罕见。

关键的"MD模拟与MM-PBSA分析"发现，L3和L2的结合自由能分别达到-32.3±2.0 kcal/mol和-30.1±3.6 kcal/mol，是阳性对照药物金刚烷胺(RMT)的2-2.5倍。特别值得注意的是，L3与ASN15的相互作用强度超过了文献报道的所有已知抑制剂，包括原花青素和HMA。而L2（ZINC001081252239）则表现出独特的双位点结合特征：其吡嗪环与GLU8形成氢键，四唑基团深入通道内部与THR11相互作用。

在讨论环节，研究人员强调了2-E^PRO抑制剂的独特优势：与靶向RNA聚合酶或主要蛋白酶(M^PRO)的药物不同，病毒孔蛋白抑制剂可能产生"双杀效应"——既阻断病毒释放，又减轻细胞因子风暴等病理损伤。研究还指出，L3和L2所代表的结构类型（甲酰基氢醌和四唑吡嗪）在既往抗病毒研究中较少出现，这为规避现有药物的耐药性问题提供了新化学空间。

这项研究的创新价值体现在三个方面：首先，建立了迄今为止规模最大的2-E^PRO抑制剂筛选流程；其次，开发了结合PCA和PaCMAP的降维策略，实现了海量数据的智能聚类；最重要的是发现了结合能优于已知药物2倍以上的新型支架。不过作者也指出，这些先导化合物尚需通过体外膜片钳实验验证其离子通道抑制效果，并需评估对宿主细胞ERGIC(内质网-高尔基体中间区室)功能的影响。

从转化医学角度看，这项研究为应对两个紧迫需求提供了解决方案：一是为免疫功能低下患者开发口服小分子药物，弥补抗体疗法的不足；二是针对病毒保守靶点开发广谱抑制剂，以应对未来可能出现的新型冠状病毒变种。特别值得关注的是，研究中发现的配体与ASN15/THR11的相互作用模式，为理性设计抗冠状病毒药物提供了全新模板。

Nina Kobe等研究人员的这项工作，不仅填补了2-E^PRO靶向药物开发的空白，更展示出计算生物学在抗病毒药物发现中的强大潜力。随着对病毒孔蛋白在神经毒性、代谢干扰等方面作用的深入认识，这类抑制剂可能成为治疗COVID-19多系统并发症的"多效性"武器。这项研究为从计算机模拟到临床应用的转化研究树立了典范，其方法论对应对未来新发传染病威胁也具有重要借鉴意义。