基于单晶X射线与人工智能的化合物C73抗癌潜力多维度评价研究

本研究通过整合单晶X射线衍射、密度泛函理论（DFT）、分子对接及AI预测技术，系统评估了抗阿尔茨海默病候选化合物C73的结构稳定性与抗癌机制。研究发现C73通过F···H（26.9%）等相互作用维持晶体稳定性，其HOMO-LUMO能隙（0.05523 eV）表明高稳定性，并靶向EGFR（-10.51 kcal/mol）、SRC等关键蛋白，为抗癌先导化合物开发提供了新思路。

　　

在药物研发领域，传统方法面临耗时耗资、靶点筛选效率低等挑战。人工智能（AI）与多学科交叉技术为加速药物发现提供了新路径。化合物C73最初作为抗阿尔茨海默病候选分子被设计，但其潜在抗癌活性尚未探索。为此，研究人员采用单晶X射线衍射、量子化学计算与系统药理学相结合的策略，首次全面解析了C73的结构特性与抗癌机制。

研究团队运用单晶X射线衍射确定晶体结构，通过Hirshfeld表面分析量化分子间作用力，采用B3LYP/6-311G(d,p)基组进行密度泛函理论（DFT）计算，结合网络药理学预测靶点，并利用分子对接与100 ns分子动力学模拟（MD）验证结合稳定性。

晶体结构与电子特性
晶体学分析显示C73为正交晶系（空间群Pbca），关键键长C=O（1.225–1.233 ?）与DFT计算结果高度吻合。Hirshfeld分析揭示F···H（26.9%）是主要晶体稳定力，分子静电势（MEP）显示O26/O33为亲电区域。前沿分子轨道（FMO）分析表明0.05523 eV的HOMO-LUMO能隙赋予分子高稳定性与适度反应活性。

靶点预测与机制
网络药理学筛选出109个潜在靶点，构建包含EGFR、SRC、JAK2等核心节点的蛋白互作网络（106节点/288边）。KEGG富集提示C73可能通过ErbB、凋亡等通路作用于非小细胞肺癌。

分子相互作用验证
分子对接显示C73与EGFR（-10.51 kcal/mol）、SRC（-11.07 kcal/mol）强结合，MM-GBSA计算结合能达-69.30 kcal/mol（SRC）。100 ns分子动力学模拟证实复合物稳定性，主成分分析（PCA）显示构象集中分布。

该研究首次证实C73通过多靶点作用机制展现抗癌潜力，其晶体学与电子特性数据为后续结构优化提供了精确模板。AI驱动的系统药理学与实验验证相结合的策略，为加速抗癌药物研发提供了范式。论文发表于《Journal of Molecular Structure》，为基于结构理性的多靶点药物设计提供了重要案例。