基于结构的A1腺苷受体正构变构调节剂发现：膜环境模拟与虚拟筛选新策略

（编辑推荐）本研究通过结合分子动力学模拟与膜环境优化的虚拟筛选策略，成功发现靶向GPCRs膜界面变构口袋的A1R正构变构调节剂（PAMs）。突破性地开发了显性膜模型增强的分子对接技术，鉴定出低激动活性的2-氨基噻唑类化合物54和56，可特异性增强神经元A1R对腺苷的响应，规避心脏副作用，为神经病理性疼痛等疾病提供精准治疗新路径。

　　

变构药物开发的技术革新

针对G蛋白偶联受体（GPCR）变构位点的药物开发面临两大挑战：膜界面结合口袋的复杂环境模拟，以及传统正构位点药物难以克服的亚型选择性障碍。近期冷冻电镜解析的A₁腺苷受体（A₁R）与变构调节剂1（MIPS521）复合物结构，揭示了面向脂质双层的变构口袋，为结构导向的药物设计提供了关键模板。

膜环境模拟技术的突破

研究团队创新性地开发了两种分子对接策略：隐性膜模型（介电常数ε=2）和基于分子动力学（MD）的显性膜模型。通过测试A₁R、P2Y₁和FFA₁受体的变构位点，发现采用200个MD快照的显性膜模型能显著提升活性分子富集效率（LogAUC=39）。这种技术突破首次实现了对GPCR膜界面口袋的精准建模，为其他跨膜蛋白变构药物开发提供了范式。

虚拟筛选与实验验证

从1.6亿化合物库中筛选出的26个候选分子，经实验验证发现11.5%的初筛命中率。其中2-氨基噻唑类化合物12展现出独特的药理特性：虽亲和力较低（pK_B=4.63），但具备10倍正协同效应（logα=0.99）和近乎为零的变构激动活性（logτ_B=-0.65）。与传统PAM1相比，12在激活受体方面更为"克制"，这种特性可能降低治疗中的脱靶风险。

结构导向的优化突破

通过骨架跃迁策略设计的29个衍生物中，54和56表现尤为突出。这两个含5-丙基刚性结构的化合物不仅亲和力提升3倍（pK_B=5.15），协同效应更达到100倍（logα=1.30）。突变实验显示，虽然S246^6.47A突变不影响其结合，但G279^7.44A突变显著降低协同性，证实了变构作用的位点特异性。

卓越的亚型选择性

在A_2AR、A_2BR、A₃R和M₂R测试中，54和56均未显示交叉活性。特别值得注意的是，在原发性皮层神经元中，56（3μM）使NECA的EC₅₀从0.2μM降至0.04μM，而在大鼠心房实验中却未增强NECA的负性肌力作用。这种"神经元特异性"效应完美规避了传统A₁R激动剂常见的心动过缓副作用。

变构药物的临床转化潜力

与传统2-氨基-3-苯甲酰噻吩骨架相比，2-氨基噻唑类化合物具有更优的类药性：cLogP值从5.88（1）降至4.14（56），且噻唑环代谢稳定性显著优于噻吩环。这种结构优化使得新发现的PAMs更符合中枢神经系统药物的开发要求，为神经病理性疼痛和癫痫等疾病的治疗带来新希望。

这项研究不仅建立了膜嵌入变构位点的虚拟筛选新标准，更通过实验验证了计算与结构生物学联用的巨大潜力。随着GPCR结构数据的爆发式增长，这种策略有望加速变构药物的开发进程，最终实现"精准变构调节"的 therapeutic理想。