积雪草活性成分靶向抑制髓系细胞白血病蛋白1(MCL-1)的抗癌机制：计算机辅助药物发现研究

为攻克肿瘤治疗中髓系细胞白血病蛋白1(MCL-1)过表达导致的耐药难题，研究人员采用计算机辅助药物发现技术，系统评估了积雪草(Centella asiatica)活性成分与MCL-1蛋白(PDB ID: 6FS1)的结合特性。通过Glide XP分子对接、结合自由能计算及AutoQSAR预测模型，筛选出12个符合Lipinski五规则(RO5)且ADME特性优良的候选化合物，其预测pIC50值显示显著抑制潜力，为靶向MCL-1的抗癌药物设计提供新思路。

　　

髓系细胞白血病蛋白1(Myeloid cell leukemia 1, MCL-1)作为B细胞淋巴瘤2(B-cell lymphoma 2, BCL-2)家族的核心抗凋亡成员，在急性髓系白血病、多发性骨髓瘤等血液肿瘤及实体瘤中异常高表达，堪称癌细胞存活的"分子盾牌"。这项研究运用Schr?dinger计算平台，首次对传统药用植物积雪草的活性成分展开精准"数字解剖"：通过超精度Glide XP分子对接技术，将化合物与MCL-1晶体结构(6FS1)进行"锁钥匹配"实验，结合结合自由能计算揭示相互作用热点。

研究团队采用"计算化学三重验证"策略：Lipinski五规则(RO5)过滤分子成药性、静电势分布图谱解析结合模式、AutoQSAR模型预测生物活性。最终发现的12个"黄金分子"不仅具备理想的口服生物利用度，其预测的半抑制浓度(pIC₅₀)更展现出媲美临床候选药物的潜力。这些隐藏在积雪草中的"分子狙击手"，为破解肿瘤细胞"永生密码"提供了全新靶向治疗方案。