帕金森病SNPs与脑结构功能改变的计算关联分析：关键基因突变效应及药物靶向探索

【编辑推荐】来自多学科团队的研究人员通过13种计算工具筛选帕金森病(PD)相关SNCA等9个关键基因的单核苷酸多态性(SNPs)，结合Frustrometer和NetSurf 3.0等服务器鉴定高危害突变，通过分子对接发现FDA批准药物中具有广谱结合活性的化合物，为PD精准治疗提供新靶点。

　　

帕金森病(PD)作为全球第二大神经退行性疾病，其发病率呈现显著上升趋势。研究聚焦SNCA、LRRK2、NURR1等9个PD核心调控基因，采用多尺度计算生物学策略：通过13种生物信息学工具对单核苷酸多态性(SNPs)进行系统性筛选，运用Frustrometer能量景观分析和NetSurf 3.0蛋白表面特性预测等技术，鉴定出对蛋白质结构功能具有高破坏性的错义突变。研究团队创新性地将突变体建模与野生型蛋白进行STRING互作网络比较，并采用分子对接技术筛选FDA批准药物库，发现某种化合物对所有靶标均表现出优异结合活性。后续的200纳秒分子动力学(MD)模拟进一步验证了该化合物的稳定结合模式。这项研究不仅揭示了PD相关遗传变异的分子机制，更为开发广谱靶向药物提供了理论依据，标志着计算神经科学在精准医疗领域的重要突破。