来自光果甘草（Glycyrrhiza glabra L.）的光甘草定和光甘草醇作为人5-羟色胺转运体的天然协同调节剂：来自分子对接、分子模拟及机器学习定量构效关系模型的证据

《Neurochemistry International》：Glabridin and glabrene from Glycyrrhiza glabra L. as natural Co-operative modulators of the human serotonin transporter: Evidence from docking, molecular simulations and machine-learning QSAR models

　　

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  来自甘草（Glycyrrhiza glabra L.）的植物化合物总黄酮和异黄酮在计算机模拟中显示出对血清素转运体（SERT）的良好亲和力，可被视为生成高亲和力小分子选择性血清素再摄取调节剂的潜在先导支架。
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  配体结合复合物的分子动力学模拟确认了血清素转运体（SERT）在外向开放构象中的稳定化。
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  机器学习-定量结构-活性关系（ML-QSAR）和双配体结合分析显示了对血清素转运体（SERT）的轻度、正协同、非拮抗性抑制作用。
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  吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）分析支持了类药性，并表明具有中枢神经系统（CNS）活性的潜力。

引言

自闭症谱系障碍（ASD）涵盖一组多样化的神经发育障碍，主要特征是社交互动和交流缺陷，以及受限和重复性行为（美国精神病学会，2013年）。新兴研究强调了神经递质系统，特别是血清素能系统，在ASD观察到的非典型脑发育中的关键作用（Arya和Sindhwani，2016年；Quaak等，2013年）。血清素对产前和产后脑发育都至关重要（Zafeiriou等，2009年），并与ASD的发病机制密切相关（Celada等，2013年；Homberg等，2014年）。血小板血清素水平升高一直被确定为ASD的末端表型（Cook等，1993年；Jaiswal等，2015年；Jaiswal等，2015b），行为障碍通常与高血清素血症有关，这可能是由突触生成受损所致。血清素（5-羟色胺；5-HT）对早期皮层发育至关重要，影响神经元的增殖、迁移和分化（Jenkins等，2016年）。在成熟的大脑中，中缝核的血清素能神经元在整个中枢神经系统中合成并释放5-HT，调节控制情绪和认知过程的受体亚型（Barnes和Sharp，1999年；Berger等，2009年）。早期发育期间血清素水平的改变可能会影响社会情感神经回路，从而促成ASD等神经发育障碍（Homberg等，2014年）。

血清素转运体（SERT）是神经递质：钠共转运体（NSS）家族的一员，对于调节细胞内和细胞外血清素浓度至关重要。基因研究已建立ASD与编码SERT的SLC6A4基因多态性之间的联系。结构上，SERT包含12个跨膜域（TM1-TM12）和630个氨基酸；它结合两个钠离子和一个氯离子，这对于底物转运和蛋白质稳定性至关重要。血清素结合在中央S1位点，便于进入细胞内和细胞外区室（Barnes和Sharp，1999年）。SERT介导5-HT向突触前神经元的钠离子和氯离子依赖性再摄取，从而终止血清素能信号传导（Br?er等，2012年；Kristensen等，2011年）。该转运体在外向-facing、occluded和内向-facing构象之间交替，这些转变由离子和底物结合或抑制剂调节。使用X射线晶体学和冷冻电子显微镜的结构研究阐明了这些构象状态，它们是底物转运的基础，并在5-HT再摄取过程中动态调节（Coleman等，2016年；Coleman和Gouaux，2018年；Rudnick，2006年）。

最初，三环类抗抑郁药（TCAs）和单胺氧化酶抑制剂（MAOIs）被用于治疗抑郁症。然而，选择性血清素再摄取抑制剂（SSRIs）因其卓越的安全性和耐受性而成为首选的一线药物。包括氟西汀、帕罗西汀、舍曲林和氟伏沙明在内的SSRIs已获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准用于治疗抑郁症，并经常被用于治疗焦虑障碍和ASD（Bruggeman C，2020年；Reiersen和Handen，2011年）。这些药物通过选择性抑制血清素再摄取，从而提高突触血清素浓度。尽管SSRIs具有共同的机制，但它们的分子结构和次要药理作用可能不同。

尽管疗效和毒性特征相似，但SSRIs在ASD治疗中的有效性各不相同，一些研究报告在儿科人群中效果有限（Reiersen和Handen，2011年；Williams等，2013年）。常见不良反应包括失眠、胃肠不适、性功能障碍和激越（Edinoff等，2021年），尽管这些通常比与TCAs和MAOIs相关的不良反应轻。SSRIs主要通过肝脏细胞色素P450酶代谢，特别是CYP2D6和CYP2C19。某些SSRIs，如氟西汀、帕罗西汀和氟伏沙明，是这些酶的强效抑制剂，增加了药物-药物相互作用的风险，并可能导致在较高剂量下非线性药代动力学（Br?sen等，1993年；Catterson和Preskorn，1996年；Iribarne等，1998年；Schmider等，1997年）。细胞色素P450酶的遗传多态性进一步导致药物动力学反应和耐受性的个体差异。

最近的研究已将重点转向天然产物的神经保护作用，特别是药用植物中的植物化学物质。甘草（Glycyrrhiza glabra L.）是一种广泛分布的草本植物，具有显着的神经保护活性。甘草根提取物富含生物活性化合物，包括约20种三萜类化合物和约300种黄酮类化合物（Thakur和Raj，2017年）。关键黄酮类化合物，如异甘草素、甘草素、甘草查尔酮和总黄酮，已因其药理和神经学作用而受到广泛研究（Nassiri Asl和Hosseinzadeh，2008年；Wahab等，2021年）。当代综述强调了甘草及其成分在调节神经功能方面的潜力，确定黄酮类、异黄酮类和三萜类为主要活性成分（Kumar和Dora，2018年；Li等，2000年）。

先前的研究（Kim等，2012年；Yang等，2013年）已经记录了从G. glabra中衍生的各种化合物的神经保护效果。值得注意的是，许多植物雌激素已被确定为抗氧化剂和神经保护剂，有证据表明它们可能降低神经退行性疾病的风险（Soni等，2014年；Z. Yu等，2018年）。总黄酮中的羟基赋予了抗氧化特性和额外益处（Belinky等，1998年）。此外，研究已证明，高剂量的总黄酮（25–50 mg/kg）增强了STZ诱导的糖尿病大鼠的学习和记忆能力（Hasanein，2011年）。在经历抑郁的个体中，观察到SSRIs的疗效在雌激素给药后增加（MacQueen和Chokka，2004年），尽管潜在机制尚不清楚。总黄酮是一种异黄酮，也是G. glabra中的主要植物雌激素，占根干重的0.08%至0.35%（Obolentseva等，1999年）。Tamir及其同事（Tamir等，2000年）确定了总黄酮及其衍生物的雌激素样活性，而该异黄酮的神经保护特性此前已被研究（X. Q. Yu等，2008年）。此外，如总黄酮等异黄烷以及异黄烷glabrene，已通过重组人血清素转运体细胞抑制血清素（5-HT）再摄取而表现出抗抑郁作用（Ofir等，2003年），尽管该领域的全面研究仍然缺乏。

此外，甘草干根是传统中日草药配方中的关键成分，用于治疗包括ASD在内的神经发育障碍，归因于其上调解毒酸和谷氨酸（Lee等，2019年；Wake等，2016年）。印度阿育吠陀文本《Charaka Samhita》也将甘草列为四种Medhaya Rasayanas（健脑药）之一，用于治疗各种发育障碍（Niraj和Varsha，2019年）。尽管有这些发现，但在理解甘草衍生物如何影响神经递质系统的机制方面仍存在重大差距。因此，本研究旨在调查来自甘草（Glycyrrhiza glabra L.）的植物雌激素总黄酮、异黄酮和甘草素与血清素转运体（SERT）蛋白的结合相互作用，可能通过稳定转运体在其外向开放抑制构象中来影响血清素能系统。

章节片段

化合物的ADMET和类药性预测

使用Deep-PK这一高级机器学习平台（扩展了pkCSM的功能）系统评估了三种来自甘草（Glycyrrhiza glabra）的植物化合物的药代动力学和毒性特征（https://biosig.lab.uq.edu.au/deeppk/）（Pires等，2015年）。建立药代动力学、毒性和化合物效力之间的稳健相关性对于识别有效的药物候选物至关重要。因此，预测的药代动力学特征包括

来自G. glabra的异黄酮类化合物的ADMET和类药性预测

总黄酮、异黄酮和甘草素图1是Glycyrrhiza glabra根中的成分，各自表现出表1中概述的分子特征。预测的物理化学性质表明，这些化合物具有可比的分子量、AlogP值、可旋转键数以及氢键供体和受体。

Deep-PK Web服务器计算了全面的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）

讨论

甘草（Glycyrrhiza glabra L.）是一种豆科植物，俗称甘草，是一种因其神经保护特性而广泛认可的药用植物，在天然产物为基础的神经药理学研究中越来越重要。本研究采用整合计算方法研究了三种主要甘草衍生的植物雌激素——总黄酮、异黄酮和甘草素——对血清素转运体（SERT）的抑制潜力。

Deep-PK分析表明

CRediT作者贡献声明

Deepthi Varughese：撰写——审阅与编辑，撰写——原稿，可视化，验证，软件，方法论，调查，数据整理。Kochupurackal P. Mohanakumar：撰写——审阅与编辑，验证，监督，资源，项目管理，资金获取，数据整理。Usha Rajamma：撰写——审阅与编辑，撰写——原稿，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，资金获取，正式分析，

利益冲突声明

作者声明以下财务利益/个人关系，这些可能被视为潜在的利益冲突：作为执行客座编辑，Kochupurackal P Mohanakumar没有参与本文的同行评审，也没有获得有关其同行评审的信息。本文的编辑过程全权委托给另一名期刊编辑。"如果有其他作者，他们声明他们没有已知的

致谢

DV非常感谢印度医学研究委员会，印度；在项目执行期间提供的研究助理奖学金（编号3/1/13/Neuro/139/2020-NCD-I）以及提供的必要资金。这是由印度科学与工业研究委员会（CSIR，印度；）通过编号27(0125)/03/EMR-II的信件资助给我们项目的延伸项目，资助给UR和KPM。

Deepthi Varughese|Kochupurackal P. Mohanakumar|Usha Rajamma