《Journal of Molecular Graphics and Modelling》：A Proteome-Scale Reverse Screening Approach Reveals Multi-Target Interactions of Anthraquinone Derivatives in Cancer-Related Pathways
编辑推荐：
•使用蛋白质组规模的计算工作流程系统地研究了五种无糖蒽醌衍生物。•针对约67,000个人源蛋白质结构进行反向虚拟筛选，鉴定出123个非冗余候选靶点。•多配体通路分析揭示了与癌症相关的信号网络，并优先筛选出六个核心蛋白靶点。•聚焦分子对接、LigPlot+分析和分子动力学模拟为
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使用蛋白质组规模的计算工作流程系统地研究了五种无糖蒽醌衍生物。
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针对约67,000个人源蛋白质结构进行反向虚拟筛选，鉴定出123个非冗余候选靶点。
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多配体通路分析揭示了与癌症相关的信号网络，并优先筛选出六个核心蛋白靶点。
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聚焦分子对接、LigPlot+分析和分子动力学模拟为选定配体-蛋白复合物提供了结构和动态方面的见解。
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ADMET预测和基于文献的DNA相互作用评估进一步提供了关于蒽醌衍生物药理潜力和抗癌机制的见解。
引言
尽管早期诊断和治疗策略取得了重大进展，癌症仍然是全球发病率和死亡率的 leading 原因之一，代表着重大的全球健康挑战 [1]。癌症的复杂性源于其显著的分子异质性、遗传不稳定性以及适应性信号网络，这些因素共同导致了治疗耐药性和疾病复发 [2], [3], [4]。因此，传统的单靶点抗癌疗法往往无法实现持久的临床反应，突显了对能够同时调节多个分子靶点和相互连接的信号通路的替代治疗策略的需求 [5], [6]。
天然产物长期以来一直是抗癌药物发现中生物活性分子的重要来源，这得益于其结构多样性和与多个生物靶点相互作用的能力 [7]。在这些化合物中，蒽醌衍生物是一类重要的多酚类次级代谢产物，广泛分布于药用植物中，包括大黄属、芦荟属和番泻属植物 [8]。多种蒽醌化合物，包括大黄素、大黄酚、芦荟大黄素、physcion和rhein，已表现出抗癌活性，其机制包括诱导细胞凋亡、抑制肿瘤细胞增殖、调节氧化应激以及调节炎症和免疫相关信号通路等 [9], [10], [11], [12], [13]。本研究考察的五种无糖蒽醌衍生物（大黄酚、大黄素、芦荟大黄素、rhein和physcion；图1）具有保守的蒽醌骨架，在羟基、甲基、甲氧基和羧基取代基方面存在差异，这些差异可能对其不同的生物活性和分子相互作用谱产生影响。这些多方面的作用表明，蒽醌可能作为多靶点调节剂发挥作用，这对于应对癌症生物学的复杂性而言是一项潜在的优势特性。
近年来，分子对接、虚拟筛选、分子动力学（MD）模拟和计算机辅助ADME/毒性预测等计算方法已成为现代药物发现工作流程中不可或缺的组成部分 [14], [15], [16], [17], [18]。先前的计算研究已考察了蒽醌衍生物与选定癌症相关蛋白质的相互作用，报道了良好的结合亲和力和合理的分子相互作用模式 [19], [20], [21], [22]。然而，大多数现有研究仅关注有限数量的预定义靶点，对化合物抗癌效果背后的潜在分子图谱的了解十分有限。此外，传统的对接方法仅提供配体-蛋白相互作用的静态表征，需要补充动态和药代动力学评估以提高计算预测的可靠性。
反向虚拟筛选（RVS）已作为一种强大的互补策略出现，能够在大规模蛋白质组数据集中系统地鉴定给定配体的潜在蛋白靶点 [23]。通过将RVS与网络药理学和通路水平分析相结合，可以发现此前未被识别的配体-蛋白相互作用，并在系统生物学水平上阐明多靶点作用机制 [24], [25]。尽管其效用已得到证实，但旨在为蒽醌衍生物鉴定人源蛋白靶点的全面RVS研究——尤其是覆盖整个人源蛋白质组的——仍然十分稀缺。
重要的是，据我们所知，此前没有任何研究曾系统地应用大规模反向虚拟筛选来同时为多种蒽醌衍生物鉴定和筛选独特的人源蛋白靶点，并进行整合通路和癌症相关性分析。填补这一空白对于推进我们对蒽醌介导的抗癌活性的分子基础的理解，以及为后续实验验证优先筛选高置信度靶点至关重要。
在本研究中，我们开发了一个整合计算框架来探索五种无糖蒽醌衍生物（大黄素、芦荟大黄素、大黄酚、physcion和rhein）的潜在抗癌机制。首先采用蛋白质组范围的反向虚拟筛选方法，针对大规模人源蛋白质结构库鉴定潜在的配体相关靶点。在去除冗余和靶点优先排序后，对保留的蛋白质进行功能注释，并利用 curated 数据库将其映射到与癌症相关的生物通路。随后通过LigPlot+相互作用分析对优先排序的配体-蛋白相互作用进行表征。此外，进行分子动力学模拟以评估选定蛋白-配体复合物的结构稳定性和动态行为，并进行计算机辅助ADMET分析以评估所研究化合物的类药性和药代动力学特征。这一整合策略提供了一个全面的系统级框架，用于理解蒽醌-蛋白相互作用并鉴定与其潜在抗癌活性相关的候选分子靶点和通路。
章节摘要
配体制备
从PubChem数据库中以三维SDF格式检索了五种无糖蒽醌衍生物，即大黄素、大黄酚、芦荟大黄素、physcion和rhein。配体结构使用Open Babel v3.1.1转换为PDB格式。随后使用AutoDockTools（ADT）1.5.7进行分子对接的配体制备。去除水分子，添加氢原子，分配Gasteiger电荷，合并非极性氢原子，以及可旋转
反向虚拟筛选结果的基于能量的筛选
在反向虚拟筛选工作流程的初始筛选步骤中，保留预测结合能在?9至?11 kcal/mol范围内的对接构象，作为五种所研究蒽醌衍生物（大黄素、大黄酚、芦荟大黄素、rhein和physcion）的高置信度候选物。这种基于能量的选择产生了配体特异性的候选人源蛋白靶点集，随后对其进行去除冗余、功能注释和基于通路的
主要发现总结
在本研究中，采用蛋白质组规模的反向虚拟筛选策略鉴定了五种无糖蒽醌衍生物的潜在人源蛋白靶点。经过靶点精炼，鉴定出123个非冗余蛋白质结构，并将配体相关通路与癌症相关通路数据集进行整合，揭示了64个重叠通路。基于多配体汇聚，优先筛选出10条反复出现的癌症相关通路和六个核心蛋白靶点。
在其中
结论
在本研究中，应用了结合蛋白质组规模反向虚拟筛选、靶点优先排序、基于通路的分析、结构相互作用分析、分子动力学模拟和ADMET预测的整合计算框架，来研究五种无糖蒽醌衍生物相关的潜在分子机制。
大规模筛选鉴定出123个与所研究化合物相关的非冗余人源蛋白靶点。随后的通路
CRediT作者贡献声明
Mohammad Mahdi Taghvaei：撰写——审阅与编辑，监督，方法学。Mohammad Hossein Rezadoost：撰写——审阅与编辑，监督，方法学。Seyed Shahriar Arab：撰写——审阅与编辑，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法学，数据管理，概念化。Hasan Hassani Kumleh：撰写——审阅与编辑，监督，资源，项目管理，方法学，资金获取。Faezeh Ramezani Pastaky：撰写——
利益冲突声明
? 作者声明不存在已知的竞争性经济利益或个人关系，这些可能对本论文所报告的工作产生影响。
Faezeh Ramezani Pastaky|Hassan Hassani Kumleh|Seyed Shahriar Arab|Mohammad Hossein Rezadoost|Mohammad Mahdi Taghvaei
