引言
随着葡萄糖和其他天然糖分摄入带来的健康风险增加，全球对低热量甜味剂的需求也在上升。到目前为止，只有少数人工甜味剂获得了监管机构的批准。目前市面上的人工甜味剂包括糖精、环拉酸盐和阿斯巴甜等天然化合物或食品添加剂（补充表S1）（Birch, 1999）。尽管这些甜味剂具有一定的实用性，但由于对其安全性的担忧以及可能存在的不良后味，它们的广泛应用受到了限制。
虽然人工甜味剂最初是为糖尿病管理而开发的，但有些类型的人工甜味剂已被发现与多种健康问题有关。过量摄入高热量食品会增加肥胖、2型糖尿病和心血管疾病等代谢紊乱的风险（Bellisle, 2015; Fernstrom, 2015; Fitch & Keim, 2012）。含有人工甜味剂的软饮料与中风和痴呆症的风险增加有关（Pase et al., 2017），此外，肠道微生物群的变化还可能导致葡萄糖不耐受和代谢异常（Suez et al., 2014），以及癌症风险上升（Chen et al., 2023）。此外，人工甜味剂在环境中的持久性也是一个问题，因为它们不易降解，可能会在水生生态系统中积累，从而干扰各种生物的生理功能（Chen et al., 2023）。
据预测，到2026年，全球人工甜味剂市场将达到约290亿美元（Chen et al., 2023），因此迫切需要开发更安全、更可持续且更环保的甜味剂。当前面临的挑战包括：在食品和饮料系统中的溶解性和稳定性，确保没有毒性作用，以及避免出现苦味、金属味或甘草味等不良风味（DuBois, 2016; DuBois & Prakash, 2012）。此外，甜味释放延迟、余味持续以及甜味适应性问题也进一步增加了寻找理想替代品的难度（DuBois & Prakash, 2012）。解决其中一些问题有助于开发出既能满足日益增长的人口需求，又能将对人类健康和环境的影响降到最低的新甜味剂。目前，蔗糖仍然是国际公认的甜度标准（评分为100），其具有纯净的感官特性且没有余味（DuBois & Prakash, 2012）。然而，还没有一种合成甜味剂能够完全复制这种体验。
甜味的分子基础由甜味受体决定，这种受体是由两个C类G蛋白偶联受体（GPCR）亚单位T1R2和T1R3组成的异二聚体（Type 1味觉受体）（Li et al., 2002）。每个亚单位由三个不同的结构域组成：一个大的N端捕蝇草结构域（VFD）、一个富含半胱氨酸的短结构域（CRD）和一个七次跨膜结构域（TMD）。T1R1/T1R3异二聚体是鲜味受体，这一发现始于1908年，当时L-谷氨酸被确认为一种鲜味物质（Roper & Chaudhari, 2017）。
甜味受体可以检测多种分子量的化合物，包括氨基酸、肽和蛋白质等不同类别的人造和天然物质（Di Pizio et al., 2019）。配体与VFD结合会引发其从开放（非活性）状态转变为闭合（活性）状态。虽然结合位点分布在异二聚体的不同部位，例如环拉酸盐结合在T1R3的TMD上（Jiang et al., 2005），蛋白质结合在T1R3的CRD上（Jiang et al., 2004），但T1R2的VFD被认为是大多数甜味化合物的主要结合位点（Maillet et al., 2015）。
最近，人类甜味受体的结构已被揭示，这突出了T1R2 VFT结构域中配体识别的关键因素，特别是在上部（LB1）和下部（LB2）叶中（Juen et al., 2025; Shi et al., 2025; Wang et al., 2025）。例如，三氯蔗糖与Ile67、Lys71、Tyr103、Asp142、Asn143、Ser165、Pro277、Asp278、Glu302和Val384等关键残基相互作用（Shi et al., 2025; Wang et al., 2025）。蔗糖、阿斯巴甜和三氯蔗糖具有共同的结合口袋，改变Tyr103、Asp142和Ser165的位置会显著影响受体对三氯蔗糖的反应（Juen et al., 2025）。这些残基在T1R2中在不同物种间是保守的，但在T1R2和T1R3之间存在差异。这些相同的残基虽然参与与阿斯巴甜的相互作用，但它们的结合方式存在细微差别（Juen et al., 2025）。
大多数人工甜味剂都会伴随甜味出现明显的苦味后味（Roudnitzky et al., 2011; Schiffman et al., 1994）。苦味是由25种A类GPCR（T2R）家族介导的，这些受体可以作为单体或二聚体发挥作用（Kuhn et al., 2010）。T2R能够识别化学性质多样且通常具有毒性的化合物（Qiao et al., 2024）。这种多样性使得不同的T2R组合能够区分各种苦味物质（Behrens et al., 2007; Caicedo & Roper, 2001）。值得注意的是，T2R和T1R不在同一细胞中表达，这使得甜味和苦味刺激可以被区分开来。
除了口腔外，味觉受体还存在于肠道、呼吸系统和胰腺中，在那里它们在营养感知、葡萄糖调节、食欲控制和激素分泌中发挥关键作用（Behrens & Meyerhof, 2011; Finger & Kinnamon, 2011）。这些组织中存在T2R表明它们可能是治疗呼吸道感染、哮喘（Douglas et al., 2016; Gerthoffer et al., 2013）、降低癌症和心血管疾病风险（Drewnowski & Gomez-Carneros, 2000）以及调节免疫反应（Luo et al., 2019）的有效靶点。
在过去十年中，已经开发了许多定量结构-活性/性质关系（QSAR/QSPR）模型和机器学习算法来预测化合物的甜度和苦度（详见补充表S2）（Banerjee & Preissner, 2018; Bo et al., 2022; Bouysset et al., 2020; Chéron et al., 2017; Dagan-Wiener et al., 2017; De León et al., 2022; Fritz et al., 2021; Goel et al., 2018; Huang et al., 2016; Margulis et al., 2021, Margulis et al., 2022; Ojha & Roy, 2018; Rojas, Ballabio, et al., 2016; Rojas et al., 2017; Rojas, Tripaldi, & Duchowicz, 2016; Tuwani et al., 2019; X. Yang et al., 2011; Z. F. Yang et al., 2022; Zheng et al., 2018, 2019; Zhong et al., 2013）。虽然传统的分类算法大多已被随机森林、支持向量机和神经网络等先进的机器学习方法取代（Rojas et al., 2023），但能够同时预测甜味和苦味分界的模型直到最近才被开发出来（Banerjee & Preissner, 2018; Tuwani et al., 2019）。
尽管最近公布了人类甜味受体的结构（Juen et al., 2025; Shi et al., 2025; Wang et al., 2025），但这些结构信息尚未被充分用于发现新的人工甜味剂。此外，基于结构的方法对于苦味受体来说仍然不太实用，因为25种T2R亚型的序列相似度范围很广，从18%到89%不等（Kuhn et al., 2010）。此外，这些受体的结合位点与现有的GPCR模板之间的相似度很低（低于15%），并且每种T2R能够识别多种苦味化合物（Spaggiari et al., 2020）。鉴于这些受体的极高构象灵活性和触发味觉反应的化学结构多样性，单一的静态结构往往不足以全面捕捉所有的相互作用。因此，基于配体的模型对于快速筛选大量化学库和识别新的味觉物质仍然至关重要。
在这项研究中，我们通过使用我们自开发的迭代随机消除（ISE）算法（El-Atawneh & Goldblum, 2017）来构建基于配体的模型，以区分甜味和苦味化合物。ISE算法通过结合随机消除和迭代优化来解决复杂的优化问题，从而高效搜索广泛的解空间。通过迭代评估物化描述符的适应度并消除次优解，该算法最终能够收敛出一个最优的预测模型。在这些模型进行虚拟筛选（VS）后，进一步使用分子对接来确定与T1R2 VFT结合位点具有高结构互补性的候选物。
