从虚拟筛选到功能验证：基于MM/GBSA和分子动力学的方法用于靶向植物病原真菌的铁螯合酶

《Journal of Integrative Agriculture》：From virtual screening to functional validation: An MM/GBSA and molecular dynamics driven strategy for targeting phytopathogenic fungal ferrochelatase

　　

陈斌|郭莉|刘瑞奇|何文|胡渊|李嘉伟|李秀娟|顾爱国|杨松|陈长阳|宋秀书|邵文勇|陈长军

中国南京210095，南京农业大学植物保护学院

摘要

禾谷镰刀菌是导致小麦赤霉病的主要病原体之一，这种破坏性疾病会通过降低产量以及产生脱氧雪腐镰刀菌烯醇这种霉菌毒素，对全球粮食安全构成严重威胁。我们之前的研究显示，禾谷镰刀菌中特有的血红素生物合成途径中的末端酶——真菌铁螯合酶（FgFc），是开发新型杀菌剂的一个极具潜力的靶点。利用AlphaFold3技术，我们构建了FgFc的高精度结构模型，从而能够对ChemDiv库中的160万种化合物进行虚拟筛选。通过筛选，化合物13324被确定为高亲和力候选物，其结合能达-9.8千卡/摩尔，MM/GBSA评分為-50.58千卡/摩尔，稳定RMSD值为2.35埃。在生物测定中，化合物13324展现出广谱抗真菌活性，对立枯丝核菌（EC₅₀ = 5.25微克/毫升）和葫芦科茎点霉（EC₅₀ = 8.31微克/毫升）均有良好的抑制效果。对于禾谷镰刀菌，该化合物在8微克/毫升的浓度下就能抑制超过98%的分生孢子萌发，而在100微克/毫升的浓度下可使DON的产生量减少2.52倍。机制分析表明，FgFc基因的表达显著上调（1.26倍），这与细胞对靶点被抑制后的补偿性反应一致。这些结果表明，化合物13324可作为针对FgFc酶的理想化学骨架，用于杀菌剂的研发。这种将基于人工智能的结构预测与功能验证相结合的方法，为加速发现具有新作用机制的农药提供了有效的框架。