通过计算机模拟与体外实验相结合的方法，发现了一种具有强抗利什曼病活性的新型噻唑烷酮衍生物作为精氨酸酶抑制剂

《Chemistry and Physics of Lipids》：Integrative in silico and in vitro Discovery of a Novel Thiazolidinone Derivative as Arginase Inhibitor with Potent Antileishmanial Activity

　　

玛丽亚娜·路易莎·席尔瓦|安赫莉卡·保莉娜·努内斯|若昂·加布里埃尔·德·阿尔布克尔克·卡瓦尔坎蒂|凯奥·马西埃尔·德·圣地亚哥-席尔瓦|普里西拉·戈伊斯·卡马戈|道格拉斯·费尔南德斯·达米科|乔瓦娜·西塔·贝尔伯特|卡米洛·恩里克·达·席尔瓦·利马|玛加利·吉朗·阿尔布克尔克|卡洛斯·兰赫尔·罗德里格斯|迈阿拉·沃尔塔雷利·普罗维德洛|万德·罗热里奥·帕瓦内利|马塞勒·德·利马·费雷拉·比斯波

巴西隆德里纳州立大学精确科学中心化学系药物分子合成实验室（LaSMMed），隆德里纳，巴西

摘要

利什曼病是一组由利什曼原虫引起的被忽视的热带疾病。全球每年新发病例估计在70万到100万例之间。鉴于现有抗利什曼药物的局限性，如给药方式及毒性问题，迫切需要新的替代药物。在此背景下，精氨酸酶成为发现新型抑制剂的潜在分子靶点。精氨酸酶是一种依赖锰的酶，能催化L-精氨酸转化为多胺，而在利什曼原虫中抑制该酶会破坏对寄生虫生存和繁殖至关重要的多胺代谢。因此，本研究采用虚拟筛选策略，包括分子对接、分子动力学模拟以及ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）分析，从66种化合物的化学库中筛选出可能抑制亚马逊利什曼原虫精氨酸酶（LaARG）的候选物质。噻唑烷酮类化合物LaSMMed47表现最佳，它在LaARG的催化位点与Mn2?离子有强烈相互作用。通过200纳秒的分子动力学模拟验证了LaSMMed47-LaARG复合物的结构稳定性。此外，ADMET预测显示LaSMMed47具有良好的药物特性、较高的胃肠道吸收率以及较低的毒性。由于LaSMMed47是此前未报道过的化合物，本研究成功合成了它，产率为64%；其结构和纯度通过熔点、NMR（1H和13C）、红外光谱以及高分辨率质谱分析得到确认。通过测定抑制百分比%，评估了LaSMMed47对牛精氨酸酶的体外抑制作用，结果为28.1%。体外表型试验也证实了其抗利什曼活性，LaSMMed47对亚马逊利什曼原虫的前鞭毛体IC??值为1.7微摩尔，对胞内无鞭毛体则仅为0.03微摩尔。此外，该化合物在鼠巨噬细胞中的毒性较低（CC??＞100微摩尔），因此对寄生虫的两种发育形态都具有较高的选择性。综上，噻唑烷酮类化合物，尤其是LaSMMed47，有望成为开发选择性精氨酸酶抑制剂及新型利什曼病治疗方案的理想候选分子。

章节节选

引言

利什曼病是一组由利什曼原虫引起的被忽视的热带疾病。这些寄生虫通过属于沙蝇科嗜血沙蝇亚科的受感染沙蝇叮咬传播给人类。该疾病对全球健康造成严重影响，每年新发病例约70万至100万例，主要发生在热带和亚热带地区。全球约有45.69%的国家存在该病的流行情况。

基于分子对接的虚拟筛选

在分子对接研究中，使用Discovery Studio Visualizer（版本19.1.0.18287）将配体及其可能的互变异构体和对映体以3D形式设计出来。随后使用MarvinSketch（版本19.21.0）在pH 7.4条件下评估这些结构的质子化状态。接着通过Mercury界面（2020.2.0）结合MOPAC2016软件，运用半经验PM7方法对这些结构进行能量最小化处理。之后将优化后的结构以*.mol2格式保存下来。

对亚马逊利什曼原虫精氨酸酶的分子对接虚拟筛选

利用我们之前研究[11]中通过同源建模得到的LaARG结构，我们对化学库中的66种化合物进行了分子对接虚拟筛选，以找出与目标分子亲和力最高的物质。我们按照2.1.1节所述的评分方法选出最佳候选物。这种评分方式能够更细致地评估结合亲和力（即适应度得分FS），从而提高配体排序的可靠性。

结论

本研究采用了结合分子对接、分子动力学模拟以及体外试验的虚拟筛选策略，用于寻找潜在的抗利什曼病化合物。分子对接结果显示，以噻唑烷酮为骨架的化合物，尤其是LaSMMed47，与该酶的相互作用更为强烈。分子动力学模拟进一步证实了这些相互作用与目标分子的稳定性。此外，ADME/T参数的计算机预测也提供了相关依据。

CRediT作者贡献说明

普里西拉·戈伊斯·卡马戈：撰写——初稿、验证、方法学、实验研究、正式分析、概念构思。乔瓦娜·西塔·贝尔伯特：实验研究。道格拉斯·费尔南德斯·达米科：实验研究。马塞勒·比斯波：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、资金获取、数据整理、概念构思。安赫莉卡·保莉娜·努内斯：撰写——初稿、验证、方法学、实验研究、正式分析、概念构思。万德·罗热里奥·帕瓦内利：撰写。

补充信息

作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知利益冲突或个人关系。

数据可用性

作者确认，本研究期间生成和分析的所有数据均可在文章正文及补充材料中找到。

资助情况

本研究得到了以下巴西政府机构的资助：FAPERJ（“里约热内卢州科学研究基金会”）（编号SEI-260003/019723/2022，负责人P.G.C.；编号SEI-260003/00692/2023，负责人C.H.S.L.；编号SEI-260003/003788/2022，负责人C.H.S.L.）、CAPES（“高级人才发展协调委员会”）（财务代码001），以及CNPq（“国家科学技术发展委员会”）（编号315018/2023-2，负责人M.L.F.B.）。

利益冲突声明

? 作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知利益冲突或个人关系。

致谢

作者感谢“圣保罗高性能计算中心”（CENAPAD-SP）为分子动力学模拟提供的资源，同时感谢Adama Brazil的分析研发部门所进行的高分辨率质谱分析，以及PROPPG/UEL中央多功能研究实验室的光谱实验室（SPEC）所提供的核磁共振分析支持。