《Beni-Suef University Journal of Basic and Applied Sciences》：Design of novel hydrazide–hydrazone derivatives targeting MGC803 gastric cancer cell line by integrating 3D-QSAR, ADMET, network pharmacology, docking, MD simulations and biological efficacy
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摘要
MGC803细胞系是一种常用于癌症研究的人胃癌模型。在此背景下，研究人员采用了一种结合3D-QSAR建模、ADMET分析、网络药理学、分子对接、分子动力学及配体转运评估的联合计算机模拟方法，以设计新型抗增殖分子。研究人员建立了一个具有高预测能力（R2和
摘要
MGC803细胞系是一种常用于癌症研究的人胃癌模型。在此背景下，研究人员采用了一种结合3D-QSAR建模、ADMET分析、网络药理学、分子对接、分子动力学及配体转运评估的联合计算机模拟方法，以设计新型抗增殖分子。研究人员建立了一个具有高预测能力（R2和Q2）的稳健3D-QSAR模型，并利用该模型设计了新化合物（PR1–PR4）。经过ADMET筛选后，使用PharmMapper预测了无毒化合物的推定生物学靶点。网络药理学分析识别出多个枢纽基因，其中HSP90AA1具有最高的度值。鉴于HSP90AA1在稳定多种参与胃癌进展的致癌蛋白中的核心作用，及其适用于基于结构的研究，该靶点被选作分子对接和分子动力学模拟的对象。此外，研究人员将设计的分子（PR1–PR4）与HSP90AA1蛋白（1YET）复合物进行了分子对接，并将其预测结合行为与活性最高的分子（M34）及参考药物格尔德霉素进行了比较。这些结果显示了所研究分子在HSP90AA1活性位点内的高预测结合亲和力和显著的相互作用特征。为进一步评估这些复合物的动态稳定性，研究人员进行了为期100 ns的分子动力学模拟，从而确认了稳定的结合模式和持久的接触网络。MM-PBSA方法证明了所选PR4配体与1YET蛋白之间有利的结合自由能（-26.47 ± 2.89 kcal/mol）。最后，配体转运研究表明，与参考药物格尔德霉素（GA）相比，PR4配体易于穿越隧道1和2，并具有最优的理论转运动力学。这种综合计算方法强调了所研究分子的多样化潜力，确定了用于后续针对胃癌实验验证的最有前景的候选分子。
论文解读
**研究背景与目的**
胃癌（GC）是全球第五大常见癌症，也是癌症相关死亡的第三大原因。尽管总体发病率有所下降，但由于肿瘤的高度异质性、诊断较晚以及几乎系统性出现的耐药性，胃癌仍然是巨大的治疗挑战。常规化疗方案尽管有所进展，但其临床疗效常受到严重全身毒性及替代性细胞存活通路激活的限制，因此迫切需要设计具有更高选择性和优化安全性的新型抗癌药物。腙–腙（hydrazide–hydrazone）衍生物因其结构多样性，特别是含有甲亚胺基团（>C=N-NH-），能够形成氢键并螯合生物金属，已成为药物化学中的优势结构类型。已有研究表明此类化合物可通过抑制特定激酶（如EGFR、VEGFR）、调节PI3K/Akt/mTOR信号通路以及主要通过内源性和外源性途径诱导凋亡等机制，对多种胃癌细胞系（如AGS或MKN45）表现出强效细胞毒活性。近年来，分子建模在药物研发中发挥着关键作用，可显著减少实验方法所需的时间和成本。本研究旨在通过整合多种计算模拟方法，设计新型靶向MGC803胃癌细胞系的抗增殖分子，并评估其作为候选药物的潜力。
**主要技术方法**
研究人员首先从已发表的44个含5H-色烯-5-酮骨架的腙–腙衍生物数据集出发（由Rafat Mohareb等人合成），将IC50值转换为pIC50值作为3D-QSAR分析的因变量，并将数据集分为训练集（约75%）和测试集（25%）。采用比较分子相似性指数分析（CoMSIA）方法建立3D-QSAR模型，使用SYBYL-X 2.0软件进行分子构建和能量最小化，通过偏最小二乘法（PLS）评估生物活性与CoMSIA描述符之间的关系，并利用Y-随机化检验和Williams图分别评估模型的稳健性和适用域。ADMET性质评估使用pkCSM和ADMETlab 2.0在线服务器完成。网络药理学分析采用PharmMapper服务器预测潜在靶点，STRING数据库（v12.0）提取蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，Cytoscape 3.10.3进行拓扑分析，MCODE工具识别Hub节点，DAVID数据库进行GO和KEGG富集分析。分子对接使用AutoDock Vina，靶蛋白为HSP90AA1（PDB: 1YET，分辨率1.90 ?）。分子动力学（MD）模拟使用GROMACS 2024.4软件和CHARMM27全原子力场，配体拓扑通过CHARMM General Force Field（CGenFF）经Param-Chem服务器生成，每个复合物在TIP3P水模型中进行了100 ns的MD模拟。结合自由能计算采用MM-PBSA方法（g_mmpbsa工具）。配体转运分析使用CaverDock软件，并引入计算生物学效能（BE）指标。
**研究结果**
**3D-QSAR研究**：以活性最高的化合物C34为模板，建立了包含立体场、静电场、疏水场和氢键供体场的CoMSIA-SEHD模型。最优模型包含4个主成分，Q2=0.735，R2train=0.935，SEE=0.170，R2pred=0.941。Y-随机化检验确认模型性能非随机相关所致（cRr2=0.927>0.5，随机模型平均R2=0.112，Q2=-0.271）。Williams图分析表明所有化合物（包括设计的新分子）均位于模型的适用域内。
**CoMSIA/SEHD图谱解析**：等高线图揭示了立体场、静电场、疏水场和氢键供体场中有利于活性的区域。在X位苯环上引入立体和/或疏水基团可增强抗癌活性。
**新型抗癌候选物设计**：基于CoMSIA等高线图的理性设计策略，在X位优化疏水和立体相互作用（引入三氟甲基或重卤素），Y位优先选择极性和亲水性基团（如羟基或羧基），R位添加电负性羰基（C=O）。据此设计了四个新分子（PR1–PR4），其预测活性均优于研究系列中活性最高的分子M34。
**ADMET评估**：PR1–PR4化合物在肠道吸收方面有显著计算改善（83-89%），高于M34和格尔德霉素；具有中等的组织分布预测和较低的血脑屏障穿透性。所有化合物均依赖CYP3A4同工酶进行代谢。与M34预测具有致突变性不同，所有PR1–PR4衍生物均预测为非致突变性，表明3D-QSAR模型指导的结构修饰降低了预测的致突变风险。
**网络药理学**：PPI网络分析显示HSP90AA1具有显著的中心连接性，提示其可能作为功能枢纽。MCODE聚类识别出富含信号蛋白和激酶的模块（包含EGFR和MAPK1），提示化合物可能影响EGFR–MAPK轴。KEGG富集显示与癌症通路、激素通路（雌激素）和炎症通路（IL-17）显著相关。GO分析揭示生物学过程主要为“信号转导”、“MAPK级联”和“转录调节”，分子功能富集于“蛋白激酶活性”和“酶结合”。
**分子对接**：通过将格尔德霉素重新对接至靶蛋白活性口袋（RMSD=0.25 ?）验证了对接方案的可靠性。对接结果显示，GA结合能最有利（-10.5 kcal/mol），其次为PR4（-9.5 kcal/mol）和M34（-8.9 kcal/mol）。PR4与1YET的相互作用包括与Leu 107、Val 150、Val 186的烷基样疏水接触，与Phe 138的Pi-烷基/Pi-Pi堆积作用，与Asp 54的Pi-阴离子静电作用以及Asn 51和Phe 138的常规氢键。M34形成的氢键更多但疏水网络较单一，GA兼具强氢键（Asp 93、Lys 112）和密集疏水环境。
**分子动力学模拟**：GA-1YET复合物在100 ns模拟中表现出快速结构平衡和高度稳定性（RMSD在0.05-0.18 nm间波动，稳定维持2-5个氢键）。PR4-1YET复合物则表现出更动态和适应性的结合机制：初始20 ns为构象调整期，22-68 ns达到稳态（1-4个氢键，RMSD低于0.20 nm），70-90 ns间氢键网络显著下降但Rg和SASA保持稳定（约4.71 nm和114 nm2），表明PR4通过以非极性疏水接触替代特定极性相互作用进行了有利的构象重排，这归因于X位设计的体积庞大的亲脂性三氟甲基（-CF3）基团，最终在90-100 ns收敛至较低RMSD（约0.15 nm）。
**结合自由能计算**：MM-PBSA计算显示，GA-1YET参考复合物的总结合自由能为-38.48 ± 3.34 kcal/mol，主要得益于非常有利的范德华相互作用（-49.46 ± 1.17 kcal/mol）和强静电贡献（-40.34 ± 3.08 kcal/mol）。PR4-1YET复合物的结合自由能为-26.47 ± 2.89 kcal/mol，表现出稳定的能量有利结合状态。非极性贡献（包括范德华和非极性溶剂化能）以及静电贡献是配体结合的驱动力，而极性溶剂化能则不利于此过程。
**配体转运与生物学效能**：CaverWeb结构分析确定隧道1为首选通道（瓶颈半径3.60 ?，距表面距离4.40 ?，通量得分0.93）。PR4配体在不同隧道中均保持最低活化能垒（0.7 kcal/mol），归一化动力学可达性（Kaccess/A）为1156.176；GA在隧道3中活化能垒高达4.6 kcal/mol，通过概率几乎可忽略（2.064）。计算生物学效能（BE）显示PR4在隧道1和隧道2中均占优（BE/A达1.17×10?），得益于研究最低的预测IC50（0.099 μM）。PR4在隧道1中的转运效率是M34的8.72倍、GA的1661.81倍；在隧道3中PR4的理论转运效率是GA的2703.87倍。
**结论**
本研究利用CoMSIA方法建立了结合立体场、静电场、疏水场和氢键供体场的3D-QSAR预测模型，并据此设计了四个新型腙–腙衍生物（PR1–PR4），预测其对MGC803胃癌细胞系具有潜在抗增殖活性。ADMET评估显示PR1–PR4较模板分子M34和标准药物格尔德霉素具有更好的药代动力学和毒理学特征。网络药理学分析识别出关键枢纽基因（HSP90AA1、ESR1、EGFR、CASP3、MAPK1、GSK3B），提示多靶点调控效应。KEGG分析显示与癌症、激素和炎症通路的显著关联；GO分析强调“信号转导”和“MAPK级联”等过程。分子对接和分子动力学模拟证实PR4-1YET复合物在100 ns模拟过程中保持结构稳定性，MM-PBSA计算的结合自由能（-26.47 kJ/mol）表明结合具有有利性。本研究所有发现均基于计算模拟，PR4–HSP90AA1相互作用仍是假设，任何生物学或治疗学声明均需未来进行生化或细胞实验验证。
