天然化合物抗结核分枝杆菌Rv1509蛋白的计算机模拟评估

《Applied Biological Chemistry》：In silico assessment of natural compounds against mycobacterium tuberculosis Rv1509 protein

　　

结核病（Tuberculosis, TB）仍然是全球范围内的主要死亡原因之一，由传染性病原体结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis, M.tb）引起。由Rv1509基因编码并参与TB发病机制的一种新型DNA甲基转移酶（DNA methyltransferase, DNA MTase）已被确定为抗结核药物有前景的治疗靶点。本研究采用计算机模拟（in silico）方法，通过计算药物设计流程来识别Rv1509编码的DNA MTase的潜在抑制剂。研究人员针对Rv1509对ZINC天然化合物进行了多阶段虚拟筛选。这些植物分子取自ZINC数据库，经过高计算密度的对接以及吸收、分布、代谢和排泄（Absorption, Distribution, Metabolism, and Excretion, ADME）性质分析后，优先选择了对接分数≤ -8.0 kcal/mol且预测药代动力学特征良好的顶级命中化合物。随后，采用分子动力学模拟（Molecular Dynamics, MD）和主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）来验证这些命中化合物。其中，ZINC00338392、ZINC01662782、ZINC04104877和ZINC96316367配体与DNA MTase的功能残基形成氢键，表明其结合具有生物学相关性。MD分析显示，在200 ns模拟期间蛋白质-配体复合物保持稳定。这些计算分析表明，天然化合物以较高的预测亲和力与Rv1509编码的DNA MTase活性位点结合，有必要在未来对其作为抗结核药物开发的新型先导化合物的潜力进行实验验证。

结核病（Tuberculosis, TB）是由结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis, M.tb）引起的全球重大传染病，据WHO统计，2024年全球仍有约1000万新发病例和125万死亡病例。现有的一线抗结核药物如乙胺丁醇、吡嗪酰胺、利福平和异烟肼面临耐药性挑战，而M.tb的潜伏感染和复制与非复制状态转换能力使其能够逃避宿主免疫。Rv1509基因编码的DNA甲基转移酶（DNA methyltransferase, DNA MTase）是M.tb复合群特异性蛋白，在病原体生存和致病中发挥关键作用：它动态调节基因表达、激活TLR-2通路并诱导促炎细胞因子及Th1型免疫，其过表达可抑制吞噬溶酶体成熟并促进肉芽肿形成。由于该蛋白与人类蛋白无同源性，成为有吸引力的抗结核药物靶点。然而目前缺乏针对该蛋白的抑制剂，因此本研究旨在利用计算机模拟手段从天然化合物中筛选潜在抑制剂。

研究人员采用多级虚拟筛选流程，从ZINC数据库的约2000个天然化合物中，通过高通量虚拟筛选（High-Throughput Virtual Screening, HTVS）、标准精度（Standard Precision, SP）和额外精度（Extra Precision, XP）分子对接，结合吸收、分布、代谢、排泄（Absorption, Distribution, Metabolism, and Excretion, ADME）预测，以及分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟和主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），最终确定了五个具有高预测结合亲和力和良好药代动力学特征的先导化合物，即ZINC00338392、ZINC01662782、ZINC04104877、ZINC85341079和ZINC96316367。该研究为开发新型抗结核药物提供了候选分子，论文发表于《Applied Biological Chemistry》。

研究采用的关键技术方法包括：使用Swiss-Model、Phyre2和AlphaFold进行靶蛋白同源建模，并通过PSVS服务器验证模型质量；利用Schr?dinger套件进行蛋白制备和配体制备；以CastP预测活性位点，生成10 ?³的对接网格；采用三级分子对接策略筛选ZINC天然化合物库；使用SwissADME评估化合物的类药性；利用GROMACS 2021进行200 ns全原子MD模拟，分析均方根偏差（Root-Mean-Square Deviation, RMSD）、均方根波动（Root-Mean-Square Fluctuation, RMSF）、回转半径（Radius of Gyration, Rg）和溶剂可及表面积（Solvent Accessible Surface Area, SASA）等指标；最后通过PCA分析药物结合引起的蛋白构象变化。

**同源建模**：通过Swiss-Model、Phyre2和AlphaFold生成模型，Ramachandran图分析显示AlphaFold模型具有最高的允许区（99%）和最低的不允许区，因此选用于分子对接。

**天然化合物鉴定**：对ZINC库中约2000个化合物进行HTVS、SP和XP逐级虚拟筛选，得到对接分数≤ -8.0 kcal/mol的顶级候选化合物。阳性参照S-腺苷-L-甲硫氨酸（SAM）的对接分数为-4.5 kcal/mol，表明筛选流程可靠。这些化合物与Phe170和Tyr172等功能残