基于 DeepSAT 分子网络策略从泽泻中快速发现新型抗炎三萜类化合物

《Bioorganic Chemistry》：Rapid discovery of novel anti-inflammatory triterpenoids from Alisma Orientale based on DeepSAT-molecular networking strategy

　　

摘要

以基于LC-MS/MS的分子网络方法为指导，结合生物活性导向筛选，从泽泻的干燥根茎中靶向分离得到10个此前未被描述的三萜类化合物（1?10），包括9个原木烷型衍生物和1个羊毛甾烷型衍生物，以及14个已知化合物（11–24）。这些化合物共享保守的四环骨架，其结构多样性主要由C-17侧链的变化驱动。结构 elucidation 和立体化学赋值通过结合NMR数据、ECD分析和X射线衍射完成。值得注意的是，化合物4和12在LPS刺激的RAW 264.7巨噬细胞中表现出显著的抗炎活性。

引言

泽泻（Alisma orientale）(Sam.) Juzep.，隶属于泽泻科，主要分布于中国、日本、蒙古和印度北部[1]。该植物的干燥根茎称为泽泻，广泛用于传统中医治疗肾炎、肠炎、水肿、肥胖、糖尿病、高脂血症和高血压[2]，[3]。先前的植物化学研究已从该植物中鉴定出多种三萜类、倍半萜类、黄酮类和生物碱，其中原木烷型三萜（例如泽泻醇A-24-乙酸酯和泽泻醇B-23-乙酸酯）被认为是主要的生物活性成分[4]，[5]，[6]。这些代谢物表现出广泛的药理活性，包括利尿、降脂、抗炎、抗氧化和抗肺纤维化作用[6]，[7]，[8]，[9]，[10]，[11]。

尽管已进行了广泛的植物化学研究，但从泽泻中高效发现结构新颖且具有生物活性的三萜类化合物仍然是一个挑战。传统的非靶向分离通常依赖于反复的色谱分离和纯化，直到结构信息可用之前，这使得过程劳动密集且容易重复分离到丰富的已知类似物。因此，在制备分离之前缩小化学搜索空间是提高天然产物发现效率的关键步骤。

在我们对药理学活性天然产物的持续追求中，我们对泽泻的干燥根茎进行了生物活性导向的分离，靶向能够抑制RAW 264.7巨噬细胞中LPS诱导的NO产生的三萜类化合物。为了简化复杂化学混合物的鉴定并加速新化合物的发现，本研究采用了先进的计算工具。对最活性成分的结构表征得到了DeepSAT的支持，后者直接从¹H¹³C HSQC谱中提取化学特征[12]。此外，全球天然产物社交分子网络（GNPS）平台已成为通过匹配MS碎裂模式在复杂混合物中进行代谢物注释的关键工具[13]。通过整合基于UPLC-MS/MS的分子网络与DeepSAT介导的NMR分析，建立了一种协同且高效的流程，以快速靶向和表征最活性成分。这种策略方法促进了从泽泻中靶向分离24个三萜类化合物，其中包括10个此前未被描述的衍生物。在本研究中，这些次级代谢物通过生物活性导向的方法分离，详细进行了结构表征，并评估了其抗炎活性。

章节摘要

一般实验步骤

HR-ESI-MS数据在Agilent 6546 LC/Q-TOF质谱仪上采集。NMR实验在JEOL AV-600光谱仪上进行，以CDCl₃作为溶剂和内标（δ_H 7.27，δ_C 77.23）。旋光度测量使用InsMark IP-800 L旋光仪获得。UV和CD数据分别使用Shimadzu UV-1800分光光度计和JASCO J-815旋光分光光度计采集。柱色谱使用硅胶（青岛海洋化工有限公司）进行。

生物活性化合物中三萜类的快速筛选

将泽泻的干燥根茎用甲醇提取，合并提取物并浓缩得到总粗提取物。该提取物用乙酸乙酯（EA）进行分配，所得EA可溶性部分用石油醚-乙酸乙酯梯度在硅胶柱色谱上进行分离，得到六个子馏分。为了鉴定具有强效生物活性的馏分，对这些六个子馏分进行了抗炎效果筛选。经过二次筛选后，

结论

在本研究中，生物活性导向筛选、基于HSQC的DeepSAT分析和FBMN被用于互补的层级工作流程，以优先选择泽泻中富含三萜的馏分。该工作流程促成了24个三萜类化合物的分离，其中包括10个此前未被描述的化合物。在所测试条件下，化合物4和12表现出最显著的NO抑制效果。与大多数单个分离物相比，馏分E2表现出更高的活性，可能

作者贡献声明

Qin Yang：撰写 – 原稿，构思。Jingyan Ma：可视化，调查。Xuexin Qiu：调查。Yali Wang：撰写 – 审阅与编辑，监督。Wen Xu：监督，项目管理。Lixia Chen：撰写 – 审阅与编辑，资金获取。Hua Li：资金获取。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到国家自然科学基金（82574573，U24A20784）、福建中医药大学"择优立项资助计划"（XJB2022008，XJB2023001）、福建中医药大学基金（X2023001-人才，X2024002-人才）、福建省自然科学基金（2024J08201）和福建省科技创新联合基金（2024Y9503）的支持。作者

Qin Yang | Jingyan Ma | Xuexin Qiu | Yali Wang | Wen Xu | Lixia Chen | Hua Li

福建中医药大学，中药学系，中药与结构药理学数字材料研究所，福建省中药重点实验室，福州，350122，中国。