如何从中草药中识别其有效成分并明确其作用机理,是我国科技工作者开展中草药研究过程中所必须面临的问题和挑战。本课题将侧重发展计算化学生物学方法,针对本课题组与国内科研单位合作已建立的来源药用植物的天然产物库开展其作用靶标识别,构建活性天然产物-靶标-疾病的网络药理学图谱,利用生物信息学技术发展相关网络分析方法,结合化学/结构/分子细胞生物学、蛋白质组学和siRNA等技术手段,充分发挥计算科学、化学和生物学等多学科合作研究的优势,以系统及网络生物学的原理和方法为指导,锁定具有体内/外药效的活性天然产物进行靶标识别和验证工作。基于本课题探索建立创新的研究体系,将为发现活性天然产物新靶标及新的药物作用机制、开发新型药物奠定坚实的基础。同时,本课题的实施,也希望为中草药和天然产物的有效成分的挖掘和开发提供很好的范例。
Natural products;target identification;network analysis;drug-target profiling;mechanism of action
如何从中草药中识别其有效成分并明确其作用机理,是开展中草药研究过程中所必须面临的问题和挑战。基于本项目的资助,以课题组分子/细胞生物学、计算机科学以及天然产物化学等多学科交叉融合为基础,建立了天然产物成分数据库及共享平台,建立了药用植物天然产物成分数据库及共享平台2个;并开发了在线网络药理学及药物靶标预测计算平台ChemMapper等3个在线计算平台;发展了基于高斯体积和单纯形搜索算法的的分子相似性方法SimG、一种快速的靶向虚拟组合库设计方法等4套拥有自助知识产权的的计算化学生物学方法;根据所发展的计算方法,针对FP2、ER、MMPs等重大疾病靶标展开研究,发现了40余个活性较高的天然产物;并针对大花旋覆花内酯、传统利尿药用植物来源的天然产物展开靶标识别及网络药理学研究,明确了其有效成分的作用机制,为发现活性天然产物新靶标及新的药物作用机制、开发新型药物奠定坚实的基础,明确了其有效成分的作用机制。 基于本课题的资助,相关成果共发表SCI研究论文25篇,受邀请撰写综述2篇,现仍有数篇文章在投;其中在PNAS发表论文 1篇、J Med Chem论文3篇、Bioinfomatics论文2篇;共申请发明专利10余项,获专利授权7项,其中PCT专利1项,现已进入美国、日本、德国等国家实审。