癌症已经成为危害人类健康的最大因素之一^[1]，也是我国居民首要死因。据2018年全球癌症统计显示：全球新增癌症病例1 810万人，死亡960万人^[2]。目前针对癌症靶蛋白设计的药物分子样式繁多，对应治疗的靶点也多种多样。以保守性较高的癌症靶点为基础开发的抗癌药物是目前临床用药的主流，针对较高保守性靶点设计特异性药物具有一定的挑战。另外，在抗药性方面，保守的构效关系不利于针对耐药性设计药物^[3]。

铁死亡是一种新发现的程序性细胞死亡方式，常伴有还原性谷胱甘肽(GSH)水平降低及谷胱甘肽过氧化物酶4(phospholipid glutathione peroxidase 4, GPX4)的下调^[4-5]。细胞外液的Fe³⁺通过转铁蛋白转运至细胞内并被还原为Fe²⁺，Fe²⁺与细胞内过量的H₂O₂通过芬顿反应生成大量的脂质活性氧(ROS)，促进细胞内脂质过氧化物(LPO)的生成^[6-8]。GPX4具有清除脂质过氧化物的功能，失活GPX4将导致氧化平衡被打破、脂质过氧化物破坏膜结构，进而激活铁死亡^[9]。目前已发现许多铁死亡激动剂，比如erastin、双氢青蒿素和青蒿琥酯等，可通过人为干预激活铁死亡，为铁死亡相关疾病治疗提供新思路^{[6, 10]}。

目前许多具有抗肿瘤活性的中药单体化合物被发现，例如姜黄素、芹菜素、青蒿素(artemisinin，ARS)等^[11-13]。其中，ARS包含一个内过氧化物桥的结构，与亚铁离子反应生成自由基，继而对细胞造成损伤^[14]。而铁死亡途径正常激活的关键因素也是铁，这提示ARS、铁死亡及肿瘤三者之间存在密切联系^[15]。

本研究根据青蒿活性小分子药理学性质及GPX4的活性口袋结构特征对青蒿活性小分子进行类药性筛选、GPX4-配体对接模拟、互作模式对比分析、自由结合能计算和分子动力学模拟，筛选出GPX4潜在激动剂，以期为开发特异性高、效力强的GPX4激动剂提供理论参考。

1.   实验方法

1.1   配体分子准备

本实验所用的配体在ChemBioDraw Ultra 14.0软件中绘制，经过Schrödinger软件中的“LigPrep”模块处理，再使用OPLS3力场优化。对于配体结构，不考虑互变异构体，每个配体只产生一个立体异构体，其余参数被设置成默认参数。

1.2   类药性筛选

本实验采用Lipinski规则与Veber规则，在“中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)”(https://tcmspw.com)上对青蒿活性小分子进行类药性筛选，可大幅度降低筛选范围和研发成本。Lipinski规则包括相对分子量不大于500、氢键供体不超过5个、氢键受体不超过10个、可旋转键不超过10个和脂水分配系数不超过5。Veber规则包括可旋转化学键不超过10个、极性表面积不超过1.4 nm²和氢键总数不超过12个。

1.3   GPX4结构预处理

GPX4蛋白晶体结构(PDB: 2OBI)来源于PDB数据库(https://www.rcsb.org)，具有183个氨基酸残基，结构分辨率为0.155 nm。利用Schrödinger软件删去GPX4蛋白晶体结构中的水分子，在“Protein preparation wozard”模块中，对GPX4进行加氢以及对非完整氨基酸进行矫正。同时，在pH=7.0±0.2下实现质子化残基的氢键优化。最后，在OPLS3力场下使GPX4蛋白晶体结构能量最小化。

1.4   GPX4活性口袋分析

LI等^[16]预测了GPX4活性及关键氨基酸，发现GPX4的关键氨基酸由ASP21、ASP23、LYS31、VAL98、PHE100、ASP101和MET102氨基酸残基组成。本实验选取这7个关键氨基酸残基0.3 nm范围内的氨基酸残基为活性口袋，用SiteMap程序对GPX4活性口袋进行特征分析。

1.5   GPX4-配体对接实验

LI等^[16]发现的化合物1d4(PKUMDL-LC-101-D03)可作为GPX4的强效激动剂。本实验以1d4与GPX4对接分数(Docking Score=-5.140 kcal/mol)为阳性对照，利用Schrödinger软件中的“Glide”模块进行GPX4-配体对接实验。其中，“Glide”中的SP对接用于GPX4-配体对接筛选、XP对接用于与阳性对照物1d4进行GPX4-配体互作模式对比分析。GPX4-配体对接实验能够较好地考察GPX4与配体的整体结合效果，能够弥补类药性筛选的缺陷。

1.6   GPX4-配体结合自由能计算

本实验首先使用Schrödinger软件中的Prime MM-GBSA功能计算GPX4与配体的结合自由能，选择溶剂模型为VSGB，采用系统地对配体以及GPX4氨基酸位置、方向和构象采样的方式(Hierarchical Sampling)。在计算复合物体系自由结合能时，设置配体周围0.3 nm范围内的氨基酸为柔性状态。将GPX4晶体结构在Schrödinger软件中进行能量最小化处理，在OPLS_2005力场下，逐一地对GPX4-配体计算结合自由能并分析比较。

1.7   分子动力学模拟

利用Schrödinger软件中的“Desmond”模块对GPX4-配体复合物进行时长为50 ns的动力学模拟。系统地采用SPC溶剂模式，通过在1 nm×1 nm×1 nm的正方形盒中加入适当数量的反离子进行中和，从而在GPX4和盒边之间形成缓冲区，选取力场为OPLS_2005。本实验首先在常温常压的系综(NPT)下进行时长为10 ns的动力学模拟，对体系进行优化。随后在300 K的温度和101.325 kPa的压力下，对复合物进行时长为50 ns的分子动力学模拟，在每1.2 ps和每100 ps下分别记录能量和轨迹原子坐标数据。模拟过程中对复合物体系均方根偏差(RMSD)以及GPX4-配体相互作用氨基酸进行监控，考察复合物体系的稳定状态以及氨基酸作用效果。

2.   结果与讨论

2.1   类药性筛选

从TCMSP中检索得到126个青蒿活性小分子，根据Lipinski规则和Veber规则进行类药性筛选，结果发现50个青蒿活性小分子符合要求，可以进行后续研究，从而大幅度缩小筛选范围和降低研发成本。

2.2   GPX4活性口袋分析

本实验采用SiteMap程序对GPX4活性口袋进行了特征分析。GPX4活性口袋形状类似梭形(图 1)，周围分布着7个关键氨基酸，其中大部分为带电极性氨基酸，如ASP21、ASP23、LYS31、ASP101和MET102。带电极性氨基酸易与配体形成氢键作用，也会使GPX4与配体间形成静电作用，从而增加结合效果。

图  1  GPX4的活性口袋图

Figure  1.  The active SiteMap of GPX4

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GPX4活性口袋存在多处的氢键受体、氢键供体和疏水结构(图 2)，大部分由loop环组成，另外还有小部分α-螺旋结构，由此可见该活性口袋结构构象较为灵活。

图  2  GPX4的SiteMap分析

注：图中连贯条状为GPX4二级结构，而无规则曲面为其活性口袋，其中红色区域代表氢键受体结构，紫色区域代表氢键供体结构，黄色区域为疏水结构。

Figure  2.  The SiteMap analysis of GPX4

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2.3   分子对接实验

有文献^[16]报道1d4可作为GPX4的激动剂。前期类药性实验中筛选得到的50个青蒿活性小分子经过Schrödinger软件的“Glide”模块中的SP对接后，发现共有7个青蒿活性小分子的对接分数(Docking score)高于阳性对照物1d4的(表 1)。7个青蒿活性小分子和1d4都与GPX4活性口袋的氨基酸存在较多的范德华力作用，并都具有氢键作用。1d4的作用方式与报道^[16]相似，与关键氨基酸Asp21及Asp23存在相互作用(氢键和盐桥)，2种氨基酸在报道中被认为是产生活性的重要因素。与其他青蒿活性小分子相比，patuletin和kaempferol形成较多的氢键作用，可以发现两者均与ASP21和ASP23存在氢键作用，这与1d4类似。除了与2个关键氨基酸作用外，1d4、patuletin、kaempferol均与LYS31存在氢键作用。

表  1  配体在GPX4活性口袋内的作用方式

Table  1.  The mode of action of the ligand in the active pocket of GPX4

化合物	结构式	Docking score/(kcal/mol)	经典氢键	碳氢键	范德华力	盐桥	疏水作用
1d4		-5.140	PHE100、LYS31、 ASP21、ASP23	HIS25	ILE22、VAL27、LYS99、 MET102	ASP21、 ASP23	HIS25、LYS90、 ALA93、ALA94、 VAL98、ASP101
ARS		-4.896	MET102	LYS90、 PHE100	ASP21、ILE22、ALA93、 LYS99、ASP101	—	ALA94、VAL98
patuletin		-5.858	ASP21、ASP23、 LYS31、VAL98、 ASP101	—	ILE22、HIS25、VAL27、 LYS90、ALA93、ALA94、 LYS99、MET102	—	—
kaempferol		-6.384	ASP21、ASP23、 LYS31、VAL98、 ASP101	—	ILE22、HIS25、LYS90、 LYS99、PHE100、MET102	—	—
isofraxidin		-5.201	ASP101、MET102	LYS99	ASP21、ILE22、ASP23、 LYS90、ALA93、ALA94、 VAL98、LYS99、PHE100	—	—
naringenin		-5.661	ASP21、LYS90	—	ILE22、ASP23、VAL27、 LYS31、ALA93、ALA94、 VAL98、LYS99、PHE100、 ASP101、MET102	—	LYS90
naringenin		-5.269	ASP31、LYS90	—	ILE22、ASP23、HIS25、 VAL27、LYS31、ALA93、 ALA94、VAL98、LYS99、 PHE100、ASP101、MET102	—	LYS90
apigenin		-5.272	LYS31、VAL98	—	ASP21、ILE22、ASP23、 HIS25、VAL27、LYS90、 LYS99、PHE100、ASP101、	—	LYS31、MET102、 PHE103
quercetin		-5.767	ASP21、LYS90、 ASP101	—	ILE22、ASP23、HIS25、 VAL27、LYS31、TYR32、 ALA93、ALA94、VAL98、 LYS99、MET102	—	LYS90
注：“—”表示该化合物不存在此作用方式。

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尽管实验结果显示青蒿中代表成分ARS的对接分数略低于阳性对照物1d4的(表 1)，但是ARS与GPX4活性口袋存在经典氢键、碳氢键、范德华力及疏水作用，和阳性对照物1d4与GPX4的互作模式相似，因此，需要进一步研究ARS与GPX4的作用方式。本实验将筛选得到的8个青蒿活性小分子采用“Glide”模块中的XP依次对接于GPX4活性口袋，并和GPX4与1d4的互作模式进行比较(表 1)。利用Pymol软件及Insight Ⅱ软件中的“Receptor-Ligand Interactions”模块，分析1d4、patuletin、kaempferol、ARS与GPX4之间的作用方式。

由结果(图 3)可知：(1)阳性对照物1d4在活性口袋中呈“J”型构象。1d4与LYS31、PHE100、ASP21、ASP23均形成氢键作用，同时1d4与ASP21、ASP23形成盐桥作用。对接结果显示1d4构象与对接口袋的形状较为契合，因此与口袋周围氨基酸产生广泛的范德华作用力。(2)patuletin与kaempferol在活性口袋中都呈“V”型构象。patuletin和kaempferol均与关键氨基酸ASP21、ASP23形成氢键作用，并具有相似的范德华作用方式。除此之外，patuletin与LYS31、VAL98、ASP101形成经典氢键作用，kaempferol与LYS90形成经典的氢键作用。(3)ARS在活性口袋中呈“T”型构象。ARS与MET102形成经典氢键作用，与LYS90、PHE100形成碳氢键作用，与ASP21、ILE22、ALA93、LYS99、ASP101形成范德华力作用，与ALA94、VAL98形成疏水作用。

图  3  阳性对照物1d4、patuletin、kaempferol、ARS在活性口袋的作用方式

Figure  3.  The mode of action of the positive control 1d4, patuletin, kaempferol and ARS in the active pocket of GPX4

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综上，对接模拟结果显示8个青蒿活性小分子与GPX4都有经典氢键和范德华力作用，其中，patuletin、kaempferol和1d4均与关键氨基酸ASP21、ASP23形成氢键，可能与阳性对照物具有相同的活性潜力。

2.4   GPX4-配体复合物结合自由能计算

为排除分子对接实验结果的假阳性可能，判断8个青蒿活性小分子在GPX4复合物体系的稳定性。由复合物体系结合自由能的计算结果(表 2)可知：(1)阳性对照物1d4在GPX4蛋白复合物体系的结合自由能(ΔG_bind)为-42.699 kcal/mol。其中范德华力(ΔG_bindvdW=-36.868 kcal/mol)与库仑力(ΔG_bindCoulomb=-17.917 kcal/mol)起主导作用，疏水作用(ΔG_bindLipo=-9.142 kcal/mol)也作为关键作用力维持着体系的稳定。(2)8个化合物的结合自由能与1d4类似，范德华力、库仑力和疏水作用为关键作用力。其中patuletin和kaempferol的氢键结合能(ΔG_bindHbond)对结合自由能的贡献高于其他8个化合物，这符合对接模拟实验显示patuletin、kaempferol均与1d4有着相似的作用方式。(3)作为青蒿中的代表成分ARS的结合自由能达到-34.738 kcal/mol，这与patuletin和kaempferol的结合自由能(分别为-38.865 kcal/mol和-36.055 kcal/mol)数值相近(表 2)，且高于其他青蒿活性小分子。

表  2  配体在GPX4复合物体系的结合自由能

Table  2.  The MM-GBSA free energy of ligands bound to GPX4  kcal/mol

化合物	ΔGbinda	ΔGbindvdWb	ΔGbind Coulombc	ΔGbind Lipod	ΔGbind Covalente	ΔGbind Hbondf	ΔGbind solvGBg
1d4	-42.655	-36.868	-17.917	-9.142	1.615	-3.000	22.657
ARS	-33.703	-31.396	-5.863	-5.122	0.368	0.519	7.791
patuletin	-38.922	-25.133	-31.058	-7.826	2.540	-4.441	26.996
kaempferol	-36.081	-25.176	-22.284	-8.290	1.472	-3.424	21.621
isofraxidin	-25.993	-28.539	-4.734	-6.832	2.139	-0.951	12.924
naringenin	-30.814	-24.539	-28.194	-4.372	5.761	-2.333	22.863
naringenin	-29.521	-22.923	-27.887	-4.152	5.712	-2.067	21.796
apigenin	-20.291	-32.466	-8.470	-6.174	4.839	-0.934	22.914
quercetin	-30.952	-28.077	-20.063	-6.383	3.591	-2.597	22.577
注：表中化合物的结构顺序与表 1一致。a表示自由结合能；b表示范德华力对自由结合能的影响；c表示共价键能对自由结合能的影响；d表示亲脂性结合能对自由结合能的影响；e表示库伦能对自由结合能的影响；f表示氢键键能对自由结合能的影响；g表示静电溶剂化能对自由结合能的影响。

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综上，ARS、patuletin、kaempferol的作用方式与阳性对照物1d4的类似，且优于其他化合物，可作为GPX4先导激动剂进一步研究。

2.5   分子动力学模拟

为进一步了解GPX4-配体的作用情况，分别将阳性对照物1d4、artemisinin(ARS)、patuletin、kaempferol与GPX4形成的4种复合物体系置于模拟的溶液环境中，并进行时长为50 ns的分子动力学模拟。对模拟过程中化合物在活性口袋中的稳定性进行分析，由结果(图 4)可知：(1)4种化合物在整个模拟过程中的运动幅度不大，对接口袋位置变化相对于初始位置的RMSD(均方根偏差)均不超过0.2 nm，这表明4种化合物均可在模拟过程中稳定地结合于对接口袋，相关作用方式较为持续。(2)RMSD数值显示：在整个模拟过程中，ARS和kaempferol在对接口袋位置的变化幅度最小，其次是patuletin；阳性对照物1d4的运动幅度比以上3种青蒿活性小分子的明显。

图  4  配体在对接口袋的稳定性分析

Figure  4.  The stability analysis of ligands in the docking pocket

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随后，通过对模拟过程中的作用方式进行监控，对比分析候选化合物与关键氨基酸间是否存在持续且强力的作用方式。由动力学模拟过程中氨基酸作用分析结果(图 5)可知：(1)阳性对照物1d4与关键氨基酸ASP21、ASP23间主要存在氢键、水桥以及离子键的相互作用，其中以氢键为主要作用方式。模拟过程中与氨基酸VAL98、PHE100间的氢键作用对稳定结合于口袋中同样具有较突出的贡献。(2)相比于1d4，patuletin、kaempferol与关键氨基酸ASP21、ASP23间的作用效果均更强烈。patuletin与关键氨基酸间的主要作用方式包括水桥作用和氢键作用，且以水桥作用为主导，而与LYS90、VAL98间的氢键作用也有突出贡献。kaempferol与关键氨基酸间的相互作用包含氢键、水桥和离子键的相互作用，这与阳性对照物1d4相似。相对于patuletin和1d4，kaempferol与关键氨基酸间的离子相互作用和氢键作用是最强的，这符合RMSD数据的分析结果，较强的作用方式使得kaempferol更稳定地结合于对接口袋。除此之外，与patuletin和1d4相同，kaempferol与VAL98间也存在较强的氢键作用。(3)青蒿代表药物ARS与关键氨基酸间的作用方式对于整个结合过程的贡献值很微小，主要贡献方式为与MET102间的强氢键作用。通过对模拟过程中候选化合物与蛋白间的作用方式分析可知：kaempferol、patuletin均与关键氨基酸存在较强的相互作用且强于与阳性对照物1d4的，与VAL98形成较强的氢键作用是ARS、kaempferol和patuletin共有的特征。以上结果与分子对接实验结果基本相符。

图  5  分子动力模拟蛋白-配体作用方式

注：作用方式持续时间占比=作用方式持续时间/50 ns。

Figure  5.  The molecular dynamics simulating protein-ligand interaction

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3.   结论

本实验基于GPX4活性口袋结构特征及药理学性质，对在“中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)”上检索得到的126个青蒿活性小分子进行虚拟筛选，通过类药性筛选、GPX4-配体对接模拟筛选、GPX4-配体互作模式分析、GPX4-配体结合自由能计算以及分子动力学模拟，筛选出成药优良、抑制效力强的青蒿活性小分子。研究结果表明artemisinin(ARS)、patuletin和kaempferol具有潜在的抑制铁死亡活性，可作为GPX4先导激动剂进行研究。