基于处方挖掘与药效团模型的新型冠状病毒RdRp抑制成分筛选

摘要

本研究采用药效团模型对作用于新型冠状病毒(SARS-CoV-2)RdRp靶点的常用中药成分进行筛选,寻找潜在活性成分.对临床常用抗新冠肺炎中药处方进行全面挖掘及筛选,分析统计常用药材及使用频数,利用中药系统药理学分析平台(TCMSP)及文献挖掘的方式筛选"抗新冠候选活性成分",以已报道的具有RdRp酶抑制活性的化合物作为训练集,建立基于RdRp配体的HipHop药效团模型,将候选成分与药效团进行匹配,采用分子对接技术对匹配到FitValue较高的化合物与SARS-CoV-2病毒RdRp蛋白进行对接并评估其相互作用.共搜集到临床常用中药处方31个,包含药材92种.通过TCMSP及文献挖掘得到药材中1 384种候选活性成分.通过测试集验证的最优药效团02具有1个氢键供体及2个氢键受体,与候选成分匹配得到104种潜在RdRp抑制活性成分.选取FitValue较高且结合自由能较低的前30种化合物进行分析,发现liquiritin apioside、iridin、liquiritin、forsythiaside、procyanidin B-5,3'-O-gallate及saikosaponin C等成分具有较高的FitValue,可作为RdRp抑制的潜在活性成分.通过分类分析发现黄酮类结构可能是抑制RdRp的潜在活性基团.本研究通过构建药效团模型对常用抗新冠中药处方中抑制SARS-CoV-2 RdRp潜在活性成分进行了虚拟筛选,希望对抗SARS-CoV-2活性成分筛选提供参考思路.