5种中国麻疯树属植物新型硫氧还蛋白还原酶抑制剂的快速识别及定向分离研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:81703392
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.1万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:H3402.天然药物化学
- 结题年份:2020
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:岳正刚; 许洪波; 闫浩; 张娇; 李世映; 张朝;
- 关键词:
项目摘要
Thioredoxin reductase (TrxR) is a promising drug target for cancer therapy. The screening of natural TrxR inhibitor as a potent strategy for the discovery of new anti-tumor agents, have attracted considerable attention.. Previous investigations have revealed that the genus Jatropha (Euphorbiaceae) was a source of the active diterpenoids represented the rare examples of non-aromatic TrxR inhibitors which were usually obtained by the determination of activity after separation, and showed the obvious disadvantages, such as long study period and poor-pertinence. Moreover, it was easy to lost for traces of active ingredients in the course of separation owing to lack of activity-guided isolation. TLC bioautography, a high-throughput screening (HTS) approaches, can recognize active compounds fast and guide the separation accurately, and further realized quantitative analysis by combining with ultraviolet spectrophotometry. Therefore, a new method targeting TrxR will be established to rapidly obtain TrxR inhibitors based on TLC bioautography. Additionally, HTS will be carried out for exploring the new types of TrxR inhibitors from the genus Jatropha in China by using the developed TLC-bioautography in combination with ultraviolet spectrophotometry.. Our project will be helpful to provide the new strategy for the discovery of leading compound, makes it possible to search for natural TrxR inhibitors extensively and rapaidly, provide leading compounds for the treatment of tumor, and give reference for exploring the other types of enzyme inhibitors.
硫氧还蛋白还原酶(TrxR)是抗肿瘤新颖的药物靶点,寻找新型TrxR抑制剂已经成为发现抗肿瘤药物的有效途径和研究热点。前期研究发现:麻疯树属植物含有罕见的天然非芳香型二萜类TrxR抑制剂,采用先化学分离再筛选活性的常规方法,需要对该属植物化学成分系统分离,周期漫长且微量活性成分易丢失。薄层色谱生物自显影技术可快速识别目标分子,并能定向指导分离过程,其联合紫外分光光度法可兼具定量分析的能力,具有高通量发现的优势。据此,本项目拟进行如下研究:①以TrxR为靶标,基于薄层色谱生物自显影技术建立快速识别并定向分离TrxR抑制剂的新方法;②采用本项目建立的方法辅以紫外分光光度法对我国麻疯树属5种植物新型TrxR抑制剂进行高通量筛选。该研究预期为高通量筛选TrxR抑制剂提供有效手段,为抗肿瘤药物的研发提供先导物;该项目是快速发现药物先导化合物的新策略,可为其它类酶抑制剂的快速发现提供借鉴。
结项摘要
哺乳动物的硫氧还蛋白还原酶(Thioredoxin reductase, TrxR)已经成为治疗肿瘤新颖的、有效的药物靶点,以TrxR为靶点抗肿瘤行之有效的策略是TrxR抑制剂的使用,因此发现新型TrxR抑制剂对于抗肿瘤药物的研发意义重大。天然产物及其衍生物因具有独特的化学结构和多样的药理活性,一直以来是新药及先导化合物的重要来源。大戟科麻疯树属植物在我国仅产5种,主要分布在广东、广西、海南、云南及福建等南方各省,其中麻疯树和佛肚树是我国傣族长期使用的民族药。先前研究发现,该属植物麻疯树和变叶珊瑚花含有天然的TrxR抑制剂。本课题采用活性跟踪的方法对我国该属植物中TrxR抑制剂进行快速识别及跟踪分离,进行了以下4方面的研究:①以TrxR为靶点,围绕薄层色谱生物自显影技术建立快速识别TrxR抑制剂的方法;②以酶浓度、底物浓度、孵育时间为考察因素,以阳性药(金诺芬)的检测限为考察指标,采用正交试验设计优化薄层色谱生物自显影技术的条件;③对我国麻疯树属植物中TrxR抑制剂进行跟踪分离,并采用现代波谱学技术对跟踪分离得到的化合物进行结构鉴定;④对跟踪分离得到的化合物进行TrxR抑制活性的体外评价。结果:①初步建立了快速识别TrxR抑制剂的薄层色谱生物自显影技术。其最优条件为,孵育时间30 min,酶浓度0.3 μM,底物浓度4 mM。阳性药的检测限为10 μg;②对我国麻疯树属植物TrxR抑制活性的跟踪分离共得到28个化合物,其中新化合物5个(4-7,11)。③体外的活性评价显示化合物2和3具有潜在的TrxR抑制作用,半数抑制浓度(IC50)分别为2.6和24.9 μmol,其中化合物3被首次报道具有TrxR抑制作用。该研究为快速发现TrxR抑制剂提供可能的方法,为抗肿瘤药物的研发提供潜在的先导物,为其它类酶抑制剂的快速发现提供借鉴,为我国麻疯树属植物的开发利用提供了新思路。
项目成果
期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Jatrophainolides A–C, new cembrane-type diterpenoids with PTP1B inhibitory activity from the root bark of Jatropha integerrima
麻疯树内酯 A–C,来自麻风树根皮的具有 PTP1B 抑制活性的新西松烷型二萜类化合物
- DOI:10.1016/j.phytol.2020.02.007
- 发表时间:2020
- 期刊:Phytochemistry Letters
- 影响因子:1.7
- 作者:Dong-Bo Zhang;Zheng Wang;Yan-Ni Liang;Jin-Gao Yu;Zhen Zhang;Shi-Jun Liu;Zhao Zhang;Zhong-Xing Song;Zhi-Shu Tang;Dong-Zhu Duan
- 通讯作者:Dong-Zhu Duan
Structure, Absolute Configuration and Biological Evaluation of a New Labdane Diterpenoid from Jatropha podagrica
麻风树新二萜类化合物的结构、绝对构型及生物学评价
- DOI:10.25135/rnp.172.1912.1495
- 发表时间:2020
- 期刊:Records of Natural Products
- 影响因子:1.9
- 作者:Zhang Dongbo;Yu Jingao;Zhang Zhen;Liang Yanni;Tang Zhishu;Wang Zheng
- 通讯作者:Wang Zheng
A pair of new neo-clerodane diterpenoid epimers from the roots of Croton crassifolius and their anti-inflammatory
巴豆根中一对新的新克罗丹二萜差向异构体及其抗炎作用
- DOI:10.1080/14786419.2019.1601193
- 发表时间:2019
- 期刊:Natural Product Research
- 影响因子:2.2
- 作者:Dong-Bo Zhang;Zhi-Shu Tang;Pei Xie;Yan-Ni Liang;Jin-Gao Yu;Zhen Zhang;Dong-Zhu Duan;Chun-Li Cui;Zhong-Xing Song;Li Ren;Zheng Wang;Dao-Geng Yu
- 通讯作者:Dao-Geng Yu
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