非环烯二炔抗肿瘤抗生素的设计合成及反应机理研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21871080
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0112.功能分子/材料的合成
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Enediyne compounds are among the strongest cytotoxic antibiotics discovered up to date. With their unique radiomimetic cytotoxic mechanism, they are considered as important candidates for tumor chemotherapy. Unfortunately, natural occurred enediynes are structurally complicated and scarce, and the synthetic enediynes are facing the challenges of low activity and difficulty in further derivation. Therefore, designing and synthesizing enediyne compounds with simple and modular structure and high antibiotic activity is of great importance. In this project, based on our previous systematic investigation in enediyne chemistry, we will design and synthesize a new class of acyclic enediyne antibiotics. By tuning the electronic and steric effects of the substituents at the enediyne core, the spontaneous cycloaromatization of these acyclic enediynes will be achieved at physiological temperature to produce active biradical intermediates, bypassing the restriction of the “critical distance” theory. By monitoring the reaction kinetics, trapping the reactive intermediates and applying highly precise computer simulation, the cycloaromatization pattern and mechanism of acyclic enediyne compounds will be clarified, and further used to guide the molecular design of enediyne antibiotics with high activity. Moreover, by integrating with antibodies and/or polymer drug carrier systems, new smart enediyne antibiotics with tumor targeting ability will be designed, which will pave a road for the development of tumor chemotherapy with high efficiency and low side effect.
烯二炔化合物是迄今发现细胞毒性最强的一类抗生素,其独特的拟放射细胞毒性机制可望在肿瘤化疗中发挥重要作用。然而,天然烯二炔抗生素结构复杂且来源稀少,而化学合成的烯二炔则面临着活性不足、衍生化困难等挑战。为此,设计合成结构简单可调且具有高效抗生活性的烯二炔化合物具有重要的理论意义和应用价值。本项目将在我们前期探索研究的基础上,通过调节烯二炔核心上的取代基电子效应和空间位阻效应,突破烯二炔化学中“极限距离”理论的限制,设计合成一类可在生理温度下自发发生环芳香化反应而形成活性双自由基的非环烯二炔化合物。进一步结合反应动力学研究、中间体捕获技术以及理论化学计算,阐释此类非环烯二炔化合物的环芳香化反应机制,指导具有高抗生活性的烯二炔化合物的合成。在此基础上,结合靶向药物输运的理念,设计合成具有主动/被动靶向功效的烯二炔抗肿瘤抗生素,为肿瘤化疗的高效低副作用化发展铺平道路。

结项摘要

烯二炔化合物是迄今发现细胞毒性最强的一类抗生素,其独特的拟放射细胞毒性机制可望在肿瘤化疗中发挥重要作用。然而,天然烯二炔抗生素结构复杂且来源稀少,而化学合成的烯二炔则面临着活性不足、衍生化困难等挑战。为此,设计合成结构简单可调且具有高效抗生活性的烯二炔化合物具有重要的理论意义和应用价值。本项目研究在我们前期探索工作的基础上,通过调节烯二炔核心上的取代基电子效应和空间位阻效应,突破了烯二炔化学中“极限距离”理论的限制,设计合成了一类可在生理温度下自发发生环芳香化反应而形成活性双自由基的非环马来酰亚胺类烯二炔化合物。结合反应动力学研究、中间体捕获技术以及理论化学计算,我们阐释了此类非环烯二炔化合物的环芳香化反应机制,提出了基于多步分子内1,3-氢转移反应将非活性开环烯二炔转化为活性烯炔-联烯的“马来酰亚胺促进的重排和环芳香化反应”(MARACA)机理。在MARACA机理的指导下,我们设计合成了多种类含有炔丙酯类、炔丙酰胺类、炔丙基酮类以及大环(非张力环)结构的烯二炔化合物。实验结果证实,这些烯二炔化合物在微摩尔到亚微摩尔浓度水平对多种类肿瘤细胞系产生明显的细胞毒性。进一步我们结合药物递送、药物自递送、药物共组装等模式,制备了多种类具有被动靶向、多模式抗肿瘤功效的纳米药物组合体。实验结果证实,在所有这些体系中,烯二炔产生的高活性双自由基发挥了破坏肿瘤细胞内DNA的作用,而其他组分则辅助此进程使其高效发挥作用。综合而言,马来酰亚胺类烯二炔可望成为抗肿瘤药物的新型“弹头”。在COVID-19蔓延全球时,我们探索了将这类高活性烯二炔应用于抗病毒药物开发的可能性,利用烯二炔破坏SARS-CoV-2病毒的棘突蛋白从而影响其感染传代过程。前期实验结果给出了接近纳摩尔水平的抗病毒活性,而通过合理的分子设计,化合物的(活性/毒性)选择性因子超过了20000,为进一步发展高效低副作用抗病毒药物铺平了道路。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Facilitating Myers-Saito cyclization through acid-triggered tautomerization for the development of maleimide-based antitumor agents
通过酸触发互变异构化促进 Myers-Saito 环化,用于开发基于马来酰亚胺的抗肿瘤药物
  • DOI:
    10.1039/c9tb02589h
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Materials Chemistry B
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    Lu Haotian;Ma Hailong;Li Baojun;Zhang Mengsi;Chen Huimin;Wang Yue;Li Xinxin;Ding Yun;Hu Aiguo
  • 通讯作者:
    Hu Aiguo
Direct functionalization of cyclic ethers with maleimide iodides via free radial-mediated sp3 C-H activation.
通过自由基介导的 sp3 C-H 活化,用马来酰亚胺碘化物直接官能化环醚。
  • DOI:
    10.1039/d1cc01484f
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Chemical Communications
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Xiaoyu Cheng;Baojun Li;Mengsi Zhang;Haotian Lu;Wenbo Wang;Yun Ding;Aiguo Hu
  • 通讯作者:
    Aiguo Hu
A carrier-free nanoparticle with dual NIR/acid responsiveness by co-assembly of enediyne and IR820 for combined PTT/chemotherapy.
通过烯二炔和 IR820 的共组装,形成一种具有双重近红外/酸响应性的无载体纳米颗粒,用于联合 PTT/化疗。
  • DOI:
    10.1039/d1tb00279a
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Materials Chemistry B
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    Haotian Lu;Wenbo Wang;Xiaoxuan Li;Mengsi Zhang;Xiaoyu Cheng;Ke Sun;Yun Ding;Xinxin Li;Aiguo Hu
  • 通讯作者:
    Aiguo Hu
Self-Delivery Nanoparticles of Amphiphilic Acyclic Enediynes for Efficient Tumor Cell Suppression
用于有效抑制肿瘤细胞的两亲性无环烯二炔的自递送纳米颗粒
  • DOI:
    10.1002/cjoc.201900034
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Chinese Journal of Chemistry
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Li Jing;Wu Yuequn;Sun Lili;Huang Shuai;Li Baojun;Ding Yun;Hu Aiguo
  • 通讯作者:
    Hu Aiguo
Preparation and antitumor applications of asymmetric propargyl amide maleimide based enediyne antibiotics
不对称炔丙基酰胺马来酰亚胺基烯二炔类抗生素的制备及其抗肿瘤应用
  • DOI:
    10.1016/j.tet.2020.131242
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Tetrahedron
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Wang Yue;Li Baojun;Zhang Mengsi;Lu Haotian;Chen Huimin;Wang Wenbo;Ding Yun;Hu Aiguo
  • 通讯作者:
    Hu Aiguo

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其他文献

基于季胺基修饰的核磁共振成像造影剂的合成
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    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    胡爱国
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    胡爱国
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  • DOI:
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    2017
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    胡爱国
  • 通讯作者:
    胡爱国

其他文献

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胡爱国的其他基金

可控逐步聚合反应合成共轭聚合物的研究
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相似国自然基金

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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