作用于活性位点的新型非核苷类NS5B抑制剂的设计合成及抗丙型肝炎病毒活性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81373330
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3407.药物设计与药物信息
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) of HCV, also known as protein NS5B, has been recognized as a promising and validated target for HCV therapies. Most of the reported inhibitors of NS5B were nucleoside inhibitors and non-nucleoside inhibitors which bind different allosteric sites. However, due to safety concerns, unfavorable drugabilities and drug-resistance, none of NS5B inhibitors were approved for HCV therapies until now. Different from others, a novel class of non-nucleoside inhibitors, as well as irreversible inhibitors, which interact with the metal ions at the active site were promising candidates for the treatment of HCV in e future. Few study focuses on the irreversible inhibitors. Therefore, our group carried out the research and development of this type of NS5B inhibitors. Three types of novel scaffolds' leading compounds, including flavonoids, aryl diketone tetrazoles and quinolones were identified with anti-HCV activities through the combination of computer aid drug design (CADD) and classical drug design strategies, such as pharmacophore based virtual screening, molecular docking, scaffold hopping, bioisosteres and so on. The activities and drug abilities of our leading compounds need further optimization. Hence, in this study, the combination of computer aid drug design (CADD) and classical drugdesign strategies were employed in the following drug design. Through biological activity assay,virtual mutagenesis, site mutagenesis and cocrystallization, leading compounds were further optimized in a circular feedback model of "design-synthesis-evaluation". Meanwhile, more leading compounds with novel structures would be discovered and the diversity of active scaffold would be enriched in our research. We hope that more active and more drugable NS5B inhibitors would be identified and our work would construct a solid foundation in the discovery of novel HCV therapies.
RNA聚合酶(NS5B)是公认的抗HCV药物作用靶点,目前已经发现的NS5B抑制剂大多是核苷类和作用于变构位点的非核苷类抑制剂。作用于活性位点,与金属离子相互络合的非核苷类抑制剂以及不可逆抑制剂是一类全新作用模式的新型抑制剂,极具潜力,但目前研究的较少。为此,本课题组借助药效团模型和分子对接的虚拟筛选的方法,结合骨架迁跃、电子等排等经典药物设计原理发现了黄酮、芳香二酮(三)四氮唑和喹诺酮三种骨架类型的先导化合物。本项目将在前期研究的基础上,继续采用计算机辅助药物设计与经典药物设计原理相结合的方法,并通过多个生物活性筛选评价体系测试,辅以虚拟点突变、生物点突变、和蛋白质共晶等手段,进一步对先导化合物进行"设计-合成-评价"的循环反馈式结构优化和改造,同时发现新的结构类型的先导化合物,丰富抑制剂的结构多样性,以期最终获得活性高,成药性好的NS5B抑制剂,为研发抗HCV药物打下坚实的基础。

结项摘要

本项目借助药效团模型和分子对接的虚拟筛选的方法,结合骨架迁跃、电子等排等经典药物设计原理设计并合成了黄酮类、喹唑啉二酮类、三氮唑并喹唑啉酮类、5-羟基-3-取代喹诺酮类、吡唑嘧啶酸类、N-羟基噻吩并嘧啶二酮类和嘧啶二酮类等新结构类型NS5B抑制剂共计约200多个,丰富了抗HCV活性化合物的结构。这些活性化合物的获得,说明了药物分子设计的合理性。分子对接研究对化合物的作用机制作了合理的解释,具有较好的理论研究价值。通过多轮“设计-合成-评价”的循环反馈式结构优化和改造,化合物在细胞水平上的抗HCV活性有了提高,其构效关系分析为最终获得活性高成药性好的NS5B抑制剂,为研发抗HCV药物打下坚实的实验基础。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Discovery of Metal Ions Chelator Quercetin Derivatives with Potent Anti-HCV Activities.
发现具有有效抗 HCV 活性的金属离子螯合剂槲皮素衍生物
  • DOI:
    10.3390/molecules20046978
  • 发表时间:
    2015-04-16
  • 期刊:
    Molecules (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhong D;Liu M;Cao Y;Zhu Y;Bian S;Zhou J;Wu F;Ryu KC;Zhou L;Ye D
  • 通讯作者:
    Ye D

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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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