基于prion构象转变的分子机理设计和发现调控朊蛋白错误折叠和聚集的小分子和肽类抑制剂

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21675070
  • 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:
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Prion diseases are a group of serious neurodegenerative diseases caused by prion misfolding and aggregation. At present, there are still no effective therapeutic strategy. Aiming at the drawbacks of anti-prion drug development strategy, this project will combine various molecular dynamics simulation, drug design and biological activity evaluation methods to find anti-prion compounds and peptides with clear mechanism and target from three aspects: (1) to stablize natural conformation of prion, (2) to disaggregate or re-model PrPSc or (3) to simulate the function of protective mutations based on the prion pathogenesis. At the same time, by considering the fail reasons of the present anti-prion therapeutic strategy,this project will also pre-evaluate the ADMET properties based on several computational methods in the drug discovery and design, to provide the high quality candidates and increase the successful rate of drug research. The obtained results of this project will provide foundation for searching effective medicine and reasonable therapeutic strategy to cure and fight against prion diseases. It also has important theory and application value for preventing and treating the amyloid-related diseases with similar pathogenesis.
朊病毒病是由朊蛋白的错误折叠和聚集引起的一类严重的神经退行性疾病,目前没有有效的治疗措施。本项目研究针对现在抗朊病毒药物研发策略存在的缺陷,以朊病毒病发生的分子机制为导向,拟结合多种分子模拟、药物设计手段和多种分析和生物活性测定方法从以下三个方面(1)稳定朊蛋白的天然构象;(2)解聚或重新模拟PrPSc; (3)模拟其保护性突变的功能,发现作用机制清楚、作用靶标明确的具有抗朊病毒活性的化合物和多肽类抑制剂。同时,结合现有抗朊病毒药物研发失败的原因,本项目研究还将在药物发现和设计过程中,提前结合多种AMDET性质计算方法评价和预测候选化合物的药代动力学性质,为抗朊病毒药物研发提供高质量的候选化合物,增加药物研发的成功率。本项目研究得到的结果将为寻找有效的治疗和抗击朊病毒病的药物以及合理的治疗策略奠定有价值的物质基础,对于预防、治疗发病机理相似的淀粉样变病也具有重要的理论和实际应用价值。

结项摘要

本项目针对目前发病机制不明确且仍无药可医的朊病毒病,首先基于多尺度长时间分子动力学模拟结合聚类、马尔科夫状态模型等多种构象分析手段获得朊蛋白球状域PrP90-231及关键片段PrP127-147的错误折叠和聚集的分子机理以及形成的错误折叠结构。得到的结果表明α2 C-端在朊蛋白早期错误折叠过程中扮演着非常重要的作用,可作为治疗朊病毒病潜在的药物靶点。进一步通过分子动力学模拟的方法研究几个已经报道的能够特异性结合在PrPC “hot spot” 区的antiprion小分子抑制剂特异性稳定朊蛋白的机理。我们发现特异性结合的小分子稳定PrPC构象的机理可以分为三类:(1)既稳定朊蛋白柔性α2 C-端,又稳定疏水核心;(2)特异性稳定朊蛋白疏水核心;(3)与PrPC “Hot spot”区具有非常高的亲和力,从而稳定PrPC。然后在此基础上结合虚拟筛选和荧光淬灭、硫黄素T荧光实验以天然朊蛋白为靶标发现能够稳定朊蛋白天然构象的小分子。发现5个化合物可以与朊蛋白形成稳定的结合,其中化合物3253-0207的结合能力最强,硫黄素T荧光实验表明化合物3253-0207在20μM时完全抑制了朊蛋白聚集。通过探讨天然产物抑制朊蛋白聚集的能力,发现了两类能够抑制朊蛋白聚集的天然产物,白藜芦醇和EGCG的衍生物;最后基于朊蛋白关键片段聚集的分子机理及识别的关键相互作用,以β1片段作为出发点,设计发现能够破坏聚集过程中的关键相互作用并抑制朊蛋白聚集的肽类抑制剂,发现3个肽具有很好的抑制能力,将会对其进行进一步的设计和改造。结合该项目的完成,发表SCI 论文12篇,分别发表在化学和生物学领域的权威期刊如ACS Chemical Neuroscience,Journal of Chemical Information and Modeling,Physical Chemistry Chemical Physics等上。本项目研究得到的结果可以为寻找有效的治疗和抗击朊病毒病的药物以及合理的治疗策略奠定有价值的物质基础,对于预防、治疗发病机理相似的淀粉样变病也具有重要的理论和实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Disclosing the Mechanism of Spontaneous Aggregation and Template-Induced Misfolding of the Key Hexapeptide (PHF6) of Tau Protein Based on Molecular Dynamics Simulation
基于分子动力学模拟揭示Tau蛋白关键六肽(PHF6)自发聚集和模板诱导错误折叠机制
  • DOI:
    10.1021/acschemneuro.9b00488
  • 发表时间:
    2019-12-01
  • 期刊:
    ACS CHEMICAL NEUROSCIENCE
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Liu, Hongli;Zhong, Haiyang;Yao, Xiaojun
  • 通讯作者:
    Yao, Xiaojun
pH-Induced Misfolding Mechanism of Prion Protein: Insights from Microsecond-Accelerated Molecular Dynamics Simulations
pH 诱导的朊病毒蛋白错误折叠机制:微秒加速分子动力学模拟的见解
  • DOI:
    10.1021/acschemneuro.8b00582
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    ACS Chemical Neuroscience
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zhou Shuangyan;Shi Danfeng;Liu Xuewei;Yao Xiaojun;Da Lin-Tai;Liu Huanxiang
  • 通讯作者:
    Liu Huanxiang
Discovery of small molecules binding to the normal conformation of prion by combining virtual screening and multiple biological activity evaluation methods
结合虚拟筛选和多种生物活性评价方法发现与朊病毒正常构象结合的小分子
  • DOI:
    10.1007/s10822-017-0086-6
  • 发表时间:
    2017-11
  • 期刊:
    Journal of Computer-Aided Molecular Design
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Li Lanlan;Wei Wei;Jia Wen-Juan;Zhu Yongchang;Zhang Yan;Chen Jiang-Huai;Tian Jiaqi;Liu Huanxiang;He Yong-Xing;Yao Xiaojun
  • 通讯作者:
    Yao Xiaojun
Carbon Nanoparticles Inhibit the Aggregation of Prion Protein as Revealed by Experiments and Atomistic Simulations
实验和原子模拟表明碳纳米颗粒可抑制朊病毒蛋白的聚集
  • DOI:
    10.1021/acs.jcim.8b00725
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Journal of Chemical Information and Modeling
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Zhou Shuangyan;Zhu Yongchang;Yao Xiaojun;Liu Huanxiang
  • 通讯作者:
    Liu Huanxiang
Disclosing the Template-Induced Misfolding Mechanism of Tau Protein by Studying the Dissociation of the Boundary Chain from the Formed Tau Fibril Based on a Steered Molecular Dynamics Simulation
基于定向分子动力学模拟研究边界链与形成的 Tau 原纤维的解离,揭示 Tau 蛋白模板诱导的错误折叠机制
  • DOI:
    10.1021/acschemneuro.8b00732
  • 发表时间:
    2019-03-01
  • 期刊:
    ACS CHEMICAL NEUROSCIENCE
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Liu, Hongli;Liu, Xuewei;Yao, Xiaojun
  • 通讯作者:
    Yao, Xiaojun

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其他文献

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刘焕香的其他基金

Tau蛋白翻译后修饰对其错误折叠和聚集行为影响的分子模拟和实验研究
  • 批准号:
    21973035
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    66 万元
  • 项目类别:
    面上项目
结合分子模拟和多种实验手段探讨碳纳米颗粒调控蛋白错误折叠和聚集的分子机制
  • 批准号:
    21375054
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
与生物膜的相互作用调控朊病毒错误折叠及毒性机制的分子模拟研究
  • 批准号:
    21103075
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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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