基于Discovery Studio平台对TGF-β1中药小分子抑制剂的虚拟筛选

目的:利用中药化学专业数据库与TCMSP分析平台,运用计算机辅助药物设计技术对转化生长因子-β1(TGF-β1)蛋白进行虚拟筛选,寻找潜在的中药小分子抑制剂。方法:通过Discovery Studio 2.5(DS)软件进行药效团模型的构建,应用Hypogen算法预测出潜在活性位点,并分别使用Ramanchandran Plot和Profile-3D评估模型,利用优化的模型进行对实验中药小分子库进行虚拟筛选,最后对筛选出的中药进行ADMET性质预测和分子动力学模拟。结果:应用Hypogen算法成功预测出6个潜在活性位点且模型表现良好,成功从黄芪、丹参、三七中筛选出4种与TGF-β1结合良好的天然小分子化合物,并分析了其结合模式。结论:黄芪、丹参、三七的抑癌效果很可能是通过抑制TGF-β1的激活实现的。