基于药理信息学的方法,揭示植物化合物对口腔病原体Streptococcus mutans的定数排序活动
Shakti Chandra Vadhana Marimuthu1, Jayaprabhakaran Murugesan1, Ewa Babkiewicz2,3
1Department of Biotechnology, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnankoil 626126, India.
Molecules (Basel, Switzerland)
|July 29, 2023
概括
这项研究使用了计算方法来识别可以破坏Streptococcus mutans中的定数感应 (QS) 的自然化合物,这是牙损伤的关键因素. 几种植物化学物质显示出准QS蛋白质的强大潜力,需要进一步进行体外研究.
科学领域:
- 计算化学和生物信息学
- 微生物学和传染病.
- 药理学和天然产品药物发现
背景情况:
- 突变性链球菌 (Streptococcus mutans) 是导致牙的主要原因.
- 在S. mutans中,生物膜的形成是由定数感应 (QS) 调节的.
- 准QS通路提供了一种潜在的策略来对抗S. mutans的毒性.
研究的目的:
- 采用药物信息技术,对植物化学物质进行查,以检测S. mutans QS蛋白质.
- 为了识别来自阿扎迪拉赫塔印加,莫林达叶和萨尔瓦多拉珀西卡的潜在药物候选者.
- 以计算方式评估已识别的植物化学品的结合亲和力和稳定性.
主要方法:
- 对S. mutans QS标蛋白质 (SecA,SMU1784c,OppC,YidC2,CiaR,SpaR,LepC) 的同质模型和验证.
- 使用AutoDockTools对特定植物的代谢物与目标蛋白进行分子对接.
- 分子动力学 (MD) 模拟和ADMET属性评估 (瑞士ADME,pkCSM).
主要成果:
- 坎普斯特罗尔,梅利安特罗尔,斯蒂格马斯特罗尔,伊索富科斯特罗尔和乌尔索酸分别对CiaR,LepC,OppC,SpaR和Yidc2表现出高的结合亲和力.
- 基醇对SMU1784c和SecA都表现出强大的结合亲和力.
- MD模拟和ADMET分析证实了顶部配体的稳定相互作用和有利的药理动力学特性.
结论:
- 该研究确定了几种有前途的植物化学物质,有可能抑制S. mutans QS.
- 这些化合物表现出显著的结合亲和力和与关键QS标蛋白的稳定相互作用.
- 需要进一步的体外验证,以确认这些已识别的天然化合物的抗S.mutans疗效.
