预防和治疗阿尔茨海默氏症的天然化合物:将基于SELFormer的计算选与实验验证相结合
Junyu Zhou1, Yong Kwan Kim2, Chen Li3
1Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University, Beijing, 100191, China; Department of Bioconvergence, Hoseo University, Asan, South Korea.
这项研究使用计算方法和深度学习来识别用于阿尔茨海默病 (AD) 治疗的天然化合物. 在实验室测试中,素等关键化合物显示出有前途,这表明了对AD的潜在饮食干预措施.
科学领域:
- 计算化学和药理学计算化学和药理学
- 药物的发现和开发.
- 神经科学和神经退行性疾病
背景情况:
- 阿尔茨海默病 (AD) 构成了重大挑战,需要新的治疗策略.
- 自然化合物 (NCs) 为AD治疗提供了一个有前途的途径,但它们的识别需要先进的方法.
- 目前对阿尔茨海默病的治疗方法有限,这凸显了对新候选药物的需求.
研究的目的:
- 开发和应用一个集成SELFormer和深度学习的计算管道,用于预测潜在的NC对抗AD.
- 确定针对与阿尔茨海默病有关的关键基因的NC,包括乙胆化酶 (AChE),粉样蛋白前体蛋白 (APP),β-分泌酶1 (BACE1) 和 presenilin-1 (PSEN1).
- 通过体外实验验验证计算预测,并探索已识别的化合物的潜在饮食来源.
主要方法:
- 使用了基于变压器的化学语言模型SELFormer,加上深度学习技术.
- 进行了最佳的聚类,定量结构-活性关系 (QSAR) 分析,以及统一的多重近似和投影 (UMAP) 进行化合物分类.
- 进行了分子对接,对PC12细胞进行了体外研究,并绘制了化合物-食物来源-标蛋白关系.
主要成果:
- 通过UMAP预测确定了17个高度活跃的NC (pIC50>7).
- 分子对接揭示了对素,β-糖叶烯和L-烯醇与标蛋白具有有利的结合能.
- 实验室研究证实了显著的生物活性,包括增加细胞活力,降低ACHE活性,调节炎症和神经变因子表达.
结论:
- 综合计算和实验方法为发现AD治疗的NC提供了一个强大的框架.
- 已识别的化合物如素,β-caryophyllene和L-citronellol显示出对阿尔茨海默病的治疗潜力.
- 这些发现表明,从自然来源获得的潜在的饮食干预措施可以用于管理AD.
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