高脂血症是体内脂肪代谢或转运异常导致的血脂水平异常增高的病证,是导致动脉粥样硬化和心脑血管病变的主要因素。血脂体内作用代谢途径清晰,已上市药物作用靶点明确,中药降脂药疗效确切。所以,以降血脂相关靶标为研究起始点,开展中药降脂药效成分辨识研究,并基于此开展降脂中药成分配伍研究,不仅有助于明确中药降脂的物质基础和作用机理,同时可为中药现代新药创制提供参考。成功药物是内在活性和类药性质间的平衡体,故类药性质预测在药物研发过程中极为关键,因此本文将类药性判别与活性预测相结合,提高活性成分辨识准确性。本文选择7个与降脂相关的靶标为研究对象:3-羟基-3甲基戊二酸单酰辅酶A还原酶（3-Hydroxy-3-Methylglutaryl Coenzyme A Reductase,HMG-CoA Reductase）、α-过氧化物酶增殖子激活受体（Peroxisome Proliferator-Activated Receptor-α,PPAR-α）、固醇转运蛋白（Niemann-Pick C1-like 1,NPC1L1）、烟酸受体（Nicotinic Acid Receptor、GPR109A）、胆固醇酯转移蛋白（Cholesteryl Ester Transfer Protein,CETP）、微粒体三酰甘油转运蛋白（Microsomal Triglyceride Transfer Protein,MTP）、甘油二酯酰基转移酶1（Diacylglycerol Acyltransferase 1,DGAT1）,利用分子模拟技术构建药效成分辨识模型并对中药化学数据库（TCMD）数据库进行筛选,以期发现中药潜在降脂成分。利用支持向量机技术构建了化合物毒性相关判别模型和人体三大屏障预测模型,结合Lipinski’s rule of five对类药性进行评测,为潜在活性化合物的类药性预测提供了指导。此外,本文从单靶点多位点、单位点多靶点两个角度,将文献检索、数据挖掘方法与分子模拟技术相结合,初步探讨了中药药效成分配伍方法,为中药新药研发提供思路。本文涉及以下三方面研究内容:药效成分辨识模型的构建及虚拟筛选、化合物类药性预测模型的构建和中药药效成分配伍方法初探。1.药效成分辨识模型的构建及虚拟筛选首先,本文建立了利用分子模拟技术发现中药中潜在活性成分的方法。选择活性成分的结构特征明显、受体活性位点的结构相似但不同的同家族受体mGluR1和mGluR5两个靶点的别构位点为研究载体,探讨研究中根据数据特点选择模拟方法的原则。相较于前期研究,本文方法有以下进展:①根据各靶点活性成分的结构特点选择合适的药效团模型构建方法。如mGluR1负向别构调节剂的结构可分为3类,且每个类别内的化合物间结构相似性高,利用GALAHAD针对3个类别分别构建辨识模型,结果显示各模型均具有较优特异性。②充分分析各靶标活性位点的特征,综合考察原配体RMSD值和活性化合物的对接结果,选择合适的对接方法。如mGluR5的活性口袋中存在一个水分子,该水分子对活性位点内的氢键作用形成具有积极作用,经过多条件交叉计算分析,选择在分子对接研究中保留该水分子。上述方法改进有助于更加完整地体现分子模拟技术发现潜在活性成分的优势与特色,体现根据不同数据信息选择不同方法的必要性,为本文辨识模型构建及虚拟筛选提供指导。随后,本文根据各靶标数据信息不同,选择不同方法构建了7个降脂靶标的药效成分辨识模型。烟酸受体活性化合物因个数较少且结构较小,本文选择生物电子等排和片段搜索技术开展基于配体的药物发现研究;MTP暂无晶体结构,本文采用同源模建技术构建其三维结构进而进行分子对接研究;DGAT1因无晶体结构且无合适模板进行同源模建,仅构建药效团模型。利用测试集对药效团模型进行评价,选择各靶点的最优药效团模型用于活性化合物筛选。各靶点分子对接模型能够较好地重现原配体与受体的结合模式,可用于评价药效团命中结果并阐释配体-受体间相互作用机制。利用各靶点模型分别对DrugBank收录的阳性药进行匹配,结果如下:HMG-CoA还原酶抑制剂辨识模型可命中7个阳性药（收录9个）;PPAR-α激动剂辨识模型可命中3个阳性药（收录5个）;NPC1L1抑制剂辨识模型、CETP抑制剂辨识模型和MTP抑制剂辨识模型均可分别命中各靶点被DrugBank数据库收录的唯一阳性药——依折麦布、托彻普和洛美他派。命中化合物与辨识模型匹配程度较好,表明模型具有一定的数据库搜索能力。最后,利用各靶标最优的辨识模型分别对TCMD数据库进行虚拟筛选:HMG-CoA还原酶抑制剂辨识模型共命中571个中药成分,其中HMG-CoA Reductase-Comp.1和HMG-CoA Reductase-Comp.2等已有文献报道具有降脂活性;PPAR-α激动剂辨识模型共命中 182 个中药成分,其中 PPAR-α-Comp.1、PPAR-α-Comp.2 和 PPAR-α-Comp.3 等已有文献报道具有降脂活性;NPC1L1抑制剂辨识模型共命中285个中药成分,其中NPC1L1-Comp.1、TCM-Comp.1和NPC1L1-Comp.2等已有文献报道具有降脂活性;烟酸受体激动剂辨识模型共命中6个中药成分,其中部分化合物来源中药如缬草、槟榔、草苁蓉已有实验验证确有降脂功效;CETP抑制剂辨识模型共命中298个中药成分,其中CETP-Comp.1和CETP-Comp.2等化合物的来源中药均具有治疗心血管疾病的作用;MTP抑制剂辨识模型共命中58个中药成分,其中TCM-Comp.1和MTP-Comp.1等化合物的来源中药均具有治疗心血管疾病的作用;DGAT1抑制剂辨识模型共命中434个中药成分,其中DGAT1-Comp.1和DGAT1-Comp.2等化合物的来源中药均具有降脂作用。上述命中化合物或已有研究表明其具有降脂作用,或其来源中药具有降脂作用或治疗心血管疾病的作用,但并未有研究表明其确切作用靶标。本研究利用分子模拟技术可推测上述化合物具有较强的靶向作用,可进一步指导生物学验证。2.化合物类药性预测模型的构建基于支持向量机算法构建了5个毒性相关判别模型,涉及肝毒性、肾毒性、神经毒性、心脏毒性和生殖毒性;构建了人体三大屏障通透性预测模型,涉及血脑屏障、胎盘屏障和皮肤屏障。针对不同性质的具体数据信息,选择构建定性判别模型或定量预测模型。相较于前期研究,进展如下:①模型构建过程中对数据预处理、参数寻优的不同方法进行交叉组合建模,获得了同时具有高灵敏度和特异性的模型,有效降低了预测时的假阳性率和假阴性率;②针对不同机制分别构建了判别模型,包括肾小管坏死、hERG钾离子通道抑制剂、血脑屏障被动扩散及外排转运的判别模型,结果表明了将支持向量机方法用于机制阐释的可行性;③将血脑屏障通透性与中枢神经系统活性、胎盘屏障与生殖毒性相结合,为构建系统化的药物发现及类药性预测体系提供了思路。将上述模型用于已知类药性的中药成分判别,获得了较高准确率,表明将模型应用于中药乃至中药复方中成分的类药性预测是可行的,尤其适用于提取分离难度高或以代谢物发挥药效的中药成分。随后,将所构建的类药性质预测模型与Lipinski’s ruleof five相结合,为潜在活性化合物的类药性预测提供指导:将毒性相关判别模型用于本文所有命中潜在活性化合物的预测,结果表明仅雷公藤酸具有潜在毒性;将血脑屏障通透性和中枢神经系统活性判别模型用于mGluRs的3个亚型潜在活性成分的预测,结果表明大多成分能够通过血脑屏障且具有中枢神经系统活性。3.中药药效成分配伍方法初探多成分发挥作用包括作用于“单位点多靶点”和“单靶点多位点”两种情况,本文基于此初步探讨了中药成分配伍方法。针对“单位点多靶点”,关键在于发现多靶点组合体系,本研究提出基于西药联用及上市复方的靶标体系发现、基于中药药对协同效应的靶标体系发现两种方法,获得了 HMG-CoA还原酶与PPAR-α或与NPC1L1等的组合,以及PPAR-α与烟酸受体的组合;随后,结合体系中包含靶标的前期虚拟筛选结果,为降脂组分中药的研发提供指导。针对“单靶点多位点”,本文引入别构调节概念,以mGluR4的正构位点和别构位点为研究载体,讨论多成分作用于单一靶点的不同位点从而发挥配伍效应的现象。虚拟筛选结果显示黄芪和甘草中各有一种成分可分别作用于两个位点,其分别为mGluR4的激动剂和正向别构调节剂;经生物实验验证,两个化合物确实具有相应位点的活性,且成分之间具有加和性,说明两个成分通过分别作用于mGluR4的不同位点发挥协同效应。实验结果表明别构调节概念的引入可为阐释中药配伍作用机制及组分中药研发提供新的方向。本研究基于分子模拟技术建立了降脂相关靶标的药效成分辨识模型,基于支持向量机算法建立了化合物毒性及三大屏障通透性等类药性相关的预测模型,为中药中潜在活性成分的发现及其类药性预测提供了方法。同时,探讨了中药药效成分配伍的方法,为降脂药物研发提供了新的思路。