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科研新成果:灵芝中发现具有抗肿瘤活性的新三萜类成分

admin  上海在线  2017/2/15 18:50:54

     广东省微生物研究所,广东粤微食用菌技术有限公司,和加拿大多伦多大学的Sunnybrook研究中心Burton B Yang教授团队合作,在美国著名肿瘤杂志“Oncotarget ”发表了灵芝的最新研究成果。论文报道了从灵芝中分离得到35个羊毛甾烷型三萜,其中包括5个新化合物。科研人员对35个三萜的抗肿瘤活性进行了逐一测试,结合相应的三维定量构效关系(3D-QSAR)模拟分析化合物的结构与活性之间的关系,预测活性更好的结构。并采用反向找靶的方法对其中显示出最好活性的化合物3的作用靶标进行预测,其抗癌机理可能是通过靶向肿瘤坏死因子TNF-α发挥抗肿瘤作用。(Chen et al.,2016)
 
 
 
      从灵芝子实体中发现5种新结构的三萜化合物
      研究人员首先采用乙酸乙酯溶剂对灵芝子实体进行提取,经过硅胶柱色谱,反向ODS色谱柱和高效液相色谱制备等纯化技术分离得到35种羊毛甾烷型灵芝三萜,其中包括5个未见报道的三萜醇新化合物。
 
 
 
图1 从灵芝乙酸乙酯提取物中分离得到35个灵芝三萜化合物(来自(Chen et al.,2016))
 
图2  5种新灵芝三萜结构式(来自(Chen et al.,2016))
       35个灵芝三萜的癌细胞毒性测试
      研究人员选用乳腺癌细胞MDA-MB-231和肝癌细胞HepG2两个癌细胞系,初步测试了分离得到的35个三萜化合物对这两种癌细胞系的抑制作用,结果显示化合物1-3对两种癌细胞具有高细胞毒性,化合物4、7、20、24具有适中的癌细胞毒性,其余化合物表现出较弱的抑制作用。并在此基础上进一步通过细胞存活实验验证活性。如图3
 
 
 
 
图3 35个灵芝三萜化合物对乳腺癌细胞MDA-MB-231和肝癌细胞HepG2两种癌细胞系增殖抑制效果(来自(Chen et al.,2016))
      三维定量构效预测灵芝三萜化合物抑制乳腺癌细胞效果
     紧接着研究人员使用DiscoveryStudio3.1软件中的DMF模块建立了3D-QSAR 模型. 经过统计分析与比较参数后得到较好的模型, 其交叉验证系数q2为0.765, 再经过对测试集的活性预测,其非交叉验证系数r2为0.968,说明所建立的3D-QSAR模型具有良好的统计学意义和预测能力。综合模型所展示出来的立体场与静电场等势图与分子对接的结果, 经分析认为, 以化合物1 为例,C-25 和C-26位引入一些大体积、电负性的取代基,或C-7 和C-15位引入大体积、正电性的取代基有助于提高抗肿瘤活性。但在C-1,C-2,C-3,C-22和C-24则不宜引入电负性取代基。图4中a和b为3D-QSAR模型的立体场与静电场等势图。
     化合物3可能通过TNF-α作用靶点抑制癌细胞
    研究人员进一步通过Pharmaceutical Target Seeker (PTS)预测了化合物3抗肿瘤的作用靶点,通过对接分析可以看到化合物3可能通过与肿瘤坏死因子TNF-α形成氢键,靶向TNF-α达到抑制癌细胞作用。c为化合物3与肿瘤坏死因子TNF-α相互之间作用对接二维结构图,d、e为化合物3与肿瘤坏死因子TNF-α对接三维结构图。
 
 
 
 
图4  3D-QSAR模拟评价化合物抗肿瘤的构效关系和对接分析预测化合物3的作用靶标(来自(Chen et al.,2016))
     至此,从赤芝中分离得到灵芝三萜化合物及其构效关系及可能的作用靶点就比较清楚了:经过提取、分离纯化、结构鉴定确定赤芝中的三萜化合物,细胞实验验证化合物活性,再通过三维定量构效模拟评价灵芝三萜抗肿瘤细胞增殖的构效关系,最后通过反向找靶预测活性化合物抗肿瘤可能的作用靶点。但是,由于分离所得的化合物量比较少,论文作者下一步准备通过合成得到足量的化合物3,进一步证实其抗癌作用和阐明其具体的作用机理。
     研究对未来研制更高效的灵芝药品或保健品具有指导意义
      本文通过对赤芝中的特征性成分灵芝三萜的系统研究,使得灵芝这一古老而又神奇的中华养生“仙草”泛发出新的光辉。不仅丰富了对灵芝化学成分的认识,增加赤芝化学成分的多样性,并且在一定程度上阐明了赤芝抗肿瘤的物质基础和可能的作用靶点。该论文的部分成果也可为灵芝药材及其相关产品的质量控制提供依据,而且为以灵芝三萜为先导化合物的新药研发提供一定的指导意义。
参考文献:Chen S, Li X, Yong T, et al. Cytotoxic lanostane-type triterpenoids from the fruiting bodies of Ganodermalucidum and their structure–activity relationships[J]. Oncotarget, 2016, 5.
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