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🧬 biology

An integrated in silico and in vitro approach for the identification of potent novel PAD4 inhibitors

本研究通过整合计算与实验方法,鉴定并验证了两种新型、无毒性的 PAD4 抑制剂,证明了其在抑制中性粒细胞和巨噬细胞的 NETosis 以及阻断炎症循环方面的有效性,从而为 NET 介导的疾病提供了具有前景的治疗候选药物。

原作者: Priyanka Devi, Poornachandra Yedla, Riyaz Syed, Chandraiah Godugu

发布于 2026-09-10
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原作者: Priyanka Devi, Poornachandra Yedla, Riyaz Syed, Chandraiah Godugu

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 ⚕️ 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明

在人体的免疫系统中,一种被称为中性粒细胞的特定白细胞扮演着快速反应小组的角色,它们会冲向感染或受伤的部位以中和威胁。当这些细胞遇到严重问题时,它们可以进行一种被称为 NETosis 的戏剧性自我牺牲。在此过程中,中性粒细胞会解开自身的 DNA 并将其与有毒酶混合,射出一种粘性的、网状的陷阱来捕捉并杀死入侵的微生物。这种机制对生存至关重要,但当它过度运作时,这些原本用于杀死细菌的网络也会损伤人体自身的组织。这种细胞碎片的过度释放与广泛的严重病症有关,包括严重的炎症、自身免疫性疾病和器官衰竭。触发这种解开过程的化学开关是一种被称为 PAD4 的酶,它就像一个分子切割器,通过修饰蛋白质来松动细胞内紧密缠绕的 DNA 线圈。如果科学家能找到一种方法来关闭这个特定的开关,他们或许就能从源头上阻止这些有害网络的形成,从而潜在地治疗那些炎症失控的疾病。

研究人员现在通过将现代计算机建模与传统的实验室测试相结合,在寻找此类解决方案方面取得了重大进展。他们并没有一个一个地测试数百万种化学物质(这既缓慢又昂贵),而是利用人工智能从一个包含近五十万种潜在药物候选物的庞大数字库中进行筛选。他们的搜索重点是 PAD4 酶的一个此前被药物猎手们忽视的特定口袋区域,寻找能够紧密嵌入该空间并阻断酶活性的分子。在机器学习算法的引导下,计算机模型预测了哪些分子能与目标结合得最紧密。从这个庞大的数字池中,系统将范围缩小到了仅有的二十五种极具前景的候选物,随后这些候选物在实验室中进行了物理测试。

筛选结果令人瞩目。两款被标记为 16 号和 24 号的选定化合物被证明在抑制 PAD4 酶方面异常有效。在利用无细胞系统的实验室测试中,这些新分子比目前的标准治疗药物(一种名为 Cl-amidine 的药物)表现出更强的效力。虽然标准药物需要大约 6.45 微摩尔的浓度才能达到一定的抑制水平,但 16 号化合物在仅 0.81 微摩尔时就达到了相似或更好的效果,而 24 号化合物在 3.07 微摩尔时也发挥了作用。这意味着新化合物的强度显著更高,只需极小的剂量即可完成同样的工作。至关重要的是,研究人员还检查了这些强效抑制剂对于它们旨在保护的细胞是否安全。他们发现,即使在高浓度(高达 100 微摩尔)下,这些新化合物也不会杀死实验中使用的真人细胞,而标准药物在低得多的水平下就开始显示出毒性。这表明新分子具有更宽的安全裕度,这是任何潜在未来药物的关键因素。

当团队转向测试这些化合物如何影响实际的 NETosis 过程时,研究结果继续支持了它们的潜力。他们使用了经过训练、表现得像中性粒细胞的人类细胞,并刺激它们释放 DNA 网络。在未经处理的细胞中,网络自由形成,在显微镜下闪烁着亮光,捕捉着周围的环境。然而,当细胞预先使用化合物 16 和 24 进行处理后,这些网络的形成大幅减少。细胞保持了其结构完整性,且有毒酶和 DNA 片段的释放也受到了抑制。研究人员通过测量与该过程相关的特定标志物(如瓜氨酸化组蛋白和中性粒细胞弹性蛋白酶)的水平证实了这一点,在经处理的细胞中,这些水平都显著降低。这证实了这些化合物成功地阻断了导致细胞内容物破坏性释放的化学级联反应。

这项研究并未止步于中性粒细胞;它还探讨了这种抑制作用对其他免疫细胞产生的连锁反应。释放了网络的中性粒细胞可以移动到附近组织,并通过激活另一种免疫细胞——巨噬细胞,来引发第二波炎症。这些巨噬细胞在暴露于网络时,往往会变得过度活跃,释放出自身的炎症信号并产生有害水平的氧化应激。研究人员分离了经新化合物处理后的中性粒细胞所释放的网络,并将其引入巨噬细胞中。他们发现,暴露在这些“被驯服”的网络下的巨噬细胞保持着平静状态。它们没有表现出在接触未经处理的网络时所见的压力或激活迹象。具体而言,活性氧水平和炎症标志物的表达都保持在较低水平,这表明通过阻止中性粒细胞释放其网络,这些新化合物也防止了随后对周围组织的炎症性损伤。

这项工作展示了从计算机模拟到生物现实的清晰路径,确定了两种可以有效阻断 PAD4 酶且不伤害细胞的新型分子。通过针对该酶的一个特定且较少被探索的区域,研究人员发现的化合物不仅比现有疗法更强效,而且与它们相互作用的细胞相比更加安全。研究证实,抑制 PAD4 可以打破炎症循环,既能停止中性粒细胞网络的初始释放,也能阻止巨噬细胞的继发性炎症反应。虽然这些发现目前仅限于实验室环境,但它们为开发新的疗法奠定了坚实基础,这些疗法有朝一日可能帮助那些遭受过度炎症和组织损伤困扰的患者。接下来的步骤将涉及在复杂的生命系统中测试这些化合物,以观察它们能否将这些实验室的成功转化为现实世界的医疗手段。

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