近日，我院生物制药研究院李彦教授课题组与陆军军医大学邹全明教授团队及昆明动物所赖仞教授合作，共同在signal transduction and targeted therapy（IF：13.493）杂志上在线发表研究成果“High-throughput screening and evaluation of repurposed drugs targeting the SARS-CoV-2 main protease”。该项目基于课题组新构建的虚拟筛选策略，结合实验研究，从临床老药中新发现了具有靶向新冠病毒主蛋白酶的小分子抑制剂。
新型冠状病毒(SARS-CoV-2)感染所引起的疫情对人类健康造成严重威胁，目前尚无特异性治疗药物。SARS-CoV-2作为一种单股正链RNA病毒，侵入宿主细胞后其复制过程中需要主蛋白酶（Mpro）参与,基于主蛋白酶在新冠病毒复制过程中发挥着不可替代的作用，且编码基因相对保守，使其成为抗SARS-CoV-2病毒潜在靶点。
本研究以AutoVina为对接模块，结合自主开发的计算机多线程与高通量筛选程序，建立了一套针对靶标柔性对接的高通量药物虚拟筛选策略。通过该策略从临床药物数据库中筛选获取了一组靶向Mpro的候选分子，并采用表面等离子共振技术（SPR）检测这些分子与Mpro之间的相互作用。在此基础上，优化Mpro酶学活性测定体系，通过体外实验对比分析这些分子对靶蛋白酶学活性的抑制效应，与以往候选的老药分子对比，结果表明已上市临床药物恩曲替尼对新冠病毒主蛋白酶活性表现出显著的抑制效应，并且在细胞实验中能有效抑制病毒的繁殖。
该课题组先后采用了分子对接，分子指纹，非共价结合，多肽模拟等7种策略进行研究，最终通过该集成高通量筛选策略获得最佳候选分子。本研究不仅展示了该计算机辅助筛选策略的优势，而且强调了药物筛选过程中，以靶蛋白功能性实验为“金指标”的室内比较性评价，比室间数值比较评价方式，更加可靠。
我院生物制药研究院李彦教授为第一作者，郭刚教授与昆明动物所赖仞教授和陆军军医大学邹全明教授为共同通讯作者，四川大学华西医院为第一署名单位。该工作得到了华西医院应急攻关项目资助。
