研究背景:
氧化应激是许多慢性疾病和衰老过程的核心机制之一,其本质是体内自由基产生与清除失衡导致的生物大分子损伤。传统草本药物富含多种抗氧化活性成分,但传统筛选方法效率低、成本高,且活性成分常存在生物利用度低、稳定性差等问题。如何高效筛选并有效递送这些天然抗氧化成分,成为抗氧化治疗领域的重要挑战。

针对上述问题,香港科技大学(广州)吴钧团队联合中山大学附属第七医院,首次把“大模型+脂质体”跨界组合:先用类BERT的深度学习框架从2882种天然草本中秒筛抗氧化候选分子,再量身打造成脂质体纳米药,实现“AI预测—高效递送—体内验证”一站式闭环。相关成果于2025年6月27日以《Deep learning-enhanced development of innovative antioxidant liposomal drug delivery systems from natural herbs》为题发表于《Materials Horizons》(DOI: 10.1039/d5mh00699f)。

基于BERT的抗氧化分子发现模型示意图,以及抗氧化脂质体的构建与体内外验证
(1)抗氧化模型训练与优化结果
从数据集中随机抽取500个分子,提取全部token的嵌入向量;保留出现频次≥500的token后做t-SNE降维,结果见图1a(其余阈值见补充图S1a–d)。图1a显示,化学等价的官能团在潜空间中形成明显聚类,且该聚类与分子环境无关,表明大规模预训练后模型已内隐获得基础化学知识。

图1 BERT模型性能评估。(a) 预训练BERT输出的分子嵌入经t-SNE降维;SMILES token、嵌入坐标与对应原子采用统一配色。(b) 5折交叉验证ROC曲线;黑色实线为平均性能,AUC = 0.9832 ± 0.0068。(c) BERT方法与基线模型的性能对比
在含584种抗氧化与983种氧化化合物的数据集上对预训练BERT进行微调,五折交叉验证平均AUC为0.9832(图1b)。与随机森林(Morgan指纹,半径2、2048位)、支持向量机(25维理化描述符)及CNN(42维SMILES卷积指纹)相比,BERT平均准确率最高,达0.9363,CNN为0.8962,两深度学习模型较传统方法提升约20%(图1c)。注意力权重分析显示,抗氧化分子中芳香共轭环与邻二羟基结构获得高权重,氧化分子中过氧桥被重点聚焦;图2a以Butein与Protocatechuic酸为例,深色区域对应上述抗氧化药效团,图2b以Ascaridole与Artesunate为例,深色区域对应过氧桥。

图2 注意力热图:(a)为抗氧化分子,(b)为氧化分子;BERT注意力分数同时映射至SMILES字符与结构图,颜色越深表示得分越高
(2)分子对接验证抗氧化活性
将模型筛出的5,7-二乙酰氧基-8-甲氧基黄酮、漆黄素、和厚朴酚对接至Nrf2、SOD、HO-1活性口袋,以量化其内源抗氧化强度。Nrf2对接显示,5,7-二乙酰氧基-8-甲氧基黄酮以2.4 Å氢键锚定Arg-326、1.8 Å疏水作用贴合Gly-371;漆黄素与Asp-479、His-436、Gly-480共形成4条氢键;和厚朴酚与Val-606、Val-467各成1条氢键(图3a–c)。HO-1对接表明,三种化合物均稳定占据催化口袋(图3d–f);SOD对接结果见补充图S2a–c。上述结合模式提示筛得分子具备激活Nrf2/ARE等通路的潜力,其抗氧化效力仍需实验验证(图3)。

图3 抗氧化相关蛋白NRF2与HO-1对接结果:5,7-二乙酰氧基-8-甲氧基黄酮、漆黄素、和厚朴酚分别与NRF2(a–c)及HO-1(d–f)的预测结合模式,黄色条带为作用残基,黄色虚线为关键氢键
(3)体外抗氧化验证
CCK-8检测显示,5–100 μM范围内5,7-二乙酰氧基-8-甲氧基黄酮与和厚朴酚对HUVEC增殖无影响(P>0.05),10 μM漆黄素显著抑制增殖(P<0.001)(图4a–c);统一选用5 μM进行后续实验。0.2 mM TBHP诱导的氧化应激模型中,5 μM三化合物处理24 h后,胞内ROS荧光强度均显著低于阳性对照(图4d),流式定量结果一致(图4e)。结果提示候选化合物在体外具有显著抗氧化活性。

图4 筛得化合物的体外抗氧化评价:(a–c)分别为5 μM 5,7-二乙酰氧基-8-甲氧基黄酮、漆黄素、和厚朴酚处理HUVEC 24 h后的细胞存活率;(d)为TBHP刺激后各候选药处理24 h的ROS荧光图像;(e)为对应流式信号变化
(4)体内抗氧化脂质体递送平台疗效
针对三化合物水溶性差及体内快速清除问题,构建脂质体递送系统(图5a)。透射电镜显示lipo@5,7-二乙酰氧基-8-甲氧基黄酮、lipo@漆黄素、lipo@和厚朴酚均呈典型磷脂双层结构,平均粒径约80 nm(图5b)。小鼠肾缺血再灌注模型中,空脂质体组肾小管显著扩张、管型及细胞碎片大量堆积,肾小球萎缩变形;三载药脂质体组肾小管损伤减轻,管腔碎片减少,肾小球结构相对完整(图5c)。DHE荧光探针检测显示,载药脂质体组肾脏ROS水平显著低于空脂质体组(图5d)。免疫组化结果表明,与空脂质体对照相比,三种载药脂质体显著上调肾组织Nrf2表达(图5e)。结果提示天然来源抗氧化成分经脂质体包载后生物利用度提高,在体内仍保持显著抗氧化活性。

图5 体内抗氧化评价:(a)实验流程示意图;(b)载药脂质体透射电镜像,标尺100 μm;(c)各组小鼠肾H&E染色,标尺50 μm;(d)各组肾DHE荧光染色,标尺50 μm;(e)各组肾Nrf2免疫组化染色,标尺50 μm
本研究构建“预训练—微调”两步BERT框架,自草药库高效筛得抗氧化分子,性能较传统机器学习提升约20%;经分子对接及细胞、动物实验验证,候选物具显著抗氧化活性。据此建立脂质体递送平台,包载后成功缓解小鼠缺血性急性肾损伤。该策略将计算筛药与功能脂质体整合,为氧化应激相关疾病研究与剂型开发提供新范式。
|
创赛生物 提供高品质的医疗产品和服务 |
联系我们 |
产品中心 |
扫码关注
关注公众号 扫码加客服
|