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蔡老师
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76 人阅读发布时间:2026-07-08 17:12

2026年6月17日,广东医科大学罗连响团队在《Research》发表题为“AI-Powered Discovery of Rosmarinic Acid as a Novel Ferroptosis Inhibitor for Ulcerative Colitis via Targeting the ALOX15-VDAC1 Axis”的原创研究。作者建立了一个从计算筛选到靶点确证再到机制深挖的完整闭环,证明迷迭香酸(RA) 通过直接结合并抑制ALOX15的酶活性,破坏ALOX15与VDAC1的蛋白复合体,从而在结肠上皮细胞中阻断铁死亡(ferroptosis) 的执行,并在体内外模型中维持线粒体稳态和屏障完整性。
整个工作可凝练为三句话:
靶点新定位:把ALOX15从“脂质代谢酶”的传统认知中拎出来,证明它通过与VDAC1蛋白直接互作来调控线粒体稳态,从而成为铁死亡执行环节的一个关键开关。
分子新骨架:通过严格的骨架分离机器学习模型,从天然产物库中筛选出迷迭香酸(RA),并验证其直接结合ALOX15并破坏ALOX15-VDAC1复合体,这在已报道的铁死亡抑制剂中属于全新作用模式。
多维度证据链:构建了计算化学(MD+FEL)+ 体外(CETSA/DARTS/Co-IP)+细胞(KD/OE)+动物(DSS模型)+组学(转录组/蛋白组/代谢组)的五层证据,因果关系清晰,逻辑闭环完整。

迷迭香酸直接结合抑制ALOX15,一方面减少PUFAs脂质过氧化产物生成;另一方面解离ALOX15-VDAC1复合物,下调VDAC1维持线粒体结构与功能。同时上调System Xc-/GPX4通路降低胞内游离铁与脂质过氧化物,最终阻断肠上皮铁死亡,维持肠道上皮屏障完整。
研究按“靶点发现→AI辅助分子筛选→分子结合验证→体内效应→深层机制”逐层推进。
一、靶点发现
利用公共转录组数据(GSE117993)筛选UC中表达上调且与铁死亡相关的核心基因,锁定ALOX15。

二、AI辅助分子筛选
构建严格骨架分离的机器学习分类模型,从天然产物库中虚拟筛选ALOX15抑制剂,获得候选分子迷迭香酸。

三、分子结合验证
通过分子对接、分子动力学模拟、CETSA、DARTS和pull-down实验,在计算和生化两个层面证实迷迭香酸与ALOX15的直接结合。

四、体内效应
在DSS诱导的结肠炎小鼠模型和LPS处理的肠上皮细胞(MCEC和IEC-6)中,验证迷迭香酸是否抑制铁死亡并保护屏障功能。

五、机制深挖
通过基因敲低(KD)和过表达(OE)、Co-IP、免疫荧光共定位、线粒体功能评估(MMP、ATP、Mito-ROS)以及多组学(蛋白组+代谢组)整合,揭示迷迭香酸通过破坏ALOX15-VDAC1复合体来抑制铁死亡的具体分子机制。

最后,小研想说的是:
这篇文献非常典型地展示了“计算-结构-细胞-动物-分子”五级联动的机制研究范式。对于科研人员来说,有几个特别值得学习的点:
AI不是花架子:它被严格放置在“候选物优先排序”环节,且通过骨架划分避免数据泄漏,这种严谨性值得我们在自己使用生信工具时借鉴。
机制深度不止于靶点:很多文章止步于“药物抑制蛋白X”,而本文进一步追问“抑制后下游发生了什么”,找到了VDAC1这个线粒体门户蛋白,并借助敲除/过表达形成因果闭环。
多组学互证:代谢组+蛋白组分别从“小分子产物”和“蛋白表达”两个维度支撑同一结论,能大大增强说服力。