读懂天然产物系列——天然产物的发现

以下资料转载自小木虫，由lifeliuyan撰写。
　　天然产物是一个无以伦比、经久不衰的药物小分子库，它附带不胜枚举、多种多样的化学结构物质而承载着药物先导化合物的最佳来源。然而，如何发现活性优良亦或结构新颖的天然产物是困扰天然产物方向的求学者的一大问题。
1. 基于化学研究为导向的天然产物发现
① Nishikori S, Takemoto K, Kamisuki S, et al. Anti-hepatitis C Virus Natural Product from a Fungus, Penicillium herquei. Journal of natural products, 2016.
      传统的天然产物分离，是根据临床疗效或文献记载以及前期研究发现，进而分离得到具有生物活性的化合物。文献①中，研究者根据文献和前期研究结果，从真菌中发现了一系列具有良好抗丙型肝炎病毒活性的化合物(图1)。

                                         图1
      坦白来讲，谈及此种方法虽显古老，但不得不说它行之有效。现代的天产研究中，不乏半数比例都应用此种方法。然而，在中药化学的研究中，可以说它是现行最主要的选题和入手方向。
2. 基于高通量筛选为导向的天然产物发现
② Huang T, Yang D, Rudolf J D, et al. Strain prioritization for natural product discovery by a high-throughput real-time PCR method. Journal of natural products, 2014, 77(10): 2296-2303.
    传统的从菌株中发现优秀天然产物的程序固然是可取的，然而对时间和资源要求甚高，如图2(a)，需要通过发酵、提取、活性测试/化学表征，进而才能进行成分分离、结构解析。文献②中，研究者采用Real-Time PCR，进行菌株的高通量筛选，如图2(b)，发现最具有希望和优先级的菌株。适当改变此方法便适用于其他类的天然产物发现。

                                                                           图2
③ Cheng K C C, Cao S, Raveh A, et al. Actinoramide A Identified as a Potent Antimalarial from Titration-Based Screening of Marine Natural Product Extracts. Journal of natural products, 2015, 78(10): 2411-2422.
      研究者借助药理驱动的定量高通量筛选手段，以恶性疟原虫筛选抗疟天然产物(图3)。

a   b

                                                    图3
      高通量筛选本质上包括了我们常说的药理学导向、生物活性导向、基因组学导向等，只是其侧重点在高通量这一手段而并非方向。就像以上的两个例子，分别以药理和分子生物学为驱动。真正意义上的高通量筛选是要建立自动化的筛选库，利用自动化操作系统代替人工操作，一个高通量模型可以筛选无数的药物，一个药物可以执行无数的高通量筛选模型。若我的实验室有这么一个库，我是想的有多美…
3. 基于基因组学和蛋白质组学为导向的天然产物发现
④ Kang H S, Brady S F. Mining soil metagenomes to better understand the evolution of natural product structural diversity: pentangular polyphenols as a case study. Journal of the American Chemical Society, 2014, 136(52): 18111-18119.
      研究者利用基因PCR扩增手段，从土壤中的菌中发现具有良好抗增殖和抗菌活性的化合物(图4)。

                                                                              图4
⑤ Evans B S, Ntai I, Chen Y, et al. Proteomics-based discovery of koranimine, a cyclic imine natural product. Journal of the American Chemical Society, 2011, 133(19): 7316-7319.
      研究者采用蛋白质组学的方法发现了罕见新颖的腺苷酸化的天然产物(图5)。

                                              图5
      上面这两个导向对于大多天然产物研究者来说，无疑是相对遥远的。但是，我们也不得不否认，基因与蛋白组学的发展确实是科研发展的一个重要方向。这变相地提示我们，但凡有相关研究的，或有相关合作者的实验室，在有可能的情况下不妨一试，或许有不可思议的回报。

      对于优先天然产物的发现，其实还有诸多其他方式，例如：
1. 借助血清药物化学将更容易发现具有生物活性的天然产物
      如果我们将天然产物先进行血清药物化学研究，真正的有效成分基本是被吸收入血的，且能吸收入血的成分数量是有限的，这必将大大简化我们发现活性天然产物的研究工作量。有虫友提出，吸收入血的成分有时并不是天然药物中的原型成分，可能发生了分解、转化、代谢等，该如何进一步分离。这当然是毋庸置疑的事实，也无疑给分离工作带来困难。然而，尽管如此，我们依旧可以采用血清药物化学指导分离，可利用MS判断入血成分的类型以及结构，进而推断它的原型，或针对入血成分结构与类型，有目的地在天然药物中寻找。
2. 基于药效药理学将倾向发现具有显著药理活性的天然产物
      将天然药物先进行药效药理学研究，针对活性部位或组分进行天然产物研究，能够有效地获得具有良好药理活性的化合物。通常来讲，药理学跟踪的天产分离工作，是指每进行一次分离都将得到的部位进行活性筛选，包括体内和体外。然而，众所周知，体外活性筛选虽然快速高效、针对性强，但不敌体内活性说服力这一点，确实为其不可忽视的软肋。因此，在实际的天产工作中，体内药理活性的测试似乎更有成效。但是，不得不说，样品量的制备又严重拖住了体内活性测试的后腿。在实际工作中，很多研究者采用的是将粗提物进行简单分段或者部位拆分，进而执行体内活性测试，然后针对活性显著的部位或组分分离天产，最后选择与前述体内活性相对应的体外活性，将分离得到的化合物执行测试。这就是天产工作者常说的，寻找到了天然药物中真正的有效成分。
3. 利用MS去重复手段能有效地发现具有新颖结构的天然产物
      传统的理化性质、TLC、HPLC等手段早已满足不了天然产物研究者去重复的要求，我们可以利用MS串联不同检测器帮助天产工作者更早期地、更便捷地发现重复数据，以增加新颖结构的发现效率。
      纵观近些年各层次文献，不难发现，天然产物早已经和活性紧紧相连，层次不同的文章不仅体现在化合物的新颖度差异上，更倾向于活性的优良。更不难看出的是，活性发现手段似乎也无形的影响着这一现象。这也即是研究意义的另一个所在，将这些手段更多、更广、更深入地应用到科学研究中。
  
① 文献1Nishikori S, Takemoto K, Kamisuki S, et al. Anti-hepatitis C Virus Natural Product from a Fungus, Penicillium herquei. Journal of natural products, 2016.
②文献2Huang T, Yang D, Rudolf J D, et al. Strain prioritization for natural product discovery by a high-throughput real-time PCR method. Journal of natural products, 2014, 77(10): 2296-2303.
③文献3Cheng K C C, Cao S, Raveh A, et al. Actinoramide A Identified as a Potent Antimalarial from Titration-Based Screening of Marine Natural Product Extracts. Journal of natural products, 2015, 78(10): 2411-2422.
④ 文献4Kang H S, Brady S F. Mining soil metagenomes to better understand the evolution of natural product structural diversity: pentangular polyphenols as a case study. Journal of the American Chemical Society, 2014, 136(52): 18111-18119.
⑤文献5Evans B S, Ntai I, Chen Y, et al. Proteomics-based discovery of koranimine, a cyclic imine natural product. Journal of the American Chemical Society, 2011, 133(19): 7316-7319.
⑥文献6Yang J, Liang Q, Wang M, et al. UPLC-MS-ELSD-PDA as a powerful dereplication tool to facilitate compound identification from small-molecule natural product libraries. Journal of natural products, 2014, 77(4): 902-909.