抗菌药物耐药性（AMR）已成为全球公共卫生的重大威胁 —— 抗生素在农牧业的滥用、临床不合理使用，导致手术、移植等领域的感染治疗难度陡增；而病毒（如 SARS-CoV-2）的变异与耐药风险，进一步加剧了疾病防控压力。在此背景下，抗菌 / 抗病毒肽（AMPs）凭借 “多作用机制（膜破坏、靶标结合）、不易诱导耐药” 的优势，成为新型抗感染药物的核心探索方向。但传统 AMP 筛选依赖天然提取物分离或固相肽库实验，存在 “效率低、成本高” 的瓶颈，计算机辅助（in silico）筛选技术通过 “靶标精准定位 + 虚拟库高效缩小范围”，大幅提升了 AMP 的研发效率。本文以 SARS-CoV-2 为典型案例，系统解析计算机辅助筛选抗病毒肽的核心策略、靶标突破及实践价值。
一、抗菌 / 抗病毒肽（AMPs）的基础特性：筛选逻辑的核心依据
在展开 SARS-CoV-2 案例前，需先明确 AMPs 的核心特征 —— 这些属性直接决定了计算机筛选的设计思路：
- 结构与理化特征：多数 AMPs 为 10-50 个氨基酸的短肽，呈阳离子性，二级结构以 α- 螺旋、β- 折叠为主（少数为线性结构）。阳离子性使其能特异性结合病原体表面的负电成分（如细菌外膜磷脂、病毒包膜），这是筛选时需优先匹配的理化指标；
- 作用机制：
- 抗菌：通过 “桶 - stave”“地毯式” 等模型破坏细菌膜，或干扰胞内代谢；
- 抗病毒：阻断病毒入侵（如抑制刺突蛋白与宿主受体结合）、抑制病毒复制（如干扰蛋白酶活性）；
- 类药性质需求：天然 AMPs 易被蛋白酶降解，筛选时需通过虚拟预测（如免疫原性、半衰期）或设计（环化、引入 D - 氨基酸）提升稳定性。
二、计算机辅助筛选抗 SARS-CoV-2 肽：靶标聚焦与典型案例解析
SARS-CoV-2 的感染与复制依赖两个关键靶标：刺突蛋白 RBD（介导病毒入侵宿主细胞） 和3C 样蛋白酶 Mpro（切割多聚蛋白维持病毒复制）。计算机筛选围绕这两个靶标，形成了 “阻断入侵”“抑制复制” 两大技术路线，以下为典型案例解析：
（一）靶向刺突蛋白 RBD：阻断病毒入侵的核心策略
SARS-CoV-2 通过刺突蛋白 RBD 与人体 ACE2 受体结合实现入侵，计算机筛选的核心是设计能竞争性结合 RBD 的肽，或同时靶向辅助受体（如 NRP1）的双功能肽。
案例 1：基于 ACE2 序列设计的 PEP49 肽 —— 模拟受体竞争结合
- 筛选逻辑：ACE2 的 α1 螺旋与 β4-β5 折叠区是结合 RBD 的关键区域，基于该序列设计肽可竞争性阻断 RBD-ACE2 相互作用。
- 流程细节：
- 靶标结构分析：从 PDB 获取 RBD-ACE2 复合物结构（6M0J、7C8D 等），用 MM-GBSA 计算结合自由能，确认 ACE2 的 α1 螺旋（关键残基如 Y41）、β4-β5 折叠区为核心结合位点；
- 肽设计与结构构建：设计覆盖这两个区域的 49 肽（PEP49），用 PEP-FOLD3 构建 3D 结构；
- 对接验证：将 PEP49 与 RBD 对接，结果显示其结合能低于 ACE2 本身，证明可更高效结合 RBD，阻断病毒入侵。
案例 2：双靶标肽 RN-4—— 同时结合 RBD 与 NRP1，增强抑制效果
- 筛选逻辑：NRP1 是 SARS-CoV-2 的辅助受体，通过结合刺突蛋白 S1 的 CendR 基序增强感染，双靶标肽可同时阻断 RBD-ACE2 和 S1-NRP1 相互作用。
- 流程细节：
- 肽库构建：用 MOE 软件的 QuaSAR-CombiGen 模块，随机连接 4/7/9/12 肽片段，构建 2.4 万条肽的虚拟库；
- 两步筛选：
- 第一步：基于 RBD 的药效团模型（提取自 6M0J 复合物）进行药效团对接，筛选结合能＜-13.5 kcal/mol 的肽；
- 第二步：将候选肽与 NRP1 的 b1 结构域（7JJC 复合物）进行结构对接，选出 Top5 肽；
- 实验验证：
- 体外：RN-4 肽对 RBD 和 NRP1 的结合亲和力达纳摩尔级；
- 假病毒实验：显著降低 SARS-CoV-2 入侵细胞效率，且无明显毒性。
案例 3：订书肽 pep39—— 优化 α- 螺旋稳定性，提升抗酶解能力
- 筛选逻辑：ACE2 的 α1 螺旋片段易降解，通过 “订书修饰”（引入烯烃桥）固定螺旋构象，同时提升结合亲和力。
- 流程细节：
- 模板肽优化：以 ACE2 的 26-42 位 α1 螺旋为模板，用 FlexPepDock 进行柔性对接，筛选低能构象；
- 订书修饰：在肽的 8/10 位引入脯氨酸 / 甘氨酸，2/12/13/14 位引入疏水氨基酸，再通过烯烃桥形成订书结构；
- MD 验证与实验：
- GROMACS MD 模拟显示 pep39 与 RBD 的复合物稳定；
- 生物层干涉法（BLI）：pep39 对 RBD 的 KD=570 nM，对 Delta 变异株 KD=4.1 μM；
- 细胞实验：有效抑制 SARS-CoV-2 复制。
（二）靶向 Mpro 蛋白酶：抑制病毒复制的关键路径
Mpro 是 SARS-CoV-2 切割多聚蛋白 pp1a/pp1b 的核心酶，无人类同源蛋白，是理想靶标。计算机筛选聚焦 “高特异性结合活性口袋” 的肽，尤其注重提升稳定性（如引入 D - 氨基酸）。
案例 1：D - 氨基酸四肽 —— 提升抗酶解能力，精准抑制 Mpro
- 筛选逻辑：D - 氨基酸可规避蛋白酶降解，短肽（3-4 肽）因柔性键少，对接精度更高。
- 流程细节：
- 肽库构建：用 Amber20 构建 D - 三肽 / 四肽库，包含 20 种天然氨基酸的 D - 构型（Ile/Thr 为 D-allo 构型），N 端乙酰化、C 端 N - 甲基酰胺化；
- 对接与验证：
- 对接：与 Mpro 活性口袋（6Y2E 结构）对接，用 MM-GBSA 重打分；
- MD 模拟：分析 RMSD、氢键数量，确认复合物稳定；
- 实验验证：4 条 D - 四肽（4P1-4P4）可抑制 50%-85% 的 Mpro 活性。
案例 2：水稻麸蛋白酶解肽 AVP4—— 挖掘天然来源 AMP，降低毒性
- 筛选逻辑：天然蛋白酶解肽安全性高，通过虚拟酶解构建库，筛选兼具抗病毒活性与低毒性的肽。
- 流程细节：
- 虚拟酶解：用胃蛋白酶、胰蛋白酶等模拟水稻麸蛋白（白蛋白、谷蛋白等）的酶解过程，生成肽库；
- 活性预测：用 AVPpred、Meta-iAVP 等工具预测抗病毒活性，排除毒性肽（ToxinPred），筛选出 10 条候选肽；
- 对接与 MD：
- 与 Mpro 活性口袋（7C2Q 结构）对接，AVP4 结合能最优；
- MD 模拟显示 AVP4 与 Mpro 的相互作用稳定。
案例 3：遗传算法筛选 HYWWT 肽 —— 高效缩小库范围，提升筛选精度
- 筛选逻辑：传统虚拟库筛选计算量大，遗传算法通过 “达尔文选择” 迭代优化肽序列，快速找到高亲和力候选。
- 流程细节：
- 初始种群：构建 19 条 5 肽（序列 “XXXXX”，X 为单一氨基酸，排除脯氨酸）；
- 迭代优化：
- 以 “对接分数降低” 为目标，通过 “配对 - 交叉 - 突变” 生成新种群；
- 每轮保留 50 条最优序列，删除 10 条最差序列；
- 结果：最终筛选的 HYWWT 肽对 Mpro 的亲和力高于人类蛋白酶，避免脱靶。
三、计算机辅助筛选抗 SARS-CoV-2 肽的通用框架与工具
从上述案例可提炼出通用筛选流程，及关键工具的应用场景：
| 筛选步骤 | 核心工具 / 方法 | 目的 |
|---|---|---|
| 靶标结构获取与分析 | PDB 数据库（获取复合物结构）、MM-GBSA/MM-PBSA（结合自由能计算）、CASTp（活性口袋定位） | 确定核心结合位点，构建药效团模型 |
| 肽库构建 | MOE（QuaSAR-CombiGen）、Amber20（D - 肽库）、遗传算法（迭代优化）、虚拟酶解（天然肽库） | 生成覆盖靶点需求的肽库 |
| 对接与初筛 | AutoDock Vina、FlexPepDock（柔性对接）、MOE（药效团对接）、GalaxyPepDock | 预测肽 - 靶标结合构象与亲和力 |
| 稳定性与特异性验证 | GROMACS/NAMD（MD 模拟）、BUDE Alanine Scan（关键残基分析）、TepiTool（免疫原性预测） | 确认复合物稳定，排除脱靶 / 毒性肽 |
| 实验验证 | BLI（结合亲和力）、假病毒实验（抗病毒活性）、MST（相互作用验证） | 验证虚拟筛选结果的可靠性 |
四、挑战与未来方向
当前计算机辅助筛选抗菌 / 抗病毒肽仍面临两大核心挑战：
- 实验验证率低：多数案例停留在虚拟预测阶段，仅约 10%-20% 的候选肽进入体外验证，需加强 “计算 - 实验” 联动；
- 肽的递送与稳定性：即使筛选出高活性肽，仍需解决 “口服生物利用度低”“体内半衰期短” 的问题，需结合递送系统（如脂质体、纳米粒）优化。
未来方向可聚焦三点：
- 多靶标设计：如同时靶向 RBD 与 Mpro 的双功能肽，提升抗病毒效果；
- AI 辅助筛选：基于深度学习预测肽的活性与稳定性，进一步缩小筛选范围；
- 天然肽库挖掘：结合宏基因组学，从极端环境生物（如深海微生物）中筛选新型 AMP，拓展来源。
总结
计算机辅助筛选技术为抗菌 / 抗病毒肽的研发提供了 “精准、高效” 的解决方案 —— 以 SARS-CoV-2 为例，通过聚焦 RBD 与 Mpro 靶标，结合对接、MD、遗传算法等工具，成功筛选出兼具高活性与低毒性的候选肽。这种策略不仅适用于新冠病毒，还可推广至流感病毒、耐药菌等其他病原体，为应对 AMR 与突发疫情提供关键技术支撑。未来，随着计算工具精度的提升与递送技术的突破，抗菌 / 抗病毒肽有望成为抗感染治疗的 “主力军”。