流感病毒是一個(gè)難對付的目標，它能不斷變異以逃避免疫系統和抗病毒藥物的攻擊。不過(guò)，在近日于圣地亞哥舉行的美國細胞生物學(xué)協(xié)會(huì )年會(huì )上，科學(xué)家們宣布了一個(gè)抗擊諸如甲型H1N1流感和H5N1型禽流感等流感的新方法。
　　這種方法主要是利用大規模的計算能力來(lái)模擬以前從未見(jiàn)過(guò)的一種病毒的構象。使用該種方法，加州大學(xué)的研究人員不僅發(fā)現了一種新的流感藥物分子靶標，還發(fā)現了只對靶標進(jìn)行精確攻擊的藥物，這些藥物均已通過(guò)了美國食品和藥物管理局的審查。

　　這個(gè)新的靶標是一種被稱(chēng)為神經(jīng)氨酸苷酶的單一大型蛋白。這種蛋白是存在于流感病毒表面的兩個(gè)主要蛋白之一，可允許新復制的病毒被釋放入它們的宿主中。因為大多數流行的感冒病毒共享有相同的神經(jīng)氨酸酶亞型（N1），所以該蛋白是一個(gè)理想的藥物靶標。

　　與大多數的分子成像或模型相比，新方法可對一種狀態(tài)下的病毒蛋白分子建模，從而使科學(xué)家們更好地理解蛋白的行為，甚至揭示出罕見(jiàn)的病毒構象。

　　生物化學(xué)家安德魯·麥卡蒙及其同事利用一個(gè)復雜的計算機程序，對H1N1流感病毒的易變神經(jīng)氨酸酶蛋白的所有可能構象進(jìn)行了模擬。研究人員將27個(gè)神經(jīng)氨酸酶構象進(jìn)行排列后，發(fā)現它們都具有一個(gè)保持不變的結合點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)就可作為一個(gè)主要的抑制劑目標。隨后，研究人員對已經(jīng)獲得FDA批準的藥物庫進(jìn)行了檢視，將這些藥物分子模型分解成小片段后，研究人員啟動(dòng)一個(gè)巨型搜索算法以找到那些與神經(jīng)氨酸酶結合位點(diǎn)具有最佳親和力的分子。

　　研究人員發(fā)現，有15種化合物在對抗H1N1流感病毒時(shí)要比現已批準的抗病毒藥物具有更高的結合親和力?；谒羞@15種化合物都具有一個(gè)單一的亞結構，研究人員開(kāi)始在化學(xué)和藥物公司正在生產(chǎn)的化合物中尋找含有這些亞結構的分子。目前，他們已找到6種這樣的化合物，并在澳大利亞的實(shí)驗室中對其進(jìn)行對抗H1N1流感病毒的測試。

　　已知可對抗病毒藥物產(chǎn)生抗性的流感病毒變異似乎發(fā)生在一個(gè)與研究人員所發(fā)現的完全不同的結合位點(diǎn)。這種區別十分重要，特別是在甲型H1N1流感病毒對達菲產(chǎn)生抗藥性案例不斷增加的情形下。如果研究人員發(fā)現的6種分子中的任何一種被證明是成功的，由此產(chǎn)生的藥物就能提供一個(gè)第二線(xiàn)的攻擊以在現有抗病毒藥物失效時(shí)使用。

　　加州大學(xué)圣迭戈分校超級計算中心的生物信息學(xué)家威爾弗雷德·李表示，該項技術(shù)在藥物發(fā)現領(lǐng)域的使用尚不普及，因為其需要耗費巨量的計算時(shí)間，而且還相當昂貴。不過(guò)，該項研究對建設更好的計算機基礎設施真正提出了迫切需求，這樣就能以這種方式對更多的蛋白質(zhì)開(kāi)展研究。另外，該項研究也能用于開(kāi)發(fā)新的更有效的抑制劑。