从天然产物中发现药物是人类预防和 治疗疾病的重要途径。在历史上，传统医学所使用的药物均来自于动植物等天然产物。在现代，天然产物仍继续给临床研究提供药物和先导化合物，尤其是抗菌药和 抗肿瘤药物。在1981年到2010年间FDA批准的药物当中，34%是来自于天然产物的小分子或者它们的结构衍生物。

天然产物对药物发现的贡献巨 大，但是大部分大型制药公司并不重视从天然产物中开发药物。首先是因为开发天然产物涉及到知识产权、与不同国家的交涉以及对动植物的保护。更重要的是天然 产物的筛选、分离和工业化合成仍存在着困难。组合化学的兴起曾经让人以为这个方法能够提供药物开发所需要的所有化学物质。然而，虽然投入了大量人力物力， 但通过组合化学所得到的药物却寥寥无几。现在学术界认识到，化合物在生物学相关的化学空间（所谓化学空间就是多维空间，在这个空间中每个分子都是由其性质 所决定的一个点）的位置比候选化合物库本身的大小更加重要。对药物高通量筛选的结果进行分析显示，从天然产物中获得有效药物的概率较高。因此，设计新的化 合物库时，应更多地考虑天然产物的结构类似物。

各种天然产物展示出了药效基 团的多样性和立体构型的复杂性，这些性质使得这些天然产物更容易和靶点结合，从而提高药物筛选命中率。与合成化合物相比，天然产物另一个成为药物的优势是 其具备代谢产物类似性。这种性质使得它们不仅具备生物学活性，还能够成为底物，被体内的运输系统递送到特定的部位，从而有着更高的生物利用度。此外，从传 统天然产物提取物中发现新药也逐渐引起了人们的兴趣，比如传统中药。已经有多个药物或者先导化合物来自于中药。

科学家们为推动天然产物及其 结构类似物在药物发现领域的应用，在几个方面都做出了很大努力，比如，基于天然产物提取物、化学修饰物及其结构类似物的化合物库的建立和发展壮大，代谢物 组学和基因组学在识别新的天然产物方面的应用，以及成功开发了一些源自于天然产物的抗生素类药物和针对蛋白质相互作用的靶向药物。

对天然产物进行的筛选

传统的天然产物分离模式正在被新的技术所改变，以适应药物化学的不断进步。

提高基于天然产物筛选所得物的适用性

传 统生物活性测定使用的天然产物往往是成分复杂的粗提取物。由于混合物中含有多种组分，这些组分都会与活性测试所用的靶点接触，但是其中的一些潜在活性分子 可能含量太低不能显示活性，而且有些组分可能存在着互相干扰、降低活性的作用。显然，将这种提取物进行分离纯化会有利于活性测试，但是将大量的提取物进行 分离是一个异常繁重的任务。

简化提取物的第一个方法是除 掉其中一些会制造活性假象的物质，比如多酚类单宁酸。然后，一些可以连续多次分析少量提取物的技术被开发出来，这些与高通量筛选技术、高分辨核磁共振技术 相结合，可以解决提取物分离和活性鉴定中的瓶颈。另外，色谱柱分离技术可以得到提取物的不同组分，现在可以利用更多的色谱柱串联对有活性的组分进行继续分 离，以避免发现不了活性组分的现象。

随着各种简化提取物的方法被开发出来，结合高通量筛选，发现活性化合物的命中率得到了提高。例如，由来自于微生物的天然产物提取物形成的库中有1882个活性物质，其中79.9%来自于新的高通量筛选方法，只有12.5%来自于粗提取物。其他研究也给出了类似的结果。

基于天然产物的筛选库的特征

对合成分子的筛选一般是判断 其类药性，考察其ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）性质，那些有问题的分子就可以被排除。然后，继续考察其细胞渗透性和口服生物利用度等特性， 但是这些仍不能确定它们的化学空间，因此仍然要对大量的合成化合物进行筛选。天然产物与合成分子相比，拥有明显的优势，因为它们天然的就落在了与生物学相 关的化学空间内。因此，对与天然产物结构类似的化合物进行筛选能够提高筛选的命中率。

现代药物发现中常采用预先过滤再高通量筛选的方法，这也应用到了天然产物组分库的建立中。Wyeth方法就是这样一种新方法，它将最可能成药的组分浓缩富集，将其他一些成药可能性极低的组分舍弃，比如极性太高的组分、媒介组分、亲脂性组分等。另外，通过选择具有特定亲脂性范围的组分可以提高药物筛选的成功率。

天然产物和已有药物的相似性 现在也可以定量计算。一款关于化学空间的计算工具ChemGPS-NP被用来分析天然产物和具有生物活性的药物化学分子的关系。具有生物学活性的天然产物 和具有生物学活性的药物分子所占据的化学空间有一定的重叠，那些占据的化学空间内没有药物分子的天然产物可能会成为潜在的先导化合物。

评价天然产物有2个重要的参 数：分子量（molecular mass，MM）和亲脂性（logP）。在对先导化合物进行结构修饰的过程中，MM 和logP一般都会增加，因此一个好的先导化合物一般需要满足：MM小于350和 -1 < logP < 3。图1显示，现ZINC数据库有2200万化合物，其中经过分子量和亲脂性等筛选，可能成为先导化合物的有670万，这些分子数量巨大，需要进行生物活 性测试以确定它们是不是活性分子。而天然产物数量为16万，数量虽少但天然就有生物活性，如果它们的MM 和logP满足合适的范围，就具有成为药物的潜质，这样的天然产物仍然有13万。即使天然产物的MM 和logP不在合适的范围内，也可对其进行化学修饰，使其MM 和logP落入合适区间，然后以该化合物为先导物，合成出一批结构类似物，组建化合物库，现在已经有这样的化合物库在不断建立，这样的手段能够降低所需筛 选的分子数量，显著提高药物发现的命中率。

将组学（omics）应用到天然产物

代谢组学 （metabolomics）的概念来源于代谢组，代谢组是指某一生物或细胞在一特定生理时期内所有的低分子量代谢产物，代谢组学则是对它们进行定性和定 量分析的一门新学科。代谢组学的最终目标是间接监控基因功能以及生物（或组织）的生化状态。同时结合代谢组学和基因组学（genomics），可以实现对 生物化学合成的调控并选择性地产生具有生物活性的次级代谢产物。

代谢组学在天然产物中的应用

随着二极管矩阵检测器 （PDA）、高分辨傅里叶变换质谱（HRFTMS）和高效液相色谱（HPLC）等技术的引入，代谢组学发展迅速，已经在生物医学和农业研究领域广泛应用， 并开始应用到天然产物的研究方面。在新千年，基因学的研究已经从测定基因序列转到了阐明基因的功能和表达方面。细胞或组织产生次级代谢物的能力是基因的表 型，代谢组学可以研究这些代谢作用的表型。

分析已知代谢物的主要技术手段有HRFTMS和核磁共振(NMR)技术。次级代谢物的分析是一个规模庞大而复杂的工作，它们的分子结构极其多样。为了鉴定它们的结构，紫外分光光度法（UV）、质谱、NMR被用来确定代谢物的基本骨架结构和分析含有代谢物的混合组分。

除了这些分析组分的先进技术 手段，现在还可以在分离天然产物的开始步骤就预测其是否具有生物活性。利用代谢组学可以做到这一点，从而可以将待测的组分排序，进而节约时间，提高效率。 例如，利用先进的质谱技术，结合在线数据库，可以分析待测的组分结构，同时和数据库比对它的特征峰，从而筛选出具有特定谱图结构的候选化合物。利用多变量 的分析方法，利用程序识别特征峰，进而预测其是否具有生物活性。

代谢组学还可以用来优化微生物发酵的过程，可以检测和维护在培养和生产过程中产生的次级代谢物，从而有助于利用生物合成的方法制备所需要的化合物。

宏基因组学或基因操作技术在合成途径上的应用

宏基因组学和基因组学可以广 泛应用在以药物靶点为导向的药物发展中。例如，将细菌可能产生抗生素的基因转录到大肠杆菌中，观测其能否生产抗生素。该方法虽然还未能发现新的抗生素，但 理论上优势明显，因为这是从基因层面发现抗生素，甚至还可以激活一些已被关闭的生产抗生素的基因，生产出之前细菌不能生产的抗生素。该方法可以针对那些不 易培养的细菌，能够对不同细菌进行有效筛选。一些团队开发出了新的装置，能够走出实验室，从野外捕获一个个细菌，并保持其活性，对其进行培养。该方法有望 持续发现一些在实验室内不易被发现的抗生素。

许多具有活性的天然产物以代谢产物的方式出现，它们的含量往往非常低，这限制了它们的开发和利用。这个问题可以通过转基因或者让生产这些代谢产物的基因过度表达的方式来解决。

天然产物的机遇

天然产物不仅在抗菌和抗癌方面有着广泛应用，在阿尔茨海默病、神经病变等疾病中也有其价值。我们主要介绍两个主要领域：抗菌药和蛋白质相互作用的调节剂。

抗菌药

天然产物提供了大部分抗菌药或其起始物。从2000年开始，22个新的抗菌药被投入市场，只有5个是全新的化合物。人们对新的和更好的抗细菌感染药物有着急迫的需求，而现在新抗生素引入的速度则过于缓慢。

随着基因序列的测定和基因组学的发展，抗菌药的发展从传统的筛选过渡到了目标导向的高通量筛选。细菌的有效基因被一段一段地切掉以便发现哪些基因是细菌存活所必需的，然后以这些基因为靶点开发药物。

抗菌药物的发展存在着许多困难。由于耐药性的产生，现有抗生素的结构类似物很难被成功开发。细菌的细胞壁难以穿透，因此往往需要较高浓度的抗生素，而这样可能会带来毒性的问题。

面对这些困难，许多研究团队 试图通过基于微生物体系的筛选得到更有效的抗生素。对天然产物的筛选也重新激起了兴趣。但是，对传统微生物来源的筛选会遇到问题，比如不断筛选出已经发现 的化合物。另外的方法就是扩大筛选范围，对不同来源，比如不同来源的植物、真菌和海洋微生物的代谢产物、次级代谢产物等进行筛选。

为了提高筛选效率，目标微生物的敏感度可以通过调节目标蛋白质或者激活特定通路来得到提高，比如利用小干扰RNA（small interfering RNA，siRNA）或者基因工程技术。

全细胞筛选可以被用来通过鉴 别抗性品系来测定抗菌活性，这样就可以接着找出具有重要功能的基因。另外的解决方案是建立抗菌的模型，比如通过利用72个已知抗生素对15个品种的细菌作 用的研究，一个叫BioMAPs的测试模型被建立起来，这模型应用到一个含有3120个海洋天然产物提取物的筛选当中，83个具有新的活性模式的提取物被 发现。现在BioMAP可以被其他的研究者所用。

随着抗菌活性筛选技术的进步以及天然产物用来筛选的优势，越来越多的天然产物被用来发现抗生素和抗真菌药物的先导化合物。类似的趋势也出现在能够调节蛋白质相互作用的化合物领域。

蛋白质-蛋白质的相互作用

蛋白质之间的相互作用一般被认为是对小分子来说比较难的作用靶点，尽管这些相互作用在生理和疾病治疗上有着重要的意义。筛选天然产物可能比筛选一般化合物库更能获得成功，因为天然产物往往具有复杂的结构和更大的尺寸，这就使得天然产物更容易进入蛋白质之间的空间间隙，从而干扰蛋白质之间的作用。许多案例体现了这种优势，这些天然产物可以明显加快或者抑制蛋白质之间的相互作用。

理论上来说，蛋白质相互作用 的抑制剂的选择性会比酶的活性部位的抑制剂更强，因为蛋白质相互作用的结构多样性比活性部位要更强。抑制剂可以通过与蛋白质的特殊位点结合从而抑制其相互 作用。蛋白质相互作用的稳定剂也有所发现。比如，紫杉醇（paclitaxel）、雷帕霉素（rapamycin）、他克莫司（tacrolimus） 等。紫杉醇是稳定微管蛋白的药物。雷帕霉素和他克莫司能和亲免素结合，从而起到免疫抑制作用。

抑癌蛋白p53及其调控蛋白 MDM2的作用是典型的蛋白质相互作用，发展其抑制剂相当有挑战性。p53和MDM2的结合是使其失活的重要因素，发展抑制其结合的小分子抑制剂成为癌症 治疗领域的重要研究方向。查尔酮（chalcone）被筛选了出来，它能干扰p53和MDM2的相互作用。通过对大量微生物提取物的筛选，发现了能抑制 p53和MDM2结合的chlorofusin，这是一个分子量大（1363道尔顿）、结构复杂的分子，现在它的结构已经被鉴定了出来，也能通过化学合成 的方法制备。另外还筛选出了nutlin 3，其半抑制浓度（IC50）只有90nM，它对许多癌细胞都表现出了有效杀伤作用。Nutlin 3已进入了临床I期试验。

天然产物还可以被用来干扰蛋 白质和RNA的作用。比如，spliceostatin A是一种来自于假单胞菌的天然产物的结构衍生物，它能够阻断前信使RNA的剪切，可通过与U2核蛋白结合，阻断它与RNA的结合。 Spliceostatin A的一个结构衍生物FR901464在体外实验中能够有效杀死癌细胞并延长荷瘤小鼠的存活时间。

总之，蛋白质之间的相互作用被认为是可成药的有效靶点，天然产物可以给这类药物的开发提供更多的先导化合物。

总结和展望

大约15%的药物来自于植物，尽管天然产物已经在药物开发领域得到了充分的利用，但在现代天然产物研究中，仍有大量的天然产物资源可以被探究。此外，传统的利用各种植物治病的医学也需要仔细、彻底地进行研究。

随着技术的不断发展，天然产 物的价值被重新评估，其作为药物发现的起始物有着突出的价值。由于天然产物往往与药物或者先导化合物性质接近，它们天然地落在了生物学相关的化学空间中， 这使得天然产物成为药物开发极佳的候选物。天然产物尤其是次级代谢物和一般合成化合物相比具有更复杂的结构，特别是具有三维立体空间结构，这使得它们更易 与蛋白质等生物大分子发生作用，这些特点必将使天然产物在影响蛋白质相互作用的药物开发领域发挥出不可估量的作用。

随着越来越多天然产物的发 现，这一领域的研究正在加强。比如更多微生物的发现、新海洋生物的发现等。新技术也在不断发展，从而可以处理复杂的组分，发现微量的有效成分并将它们分 离、利用基因技术加以培养等。天然产物的研究者需要及时跟进这些技术的发展，有效利用这些手段，促使更多的公司和研究所对天然产物进行筛选，从而发现更多 的药物。

（作者：梁星、董环文)

参考文献：Nature Reviews Drug Discovery 2015;14:111-129