共价小分子药物具有分子量低、亲和力高、靶点保留时间长和使用剂量小等特点,能够有效克服癌症等疾病中因靶点突变而导致的耐药性。利用生物信息学和计算生物学方法对这类小分子结构进行理性设计,能够有效利用其靶向性结合的特点,并降低使用过程中发生个体性不良反应的几率。半胱氨酸(Cys)残基是共价药物的重要靶向位点,已有多种共价靶向Cys的药物上市,但在其作为药物靶标的研究和相关药物发现过程中始终缺乏系统化的研究,许多药物的发现存在偶然性。本文综合利用生物信息学、计算生物学、虚拟筛选、分子动力学模拟及结合自由能计算等方法,建立了首个以Cys为靶点的共价靶向蛋白质位点数据库;以该数据库为工具,利用虚拟筛选的方法得到了多个靶向核输出转运蛋白Xpol的天然产物小分子抑制剂,并对抑制剂与蛋白靶点的结合机制进行剖析;针对所筛选的Xpol抑制剂的易降解性和动物实验中的低口服利用率,采用多种分子动力学模拟方法对该Xpol抑制剂的缓释载体进行了研究和选取。论文的主要研究内容和创新点包括:1.采用多种生物信息学方法,设计并开发了半胱氨酸组(Cysteinome)数据库,这是首个在线的Cys共价靶点蛋白质数据库。该数据库以文献和相关数据库的信息为基础,统计并收录了大量靶点蛋白质的结构、相关蛋白家族、所属信号通路等信息。利用EDTSurf、ProtScale等计算生物学方法,以及ClustalX、MEGA7等生物信息学工具对Cys位点的理化性质及结构信息等进行了计算及分析。此外,该数据库还收录了大量己知的Cys共价靶向小分子抑制剂的结构和活性数据。通过该数据库能够使研究者对Cys蛋白质靶点相关信息进行系统地了解和研究,为进一步的靶点发现提供基础,还可为Cys靶向共价药物开发和筛选过程提供潜在的抑制剂结构和相关活性研究数据。2.采用ADMET预测与虚拟筛选相结合的方法,以Xpol底物口袋为靶点,利用群体智能对接方法FIPSDock为工具,对Cysteinome所收录的共价活性小分子数据库进行筛选,得到了数个具有活性的天然产物小分子(莱菔素、姜黄素和咖啡酸苯乙酯),在实验验证中均表现出良好的Xpol靶向抑制活性。利用分子动力学模拟和结合自由能计算的方法,对Xpol与抑制剂除弹头之外的非共价结合状态和结合模式进行了分析,揭示了高活性共价抑制剂除需要选择恰当亲和活性的亲电弹头之外,还需要与靶蛋白结合口袋中的重要疏水残基、极性残基进行稳定地非共价相互作用,能够有效提高抑制剂共价弹头以外部分与口袋的亲和力,延长其在非共价状态下的保留时间,为共价相互作用提供充足的反应时间,最终达到提高药物选择性并降低毒性的目的。3.利用多时间尺度的分子动力学模拟、拉伸动力学模拟以及结合自由能计算等多种计算生物学方法对筛选得到的Xpol靶向小分子抑制剂莱菔素的药物缓释载体进行分析和选择,从微观层面阐述了该抑制剂在不同环糊精中的运动状态和结合倾向差异的原因;并将长时间尺度的动力学模拟引入药物缓释载体的研究中,利用自由能面分析在接近真实包埋时长的时间尺度下对不同主体中莱菔素的运动状态进行深入研究,证实α-环糊精对于该分子的包埋、缓释能力均要强于更常用的药物缓释载体β-环糊精。这一新的缓释载体研究方法不但能够为理性选择药物缓释载体提供理论支持,而且能够深入分析客体在主体中所发生的具体运动状态。本文以不同的研究方法和研究视角对半胱氨酸靶向抑制剂开发进行讨论,首先通过开发和建立半胱氨酸组数据库,能够为半胱氨酸靶向药物开发提供系统和网络化的数据支持,随后针对具体的Cys靶点进行抑制剂筛选和作用机制研究,并对抑制剂使用中所出现的问题进行了药物缓释载体的选择,从不同层面对半胱氨酸抑制剂的开发提供理论指导和重要研究数据。