抑郁症是一种病理机制尚不明确的精神障碍性疾病，已成为当代社会威胁人们健康的重要疾病。目前临床上使用的抗抑郁药主要是基于“单胺神经递质假说”而研发的单靶点药物，包括选择性5-羟色胺（5-HT）再摄取抑制剂、选择性去甲肾上腺素（NA）再摄取抑制剂、选择性NA/5-HT再摄取抑制剂、单胺氧化酶抑制剂（MAOI）及5-HT受体激动剂等[1]。但这些药物有效率较低、不良反应多，停药后易复发，从而限制了其在临床上的广泛应用[1]。随着中医药的发展，中药或中药单体为治疗抑郁症带来了新的方向。
石菖蒲为天南星科多年生草本植物石菖蒲Acorus tatarinowii Schott的干燥根茎，具有开窍豁痰、醒神益智功效，临床上主要用于神经系统疾病的治疗[2]。石菖蒲是抗抑郁中药复方使用频次较多的药物之一，石菖蒲单味药的不同提取部位均能抗小鼠抑郁和焦虑行为[3]，但石菖蒲抗抑郁作用的物质基础和作用机制尚不明确。本研究采用分子对接技术，以单胺氧化酶A（MAO-A）、多巴胺转运体（DAT）、5-羟色胺转运体（SERT）和组胺H1受体（H1R）为作用靶点，研究石菖蒲抗抑郁的物质基础和作用机制，为其进一步开发利用提供参考。
1 材料与方法
1.1 配体库的建立
采用传统中药药理数据库（TCMSP，http://lsp.nwu.edu.cn/tcmspsearch.php?）建立石菖蒲口服易吸收化合物库[4]。以石菖蒲为关键词检索到105个化合物，利用口服生物利用度（OB）≥30%进行二次筛选[5]，得到65个化合物（包括 Beta-细辛醚、Alpha-细辛醚），占到总化合物的61.90%。用ChemBio 3D绘制候选化合物（配体）的三维结构，并使用MM2力场进行构象优化，将处理完毕的小分子保存为Mol2的格式，最后使用AutoDock tools（ADT）保存为PDBQT的格式备用。
1.2 受体蛋白的准备
抑郁症相关药物靶点参考治疗靶蛋白数据库（therapeutic target database TTD，http://bidd.nus. edu.sg/group/cjttd/），结合文献报道[6-8]，选取与抑郁症相关的4个靶点蛋白作为受体蛋白，分别为代谢多巴胺（DA）、5-HT和NA的MAO-A；与DA摄取、转运有关的DAT；与5-HT摄取、转运相关的SERT；以及与镇静、抗焦虑有关的H1R。靶点蛋白结构全部来自于RCSB蛋白数据库（http://www.rcsb.org/），靶点代号（PDB ID）以及其蛋白结合的原配体见表1，用ADT对原PDB文件进行下列处理：（1）去除溶剂分子（即水分子）；（2）去除配体分子；（3）蛋白分子加极性氢。
1.3 对接参数的设置以及验证
采用的分子对接软件为斯克利普斯研究所Olson课题组开发的AutoDockVina，进行半柔性分子对接计算。AutoDockVina采用复杂的梯度优化算法来加快局域极小化的过程，并采用了多线程技，相比AutoDock 4在速度上提升了约2个数量级且精度更好[9]。半柔性对接指的是对接中小分子配体的构象是柔性，可以发生改变，而受体蛋白则是刚性，不发生变化。以靶点蛋白原配体作为中心设置格点，设置的中心坐标以及盒子大小见表2。
使用Chimera[10]软件将靶点蛋白的原配体的构象抽取出来，保存为PDB的格式，并用ADT处理为 PDBQT的格式备用。然后利用Autodock Vina将原配体对接回去，选取能量最低的构象与原配体计算均方根偏差（RMSD）、亲和力（Ki）以衡量参数设置的合理性。利用软件VMD计算RMSD，Ki根据以下公式计算，Ki＝exp[(ΔG×1 000)/(Rcal×T)]，其中ΔG单位为kcal/mol，T＝298 K，Rcal＝1.987 19 cal/(mol∙K)。根据最低对接能、RMSD、Ki衡量参数设置是否合理。对接参数以及结果见表2。
以上靶点蛋白的原配体均能成功对接到靶点蛋白的活性中心上，RMSD均小于0.20 nm，并且其Ki分别为416.49、54.90、16.83、65.00 nmol/L，与文献报道[11-14]的生物活性处于同一数量级，表明对接参数设置合理。
1.4 石菖蒲的化学成分与靶点蛋白的分子对接及其筛选标准
分别用处理好的候选化合物与上述4个靶点使用AutoDockVina进行对接，并计算Ki。根据候选化合物和阳性药的整体对接结果，避免高得分（亲和力）化合物的屏蔽作用，减少假阴性化合物的产生，将每个靶点的亲和力排名前10%（前7位）的化合物（如有亲和力相同的化合物则并列）认定为阳性结果[15]。利用Pymol与Ligplot分析和观察化合物与蛋白的对接结果[16-17]。
