2024年11月19日，中国科学院上海药物研究所郑明月课题组，联合中国科学院上海营养与健康研究所肖意传课题组，在Advanced Science期刊发表了题为“Ginkgetin Alleviates Inflammation and Senescence by Targeting STING”的研究论文。该研究利用人工智能算法结合药理学方法，预测并证实了干扰素基因刺激因子（STING）是银杏素（Ginkgetin）缓解衰老的关键靶点。

随着人口老龄化问题日益严峻，衰老相关疾病的治疗需求与日俱增。在我国中药研究中，银杏是一种被广泛记载具有抗炎和抗衰老作用的“药食同源”的天然植物。唐代名医孙思邈所著《千金要方》中认为银杏可以“治虚劳咳嗽，久服益气，延年益寿”。银杏种子、皮、叶都可药用，银杏叶提取物作为一种临床上广泛使用的传统天然药物，其每年的全球市场规模超过百亿美元。但是，银杏叶提取物中发挥抗衰老作用的具体活性成分和作用机制尚未得到充分阐明。

图1. 银杏素分子结构及其靶向STING发挥抗衰老作用示意图

本项研究中，研究人员发现银杏叶提取物中的活性成分Ginkgetin可以缓解衰老模型小鼠的衰老表型，但其发挥抗衰老活性的分子机制尚不明确。为了阐明Ginkgetin抗衰老活性背后的机制，研究人员利用基于图卷积网络的药物靶向通路预测算法（GDOP）预测了Ginkgetin潜在的靶向通路（图2）。该算法将药效分子的结构信息和生物学表征（基因表达谱）作为输入，并经过公开数据集LINCS训练后，表现出更好的泛化能力和更高的预测性能。利用该算法，研究人员预测出Ginkgetin有可能靶向cGAS-STING信号通路，而该信号通路的异常激活是驱动衰老的重要因素。进一步的分子和细胞实验证实了Ginkgetin靶向结合STING并抑制其激活。随后的体内药效学数据显示Ginkgetin能有效缓解Trex1缺失小鼠的全身炎症，并抑制衰老模型小鼠多种组织中异常激活的STING信号。

图2. cGAS-STING信号通路被预测并验证为Ginkgetin的靶向通路

这项研究利用人工智能算法结合药理学方法，预测并证实了STING是Ginkgetin缓解炎症和衰老的关键靶点。研究结果不仅为推动银杏叶提取物新的临床应用提供了实验依据，也为中药现代化研究提供了良好示范。

上海药物所联合培养研究生刘亚丹、樊子生、吴小龙以及上海营养与健康所研究生叶佳琳为本文的共同第一作者。上海药物所张素林副研究员、郑明月研究员、以及上海营养与健康所肖意传研究员为论文通讯作者。本研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、中国科学院青年创新促进会会员项目、上海药物所与上海中医药大学中医药创新团队联合研究项目、南京大学医药生物技术国家重点实验室开放基金、以及中国科协青年人才托举工程项目的资助。

原文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202407222