[发明专利]贪婪倔海绵中一种新的倍半萜醌化合物及其用途在审
| 申请号: | 201410678842.2 | 申请日: | 2014-11-24 |
| 公开(公告)号: | CN104478688A | 公开(公告)日: | 2015-04-01 |
| 发明(设计)人: | 周同永;周国泰 | 申请(专利权)人: | 西宁意格知识产权咨询服务有限公司 |
| 主分类号: | C07C49/727 | 分类号: | C07C49/727;C07C45/78;A61K31/122;A61P35/00 |
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| 地址: | 810000 青海省西宁市*** | 国省代码: | 青海;63 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 贪婪 海绵 一种 倍半萜 化合物 及其 用途 | ||
技术领域
本发明涉及海洋天然药物化学领域,具体涉及贪婪倔海绵中一种新的倍半萜醌化合物及其用途。
背景技术
海洋生物含有与陆地生物不同的、化学结构特异的活性物质。为寻找治疗心脑血管疾病、肿瘤、艾滋病、老年痴呆等疑难疾病活性物质,人们纷纷将目光投向海洋。我国海洋药物研究与开发经过多年努力,取得了可喜成效,发现了一批新型抗艾滋病、抗肿瘤和抗动脉粥样硬化的药物。
研究发现,海绵富含多种次生代谢产物,结构新颖,药理活性广泛。倍半萜醌和倍半萜氢醌是其中典型的一类化合物。以从贪婪倔海绵Dysidea avara 中分离得到的倍半萜氢醌Avarol及其衍生物Avarone为例,二者抗肿瘤活性极为显著,治疗效果与环磷酰胺、柔红霉素及氨甲蝶呤相似;抗HIV活性与AZT 相似;而醛糖还原酶抑制活性与Sorbinil 接近。
Jiao WH等在对南海贪婪倔海绵(Sponge Dysidea avara)化学成分研究中新分离得到了三种结构特异的倍半萜醌化合物,命名为Dysideanone A、B和C(Dysideanones A?C, Unusual Sesquiterpene Quinones from the South China Sea Sponge Dysidea avara, J. Nat. Prod. 2014, 77, 346?350)。对这三个化合物活性筛选结果显示,Dysideanone B对HeLa肿瘤细胞株和HepG2肿瘤细胞株具有显著的抑制作用,IC50分别为7.1和9.4 μM。Dysideanone A、B和C结构式如下:
发明人在对贪婪倔海绵Dysidea avara化学成分研究过程中,从二氯甲烷萃取物中分离鉴定了一个新的倍半萜醌类化合物,化学结构上为Dysideanone A 1位、17位脱水且3位、4位碳碳双键移位为4位和11位。该倍半萜醌化合物为首次报道,命名为Dysideanone D。细胞毒试验表明,该化合物对肿瘤细胞具有显著的细胞毒作用,对正常细胞细胞毒作用较弱,可以作为制备抗肿瘤药物的活性成分。
发明内容
本发明的目的是提供一种从贪婪倔海绵Dysidea avara中分离得到的一种新的倍半萜醌化合物Dysideanone D。
本发明的另一目的在于提供Dysideanone D在制备抗肿瘤药物中的应用。
根据本发明的一方面,提供具有下列化学结构式的化合物Dysideanone D:
根据本发明的另一方面,提供本发明化合物Dysideanone D在制备抗肿瘤药物中的应用。为实现该目的,本发明采用MTT法筛选了该化合物对多种肿瘤细胞的抑制活性,包括:人宫颈癌HeLa、人肝癌HepG2、人肺癌A549和人结肠癌HCT15。研究发现,Dysideanone D对人宫颈癌HeLa肿瘤细胞株具有显著的抑制作用(效果优于阳性药),对其他三种肿瘤细胞株抑制活性相对较弱;对人正常细胞无明显细胞毒作用。进一步细胞学试验表明,Dysideanone D对人宫颈癌HeLa肿瘤的抑制作用可能和细胞凋亡有关。基于标准药理学试验,本发明化合物Dysideanone D因而可以用于抗肿瘤领域,优选宫颈癌。
下面为MTT试验及结果。
体外抗人宫颈癌HeLa、人肝癌HepG2、人肺癌A549、人结肠癌HCT15和人脐静脉内皮细胞(VEC)的活性测定:
平板打孔法测定KB 和细胞株抑制活性,试验方法如下:取对数生长期细胞培养于96 孔培养板内,每孔100μL ( 含1000-1200 个肿瘤细胞),次日,给药组加入含有不同浓度化合物,每药设4 个剂量组,每组设3 个平行板。对照组加入与化合物等体积的溶剂,置5%CO2温箱中于37℃培养,4d 后弃去培养液,每孔加入200μL 0.2% MTT 溶液,37℃保温4h,弃去上清液,每孔加入DMSO 150μL 溶解甲簪颗粒,轻度震荡后,用酶标仪,在参考波长450nm,检测波长570nm 条件下测定光密度(OD)。以溶剂对照处理的细胞株为对照组,以紫杉醇作为阳性对照药品。
由所得细胞抑制率使用LOGIT 法进而计算化合物IC50 数值。
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