基于昆虫和鱼类GABA受体差异研究的低鱼毒杀虫剂合理设计

GABA receptors (GABAR) are important insecticide targets. Fipronil and other phenyl-pyrazole insecticides, blocked the GABAR chloride channels, then showed broad and potential insecticidal activities. However, fipronil also showes high affinity with the GABARs of fishes and leads to severe toxity to fishes, which result in the application of fipronil was restricted only in public hygiene and veterinary medicine. Despite the stong incentives, the structure difference of GABARs from different species are unclear, and the molecular mechamism by which fipronil acts on GABARs remains largely unknown.. In this project, by computational biology and comparative chemical biology methods, we’d like to illuciate the structure differences between the GABARs from insects and fishes, as well as their different binding features with phenyl-pyrazole insecticides. It was expected that some residues could be found responsible for the target-ligand interaction difference wihin different species. Based on the structure differences of the targets from various species, and by dynamic virtual screening, fregment-based molecular design, and scaffold hopping methods, rational molecule studies were performed to find find novel compounds with high insecticidal activity and low fish toxicity.

GABA受体是重要的杀虫剂靶标，氟虫腈等苯基吡唑类杀虫剂，通过阻滞昆虫GABA受体氯离子通道，展现出对害虫具有卓越的防控能力。由于氟虫腈对鱼类GABA受体也能高亲和力结合，导致了突出的高鱼毒问题，被限制在公共卫生及兽药使用。迄今，不同物种GABA受体的结构差异以及分子水平上氟虫腈与靶标的作用机制均不明晰，限制了该类杀虫剂鱼毒问题的解决。. 本课题中，申请人拟选取典型的昆虫和鱼类GABA受体，通过计算生物学、比较化学生物学方法，研究昆虫、鱼类GABA受体之间的结构差异及其与苯基吡唑类杀虫剂的作用特点、重点研究作用差异，以发现可能影响物种选择性的关键残基,阐明氟虫腈高鱼毒的作用机制。在不同物种靶标组结构差异研究基础上，通过动态药效团虚拟筛选、基于碎片分子设计、骨架跃迁等分子设计方法，开展低鱼毒合理分子设计研究，以期发现既对害虫保持高活性同时对鱼类相对安全的全新化合物。

γ-氨基丁酸受体（Gamma-aminobutyric acid receptor, GABAR）参与昆虫的多种生理功能，是氟虫腈等苯基吡唑杀虫剂的作用靶标。氟虫腈在表现出卓越害虫防控能力的同时，因其对鱼类等水生生物GABA受体也能高亲和力结合，导致严重的水生生态环境问题，被限制使用。而不同物种间GABA受体的结构差异以及其对苯基吡唑类杀虫剂与靶标结合差异性影响尚不明确，限制了水生生态友好型杀虫剂的进一步发展。. 在本项目中，申请人聚焦以GABAR为靶标的低鱼毒杀虫剂创新关键科学问题，通过计算生物学、比较化学生物学方法，开展物种靶标组差异性研究、便捷水生生物毒性评价及低鱼毒杀虫活性化合物的分子设计研究，阐明了昆虫、鱼类、蜜蜂、人等不同物种GABAR的结构差异，以及残基差异对受体结构性质的影响；揭示了结构差异对靶标与苯基吡唑类杀虫剂的作用差异，发现了可影响物种选择性的关键残基；通过机器学习方法建立了准确度较高的化合物水生生物毒性预测模型，为设计低鱼毒低蜂毒的生态友好型苯基吡唑类杀虫剂提供依据。利用骨架跃迁策略，设计合成了60余个并环结构的苯基吡唑类化合物，部分化合物在200ppm浓度表现出良好活性；虚拟筛选发现了2个在100ppm仍有显著杀虫活性的化合物，结构新颖，拟进一步研究；通过C-Si等排替换，设计合成一系列丁氟螨酯含硅类似物并进行SAR研究，发现了2个活性优于商品化合物丁氟螨酯的候选杀螨剂，拟进一步开展成药性研究。. 在项目支持下，共发表标注基金资助的通讯作者研究论文8篇（含1篇接受），其中SCI论文6篇（含2篇一区JAFC论文，1篇二区EEF论文）；申请发明专利4项。除取得科研成果外，共培养8名研究生毕业，另有2名硕士生转博、一名硕士生毕业后考取申请人博士生继续深造，取得良好人才培养效果，全面完成课题任务书规定的各项目标。