MRSA具有较强的抗生素耐药能力，传统β-内酰胺类抗生素的治疗效果因此受到明显限制。除开发新的抗菌药物外，通过寻找能够抑制耐药相关靶点、增强现有抗生素活性的抗菌增效剂或抗生素佐剂，也是当前耐药菌研究的重要方向。天然产物具有结构多样性，为发现新的抗菌活性分子及抗生素增效分子提供了丰富的化合物来源。

传统中药活性成分研究通常需要经过提取、分离、纯化，再结合细胞或微生物表型逐步筛选活性成分。相比之下，SPR分子垂钓能够以目标蛋白为筛选依据，从复杂天然产物或中药提取物中直接富集与靶点蛋白结合的成分，再结合高分辨质谱技术进行成分鉴定，从而将结合成分垂钓与天然产物成分鉴定结合起来，实现基于靶点的活性成分筛选。不久前，达吉特也解读过一篇采用类似策略的研究——“MedComm | 华中科大通过SPR分子垂钓，从金丝桃中鉴定超强亲和力TNF小分子抑制剂”。

2026年8月27日，陕西理工大学研究团队在Phytomedicine（IF=11.3）发表题为“SPR-based screening identifies luteolin from Artemisia scoparia as a potential PBP2a inhibitor with β-lactam-potentiating activity against MRSA”研究论文。将虚拟筛选、SPR分子垂钓、LC-MS鉴定活性成分相结合，从猪毛蒿粗提物中筛选并鉴定出PBP2a结合活性成分，其中木犀草素表现出较高的结合亲和力，并进一步验证其对MRSA耐药表型的影响。

研究团队首先对猪毛蒿中的非挥发性成分开展分子对接虚拟筛选，从计算层面对潜在PBP2a结合成分进行初步筛选。在此基础上，进一步利用SPR分子垂钓技术，将重组PBP2a固定于SPR芯片表面，对猪毛蒿水提物和醇提物进行多轮循环进样，使能够与PBP2a直接结合的成分得到富集。

随后，对洗脱回收的结合组分进行LC-MS/MS高分辨质谱分析，共鉴定出33种能够与PBP2a结合的成分，其中包括绿原酸、木犀草素、洋蓟素和芦丁等。该结果表明，SPR分子垂钓能够从复杂的中药提取物中富集目标蛋白结合成分，并结合质谱实现后续化合物鉴定。

在获得PBP2a结合成分后，研究团队进一步采用多浓度SPR结合分析，对其中具有代表性的活性成分进行结合亲和力评价。结果显示，木犀草素与PBP2a表现出较强的直接结合能力，KD为0.944 μM，在所检测的几种成分中具有较高的结合亲和力（图C）。

为进一步分析木犀草素与PBP2a的结合模式，研究团队结合分子动力学（MD）模拟和MM/PBSA结合自由能分析进行计算。模拟结果显示，木犀草素能够在PBP2a蛋白表面形成相对稳定的结合模式，并与周围氨基酸残基产生π-π相互作用及其他非共价相互作用。SPR结合实验与分子动力学模拟共同支持了木犀草素与PBP2a之间的直接结合关系。

在明确木犀草素能够直接结合PBP2a后，研究团队进一步开展细菌表型实验，评价其对MRSA及β-内酰胺类抗生素活性的影响。结果显示，木犀草素单独处理具有一定的抑菌活性，而在亚抑菌浓度下与青霉素G或阿莫西林联合使用时，两种抗生素对MRSA的MIC均明显降低，FICI结果提示木犀草素与β-内酰胺类抗生素之间具有协同抑菌作用。时间-杀菌动力学实验显示，木犀草素联合阿莫西林能够进一步降低MRSA的存活菌量，说明木犀草素不仅能够与PBP2a直接结合，还能够在细菌水平增强β-内酰胺类抗生素的抑菌作用，为其作为抗生素增效分子的研究提供了表型依据。

为了进一步验证木犀草素在复杂细菌蛋白环境中的靶点结合，研究团队采用细胞热转移分析（CETSA）进行验证。结果显示，木犀草素处理后PBP2a的热稳定性明显增加，提示木犀草素能够在细菌复杂蛋白环境中与PBP2a发生结合。在此基础上，蛋白组学结果显示，差异蛋白涉及碳代谢、RNA降解、RNA聚合酶及氧化磷酸化等多个生物学过程，提示木犀草素对MRSA的作用可能不仅涉及PBP2a，还伴随着细菌代谢及相关生物过程的变化，为进一步研究其抗菌及抗生素增效机制提供了线索。

本研究以猪毛蒿为天然产物来源，构建了由虚拟筛选、SPR分子垂钓、LC-MS/MS成分鉴定、SPR亲和力验证、CETSA及蛋白质组学分析组成的研究流程，从复杂中药提取物中筛选并鉴定出能够直接结合PBP2a的活性成分木犀草素。研究结果表明，木犀草素能够与PBP2a直接结合，并增强β-内酰胺类抗生素对MRSA的抑菌作用，同时伴随细菌蛋白表达及代谢相关通路的变化。该研究将靶点导向的SPR分子垂钓与天然产物成分鉴定、活性验证相结合，为从中药复方、天然产物及植物提取物中筛选靶点结合活性成分提供了可参考的研究策略。

依托于 Biacore体系SPR分子垂钓平台与高分辨质谱鉴定技术，达吉特可帮助广大研究者针对疾病相关关键靶点开展“以靶筛药”研究。

通过将目标蛋白固定于SPR芯片表面，对中药复方、天然产物提取物或小分子化合物库进行循环进样，选择性富集与靶蛋白发生直接结合的活性成分；随后结合高分辨质谱分析、数据库匹配及标准品比对，实现结合成分的精准鉴定。

本文不仅利用SPR分子垂钓从中药材中筛选与特定靶点直接结合的活性成分，还结合虚拟筛选，对中药材中的潜在靶点结合成分进行预测与优选。在此基础上，达吉特可进一步将这一“计算预测+实验验证”的研究思路拓展至更广泛的小分子化合物体系，采用“虚拟筛选+ HSPR实体筛选”的组合策略开展以靶点为导向的化合物筛选，实现从大规模化合物库的计算预筛到靶点结合能力的实验验证。

首先利用虚拟筛选对大规模化合物库进行高通量计算，从成千上万个小分子中快速发现具有潜在靶点结合能力的候选物，并结合对接评分、结合能及结合构象等信息进行优选，缩小后续实验筛选范围。

在此基础上，进一步采用HSPR对优选化合物开展实体筛选，通过实时监测小分子与靶点蛋白的结合响应，识别具有实际结合能力的阳性分子，并可进一步对阳性分子进行多浓度SPR的定量验证。通过“虚拟广筛—候选优选—HSPR实筛—结合验证”的递进式流程，实现从大规模化合物库到靶点结合分子的逐步筛选，提高筛选流程的针对性与实验效率。