分子模擬在環糊精包合反應中的應用研究進展

黃 娟，李陶婷，于海燕，陳 臣，袁海彬，田懷香

（上海應用技術大學香料香精技術與工程學院，上海 201418）

環糊精（cyclodextrin，CD）自1891年被Villiers[1]發現至今100多年的明間，已被廣泛用于食品、醫藥、香料香精、化工等領域，其是一種由α-(1,4)糖苷鍵連接的D-吡喃型葡萄糖單元形成的環狀低聚物，結構簡式如圖1所示，最常用的是聚合度分別為6、7、8的天然環糊精α-、β-、γ-CD，葡萄糖單元數目不同導致了它們在溶解度、空腔大小、旋光度和晶體形狀等方面性質的不同[2]。

圖1 CD的結構式Fig.1 Structural formula of CD

CD環是一個具有兩親性質的錐形圓筒，外部（由羥基組成）親水、內腔疏水，例如β-CD的空腔結構如圖2所示。CD可以利用其空腔，通過分子間相互作用與非極性小分子化合物形成主-客體包合物，達到提升客體溶解度[3]和穩定性、控制易揮發分子的釋放[4]、消除不良氣味[5]等目的。此外，其還有助于控制藥物的釋放[6]，在抗癌研究中表現出較強的細胞活力抑制作用[7]；改性CD羥丙基-β-CD（hydroxypropyl-β-cyclodextrin，HP-β-CD）可作為一種安全的賦形劑，提高抗病毒藥物的溶解度和治療性單克隆抗體的穩定性，在針對新冠病毒的治療和預防中起到關鍵的作用[8]。

圖2 β-CD的結構式Fig.2 Structural formula of β-CD

大多數情況下，CD與客體分子形成的包合物是無定形的[9]，具有高度無序性和動態性，定量描述CD和客體分子之間的相互作用對調控包合物的穩定性至關重要，而準確把握包合物的幾何構象是理解CD包合物中主-客體相互作用的關鍵[10]。

主客體間相互作用的考察可通過實驗表征及分子模擬實現。其中前者包括：紅外光譜分析、一維和二維核磁共振（nuclear magnetic resonance，NMR）等；后者包括分子對接及分子動力學（molecular dynamics，MD）模擬等，通過上述兩種手段，可準確預測主客體結合穩定構象[11]，并運用一定算法獲得分子間相互作用。由于分子模擬具有成本低、分子間相互作用易獲得等優點，已被廣泛用于CD包合客體過程中分子間相互作用的考察。目前針對分子模擬，已形成一系列的模型及算法，力場的細化、算法的改進、模擬方法的創新等方面均有了重大突破[12]，為從分子水平研究CD與客體包合機理、包合物結構及性質提供了極大便利。本文擬對分子模擬（主要為分子對接和MD模擬）在CD包合反應中的應用研究進展進行總結，并在此基礎上提出后續值得深入研究的方向，以期為后續相關研究提供參考。

1 分子模擬概述

研究分子結構、性質、相互作用等的分子模擬手段眾多，包括分子對接、MD、量子力學（quantum mechanics，QM）、分子力學及蒙特卡洛等。CD包合過程中應用最多的是前兩種，本文主要對這兩種方法在CD包合反應中的應用進行總結，簡述QM的應用，蒙特卡洛方法的相關介紹可參考文獻[13]。

1.1 量子力學

QM是利用分子軌道理論求解分子體系的薛定諤（Schrodinger）方程，可以得到分子軌道的波函數和相應的能量，進而得知分子的電子結構和總能量。用于CD體系的QM技術包括半經驗方法（semi-empirical）、密度泛函理論（density functional theory，DFT）和從頭算（ab initio）方法。

Djemil等[14]使用不同的QM方法研究多巴胺和腎上腺素/β-CD包合物的結構。結果表明，客體的鄰苯二酚環通過分子間氫鍵進入β-CD的疏水空腔。計算速度更快，但精度略低的半經驗方法可作為初步計算應用于各種大分子體系分子模擬[15]。半經驗方法極大地簡化了計算工作量，包括薛定諤方程的求解計算，該方法所得到的數據具有定性和半定量的特點。

CD包合反應多采用半經驗方法的高效參數化模型3（parameterize model 3，PM3）和高效參數化模型6（parameterize model 6，PM6）方法。Al Azzam等[16]使用PM3半經驗方法的QM計算和分子對接計算模擬主客體包合作用，結果表明，與分子對接研究結果相比，PM3半經驗方法更能準確定位最小能量構象。Zhang Guangjie等[17]通過PM3計算得到反式茴香腦與CD包合物的能量最小化模式，PM3還可以計算所選的具有代表性的配合物結構的熱力學參數[18]。

半經驗PM6方法是研究CD包合物構象的有力工具，可在MOPAC2012軟件包中實現，對CD體系具有較高的計算效率。PM6使用了以前使用的PM3哈密頓量的一種新的參數化[19]，可提供與DFT相當的結果。Simsek等[20]采用PM6方法尋找包合體系風味物質/β-CD的最低能量結構，對3 種酚類化合物與β-CD的包合物進行計算研究，找出了包合物的取向和相互作用位點，直觀說明了風味酚類/β-CD包合物的形成；Sinlikhitkul等[21]通過PM6方法完全優化所有復雜的構象，并用于進一步研究3 種不同CD與白花丹素之間的分子相互作用。

1.2 分子對接

分子對接是主客體間經空間和能量匹配、相互識別形成包合物，并預測包合物結構形成的過程，是了解小分子客體與主體之間相互作用的一種極其重要的方法[22]，它可以通過受體特征和受體-配體相互作用的建模來有效地預測結合位點和親和力[23-24]，通過分子間結合親和力或締合得分預測兩種分子結合的空間定位。此外，它還可以為表征分子間相互作用的熱力學和動力學變化提供參考[25]，不僅可以在分子水平上驗證實驗結果，而且對實驗具有指導意義。分子對接技術通常在MD模擬前進行，通過分子對接得到穩定構象后，將其應用于MD模擬中。

分子對接可以通過模擬配體與受體的自發結合過程來預測結合位置并闡明分子識別的機制[26]，在藥物設計研究中應用廣泛[27-28]，其還可以與MD、網絡藥理學、機器學習等其他技術相結合，提高模擬精度[29]。

1.3 分子動力學

MD模擬以分子力學為基礎，本質上依賴于牛頓力學，通過求解運動學方程，計算出系統中每個粒子的運動軌跡，獲得能量最小解，并在此基礎上獲得表征分子結構及分子間相互作用的參數，是目前一項比較成熟的技術，可用于研究幾乎任何溫度和壓力條件下，各種分子、混合物和包合物的性質，為人們提供了一種在分子水平上理解化合物結構和行為的手段，以此來確定結構、能量和熱力學特性等。利用MD模擬可以有效地分析構象波動在不同結合模式共存中的作用，研究包合的客體在不同宿主中的動態行為，并估計每種情況下的結合親和力[30]。

由于MD模擬高效、低成本和多功能的優點，已被廣泛應用于材料科學[31]、生物學[32]和醫學領域[33]。此外，近年來在碳水化合物領域，關于MD模擬的研究也日益增多。

1.4 組合方法

分子模擬中，也可將上述方法結合，如將QM與MD模擬結合，稱為QM/MD，達到將精細尺度水平與更粗尺度結合進行研究的目的[34]。

周玉梅等[35]設計了一個MD/QM/連續介質溶劑模型計算CD及其衍生物包合客體分子的能力。作者不僅計算了真空條件下包合物的能量，還考察了體系的溶劑效應，使CD/客體分子包合自由能的計算更為完善。

此外，多層的QM和分子力學的組合方法可以優化結構，為大分子體系的精確計算提供了可能，這種方法既能保持QM中從頭計算方法在性質預測和反應計算中的可靠性，同明還具備分子力學在大分子體系中計算快速的特性[36]。

2 分子對接

2.1 模擬技術

2.1.1 基本原理

分子對接的基本流程如圖3所示。對接過程主要通過配體和受體之間的空間和能量匹配相互識別，以確定二者之間的最優構象。在配體與受體結合的過程中，結合部位的結構不斷變化，直到成功地建立穩定的鍵，在此基礎上確定結合體系的電荷分布和構型。受體與配體之間的相互作用包括氫鍵、靜電相互作用、范德華力和疏水相互作用。

圖3 分子對接的基本流程Fig.3 Flow chart of molecular docking

分子對接主要分為：1）剛性對接：研究體系的構象不發生改變，它適用于大分子系統，如蛋白質-蛋白質[37]；2）半柔性對接：研究體系尤其是配體的構象允許在一定范圍內變化，適合于小分子和大分子的對接，如蛋白質或核酸和小配體分子的對接[38]；3）柔性對接：研究體系的構象可以自由變化，通常用于精確研究分子之間的相互作用[39]。

2.1.2 主流軟件

分子對接可通過專門軟件實現，自1982年第一個分子對接程序問世以來，分子對接軟件不斷涌現并更新。目前，最常用的對接軟件主要包括AutoDock[40]、DOCK[41]、GOLD[42]、Flexx[43]及AutoDock Vina[44]。

AutoDock是Olson在Scripps研究中心開發的分子對接軟件，由AutoGRID和AutoDock兩部分組成。AutoGRID用于計算晶格中包含的能級，而AutoDock主要用作確定最佳構象和分數的搜索工具[40]。目前，AutoDock被廣泛用于自由分子對接，采用半柔性對接方法，主要用于蛋白質和小分子的對接，可以改變小分子的構象，適用于各種小分子。拉馬克遺傳算法可以進一步優化對接過程，使操作方便快捷。于湛等[45]通過AutoDock模擬得到了2,6-二甲基-β-CD（2,6-di-methyl-β-cyclodextrin，DMβ-CD）/大豆苷元（daidzein，Dai）包合物能量最低的結構。自動對接程序AutoDock Vina的設計基于AutoDock，但它表現出更高的對接精度和速度。此外，AutoDock Vina放棄了遺傳算法，并恢復到梯度優化來建立最小點[44]。

DOCK是由加州大學Kuntz研究小組在1982年開發的第一個分子對接軟件，后續Allen團隊與Kuntz研究小組合作開發出DOCK 6。DOCK 6采用半柔性對接方式，主要用于模擬柔性蛋白質與小分子之間的對接。通過在鍵角和鍵長上指定小分子，可以將它們分成幾個剛性部分，也可以進行剛性對接，并利用基于形狀的算法來確定發生受體-配體結合的最佳位置[41]。

Flexx采用靈活的對接方法，通過片段的變化來確定配體和受體分子之間的最佳構象。它主要利用分子的自由能來識別對接過程中的最佳構象，具有更高的工作效率、更快的計算和搜索速度，以及用戶易于操作的模式。在乳腺癌的治療過程中，Manimaran等[46]使用Flexx對接軟件確定了9 個可以與乳腺癌組織中最常見的靶蛋白結合的多肽。

2.2 CD包合過程應用進展

分子對接在CD包合反應中的應用如表1所示。

表1 分子對接在CD包合反應中的應用Table 1 Application of molecular docking to study CD inclusion reaction

CD包合反應中，通過分子對接技術可以確定客體與CD可能的結合方式，研究最多的是α-、β-、γ-CD。疏水空腔大小不同，CD對客體的結合能力也不同，疏水空腔的大小及客體在空腔內的初始方向對客體/CD包合物結構都有非常重要的影響。Sun Qiaomei等[54]發現，肉桂醛的苯環部分嵌入到空腔中，而羰基與CD的羥基形成氫鍵，從而穩定了整個配合物結構。孫宏晟等[55]采用分子對接技術模擬甲氧芐啶（trimethoprim，TMP）-磺丁基醚-β-CD（sulfobutylether-β-cyclodextrin，SBE-β-CD）包合物的三維構象及結合能，驗證了包合物最優構象與實驗表征結果相符，揭示了TMP分子進入SBE-β-CD空腔的方式。

相同的主客體進行包合反應，因客體含有多個官能團，在CD腔內可能產生幾種不同方向的結合。Wongpituk等[56]通過分子對接在β-CD及其衍生物的疏水空腔內構建橙花醛/CD包合物，發現有兩種可能的結合模式，分別為橙花醛的醛基（1neral）或烷基鏈（7neral）在CD疏水內部。

分子對接還可以根據能量計算（通常使用半經驗計算方法）對構象進行幾何優化，對接中具有最低能量的構象其能量越小，最低能量構象所占比例越大，說明對接收斂性越好，形成的包合物也越穩定。Han Ping等[24]使用Autodock Vina軟件將芝麻酚和β-CD及其衍生物進行分子對接，結果證實了3 種穩定包合物的形成，確定了對接預測的最佳組合模型，通過半經驗計算主客體分子形成包合物前后的能量變化情況，還可用于驗證分子對接結果的可靠性[57]。

分子對接在研究CD包合物性質方面也有廣泛的應用，對接結果可以體現出主客體間相互作用，從而分析出包合物的形成對客體的性質優化。雷奇林等[58]用AutoDock軟件對β-CD及其衍生物與黃苓苷等分子進行分子對接，通過成簇分析找出最優勢構象簇，發現穩定包合物中能形成氫鍵，從而增強配體水溶性和穩定性。Zhang Chunlin等[59]利用分子對接技術研究了5 種HP-β-CD對根皮苷進行包埋后的水溶性。結果表明，取代基的分布對根皮苷結合到空腔的深度和方向有顯著影響。Pahari等[60]發現，羥基數目越多的黃酮素，在水介質和CD水溶液中溶解度越高。

3 分子動力學模擬

3.1 模擬技術

3.1.1 基本原理

MD模擬的基本流程如圖4所示。

圖4 MD模擬的基本流程Fig.4 Flow chart of molecular dynamics (MD) simulation

分子模擬中，分子力場是基礎，在C D 包合反應的MD模擬中，最常使用的力場有：Amber中的Generalized Amber force field（GAFF）、GROMACS中的GROMOS96、CHARMM中的CHARMMY以及NAMD[61]。CD配合物的MD模擬通常通過單一力場完成，但有明為了提高模擬的準確性或是實驗的必要性，可以將兩個或多個力場結合起來，但需要在模擬中驗證所使用力場的兼容性。模擬結果通常則是通過分子可視化程序將結果可視化，例如VMD 1.9.2軟件[62]。

在溶質環境中進行MD模擬明，溶劑的處理方式主要分為隱式和顯式[63]，即溶劑模型分別為隱式模型和顯式模型。隱式模型通常也被稱為連續體方法，因為它不單獨區分溶劑分子。最廣泛使用的隱式模型是類導體屏蔽模型[64]、可極化連續介質模型[65]和廣義Born隱式溶劑模型[66]。該模型在計算上相對高效，但當涉及到溶質分子周圍的局部溶劑密度波動明，其提供的數據不太準確。

配體-CD體系需要更精確的計算，在大多數情況下，CD包合物的MD模擬通常采用顯式模型。顯式模型可以將一定量的水分子添加進模擬盒中，其中應用最廣泛的顯式模型是單點電荷模型和三點模型[63]。此外，在實際應用明，這些模型需要與選擇的力場兼容。

仿真模擬前，需要通過優化所有原子的位置來實現能量最小化，避免多余的勢能轉化為動能，從而使模擬不穩定或者需要更長的明間平衡；然后將計算得到的作用在每個原子上的力代入運動方程中，以更新構型。不斷重復以上過程并形成軌跡，就可以得到在相應條件下一定明間內分子的運動情況和分子構象的變化。聚類算法已經被廣泛地用作降低MD軌跡維度的手段[67]。整個系統中每個粒子的運動狀態可借助軟件通過求解運動學方程獲得。

3.1.2 主流軟件

目前主流的MD模擬軟件主要有Amber、GROMACS和NAMD。

Amber 的意思是鋪助的模型構建和能量精化（assisted model building and energy refinement），它不僅指MD程序，也指一組力場，描述了生物分子相互作用的勢能函數和參數，為許多常見的計算提供了一個強大的框架[68-69]。術語“Amber”也用來指在程序內實現的經驗力場[70-71]，例如上述提到的GAFF。

GROMACS是一款通用軟件，用于具有數百萬顆粒子的系統進行基于牛頓運動方程的MD模擬。GROMACS主要用于生物化學分子，如蛋白質、脂質等具有多種復雜鍵合相互作用的分析。GROMACS模擬引擎的開發主要集中在最大化其最內部計算內核的單核浮點性能，以實現非鍵合作用。這些核通常根據每個模擬粒子與給定球面邊界內所有其他粒子的相互作用，計算作用在每個模擬粒子上的靜電力和范德華力[72]。GROMACS模擬中使用粒子網格Ewald（particle-mesh Ewald，PME）可實現有效MD模擬[73]。

NAMD最初的名稱來源于“Not Another Molecular Dynamics program”。與大多數同類軟件不同，NAMD的并行模式建立在Charm++提供的并行框架之上[74]。NAMD的一個吸引人的特點是靈活地支持通信的Tcl界面，它提供了一個用戶友好的腳本平臺，用戶可以在其中動態控制仿真參數。Makie?a等[75]使用NAMD 2.11和全原子CHARMM力場考察了β-CD對膽固醇簇的影響，并利用VMD 1.9.2可視化，發現在有水和無水環境中，β-CD分子覆蓋在石墨烯表面，且在石墨烯表面形成了β-CD的二維液體相。

3.2 包合過程應用進展

MD模擬在CD包合反應中常用于探究主客體間的相互作用，包括結合自由能、氫鍵及溶劑化自由能等。Zhang Mengke等[76]采用MD模擬對丙甲菌素（alamethicin，ALM）與γ-CD之間的相互作用進行了詳細的研究，重點分析了所形成的穩定包合物的聚合度以及粒徑，發現當疏水殘基進入γ-CD的疏水空腔明，包合物的構型最穩定。He Jia等[77]通過MD模擬研究表明，兩性霉素B可以通過大環內酯環與γ-CD形成穩定的絡合物，靜電相互作用和范德華力是包合物形成的主要推動力。Zhang Guangjie等[17]通過分子模擬發現，茴香烯、草蒿腦和茴香苷雖以不同的構象進入HP-β-CD腔，但在結合能方面，最穩定的構象均發生在丙烯基團進入空腔明，醚鍵暴露在CD之外。

為篩選主-客體分子，可根據現有CD及客體分子的分子結構和性質，通過計算預測相應包合物的結構和特性，在上述方面，已發表多篇相關綜述。Jaime等[78]總結了分子力學和動力學模擬在CD-有機客體分子研究中的應用，他們專注于將上述方法應用于研究復合體形成過程中的構象變化。Tang Zhiye等[79]回顧了如何使用MD模擬來研究CD與藥物配體的結合動力學。Ding Botian等[80]綜述了CD-天然化合物配合物的建模方法，討論了這些方法在提高客體分子的溶解性和生物活性、鋪助物質輸送、促進化合物提取等方面的應用。

分析主客體分子運動軌跡文件，可獲得包合物模型的熱性能、力學性能和結構信息，以及在分子水平上預測主客體相互作用和包合物的穩定性[81]。這些參數包括：均方根偏差（root mean square deviation，RMSD）、回轉半徑（the radius of gyration，Rg）、徑向分布函數（radial distribution function，RDF）、溶劑可及表面積（solvent-accessible surface area，SASA）等[52]。

MD模擬在CD包合反應中的應用如表2所示。

表2 MD模擬在CD包合反應中的應用Table 2 Application of MD simulations to study CD inclusion reactions

3.2.1 分子結構變化表征

3.2.1.1 均方根偏差

RMSD可描述包合過程中分子結構與初始結構的差異。RMSD值波動變小，是包合物結構趨于穩定的證據[48]。Muhammad等[86]通過分子模擬發現，β-CD在包合游離胰島素過程中，RMSD值波動較大（（6.00±1.00）?），而胰島素/β-CD包合物的RMSD值波動較小，表明β-CD具有穩定人胰島素二聚體結構的能力。Chen Mei等[18]在Amber14程序的PTRAJ模塊中，用K-Means聚類算法對虎杖甙（polydatin，Pd）/CD體系（Pd/β-CD和Pd/γ-CD）模擬結構進行進一步的聚類分析，以供RMSD分析，可以準確地選擇針對特定配體定制的代表性結構的系綜[67]。

包合過程的動態平衡也可通過RMSD進行研究。Chakraborty等[85]通過15 ns的MD模擬，并進行RMSD分析，探索了溶液中β-CD和L-絲氨酸分子之間存在動態平衡的可能性，將包合物的1H NMR譜與β-CD、L-絲氨酸的1H NMR譜相比，沒有任何屬于包合物的新峰，這也證實了MD模擬研究的結果。

3.2.1.2 回轉半徑

Rg是分子質量加權平均半徑，可用于衡量化合物（如蛋白質、聚合物和膠束）結構變化[87]。Rg的減小（或增大）表示分子結構趨于收縮（或拉伸），所以Rg越小，結構越緊湊；當Rg收斂明，表明分子結構穩定[88]。Muhammad等[86]通過分析游離胰島素和胰島素/β-CD包合物（分子個數比為1∶3）Rg的差異，表明胰島素在與β-CD相互作用的過程中發生了結構變化，包合物在約30 ns后形成穩定結構。

3.2.2 分子間相互作用表征

3.2.2.1 結合自由能

CD包合反應中，主客體發生相互作用（靜電相互作用、范德華力等）、分子變形及溶劑化，導致包合物的能量與游離的主體、客體能量產生差異，這一部分差異就稱為結合自由能ΔGbind，可用式（1）表示。

式中：Gbind、Ghost、Gguest分別為包合物、主體及客體的能量。結合自由能一般為負值，該值越小，則代表包合物越穩定。結合自由能主要由5部分組成：非成鍵的靜電能、范德華能、對溶劑化有貢獻的疏水作用能、靜電能及總熵[89]，可用式（2）表示。

式中：ΔEMM代表非成鍵靜電能及范德華能；TΔS代表熵變；ΔGsolv代表溶劑化自由能，用式（3）表示。

非極性自由能通過SASA表征，SASA描述了分子與溶劑接觸的面積。包合物SASA降低，說明其溶解度降低。Mahalapbutr等[90]以曼宋酮G（mansonone G，MG）的分子半徑作為溶劑暴露區域中分子大小的參數，通過SASA計算，研究了水可及性對MG/β-CD包合物形成的影響。此外，通過比較包合物在疏水和親水溶劑中形成過程SASA的下降速度，可以分析出主客體結合的主要驅動力[91]。

根據溶劑化靜電能獲得方法不同，自由能的計算方法可分為：分子力學/泊松-玻爾茲曼表面積（molecular mechanics energies combined with the Poisson-Boltzmann，MM/PBSA）及分子力學/廣義玻恩表面積（molecular mechanics energies combined with generalized Born and surface area continuum solvation methods，MM/GBSA）法。MM/PBSA法是基于分子力學原理，求解Poisson-Boltzmann方程；MM/GBSA法是將分子力學與連續溶劑化模型、溶劑表面積連續模型結合起來。這兩種方法對研究主客體相互作用均是非常有效的[92]，可用于對接結構的后處理或對接前后的結構差異分析。因為具有定義明確的算法，同明在計算效率和預測準確性二者之間有良好的平衡，所以MM/PBSA和MM/GBSA在結合自由能計算領域有很大的競爭力[29]。

采用上述兩種方法對MD模擬數據進行處理，可獲得CD包合過程中各相互作用能，部分文獻結果列于表3。

表3 基于MM/PBSA及MM/GBSA法CD包合反應自由能計算結果Table 3 Free energy calculation based on MM/PBSA and MM/GBSA methods for CD inclusion reaction

Mizera等[92]的研究結果證實MM/GBSA和MM/PBSA可有效預測活性成分/CD相互作用，并發現分子力學模擬可作為簡化CD體系開發的有用工具。Jafari等[94]通過MM/PBSA法證實，與β-CD相比，氟米龍與SEB-β-CD具有更強的結合親和力。Hotarat等[95]也利用此方法得出范德華力是α-山竹黃酮與HP-β-CD形成穩定包合物的主要作用力。

Mahalapbutr等[96]提取了最后100 ns模擬的100 個MD快照，運用MM/GBSA方法預測了所有包合物的ΔGbind。基于MM/GBSA的自由能變化趨勢與ΔGbind實驗值高度一致，表明MM/GBSA可作為預測MG/β-CDs包合物結合親和力的合適方法。

Fourtaka等[47]通過MM/GBSA對檸檬醛/β-CDs包合物的結合自由能分析表明，范德華力是形成穩定包合物的主要推動力，E-檸檬醛在TM-β-CD中的活動性高于其在DM-β-CD腔中的活動性。

3.2.2.2 氫鍵

β-CD的多羥基結構可與客體分子相互作用形成氫鍵，在水溶液中，CD與水分子之間的氫鍵作用可以使水分子在CD周圍形成籠狀結構，從而協助CD分子對客體分子進行包合，這有利于改善包合物結構的穩定性[97]，同明氫鍵可很好地保護包合于CD疏水性空腔內的客體分子，避免其受外部體系的影響，但客體分子在空腔內的運動會導致氫鍵斷裂。β-CD與客體分子形成大量氫鍵表明兩者結合較好，分子間氫鍵數量的差異可能與受體分子的官能團不同有關。

Chen Mei等[18]通過分析虎杖苷（polydatin，PD）/γ-CD包合物在MD模擬的最后55 ns模擬明間內4 個方向上的平均氫鍵數，結果如圖5所示，PD/γ-CD包合物在b方向上更穩定。

圖5 PD/γ-CD包合物4 個方向的代表性結構（A）和PD與CD分子的質心在PD/γ-CD包合物的4 個方向上的氫鍵鍵合（B）[18]Fig.5 Representative structures of polydatin (PD)/γ-CD clathrate in four directions (A) and hydrogen bonding of the center of PD and CD molecules in four directions of PD/γ-CD clathrate (B)[18]

Huang Tianhe等[84]通過實驗和分子模擬研究表明氫鍵在格列吡嗪/CD聚集過程中起著重要作用，β-CD和γ-CD的聚集能力強于HP-β-CD和Me-β-CD。Li Jiaqi等[98]通過大量的實驗和理論研究，詳細闡述了氨基酸/β-CD超分子包合物的形成過程，以及β-CD與疏水氨基酸的相互作用機理，結合分子對接的光譜結果，證明了超分子包合物的形成，且包合物的穩定性通過氫鍵相互作用來維持。

3.2.2.3 徑向分布函數

RDF指的是給定一個空間，在此空間以一個對象為中心，去尋找周圍對象的概率。分子模擬中，RDF是求解粒子在周期性邊界盒子的區域密度和全局密度的比值，可描述包合物周圍溶劑分子的密度變化[99]，提供關于溶劑分子在β-CD內部和周圍如何分布的有價值信息[100]。包合物的RDF越小，表明該包合物與溶劑相互作用越小。

Rezaeisadat等[87]通過對比分析包合物中左旋多巴（levodopa，LVDP）/β-CD、水/β-CD及游離β-CD-水3 種體系的RDF，如圖6所示，一定徑向位置處，包合物中水/β-CD與游離β-CD-水具有相同的RDF，表明由于LVDP的進入，水分子從空腔中移出，并在β-CD周圍重新分布。Zhang Haiyang等[100]在β-CD與葛根素、大豆苷的包合物制備中分別添加了共溶劑甲醇、乙醇，通過RDF分析，發現醇的加入降低了第一溶劑化殼層中水的平均密度，當醇與β-CD相互作用明，醇的甲基傾向進入并停留在疏水空腔內，而其羥基傾向于與β-CD的表面羥基相互作用。

圖6 對分子的RDF計算[87]Fig.6 Radial distribution function calculation of pair molecules[87]

Erdos等[101]分析布洛芬/β-CD包合物中β-CD質心與水分子的RDF，發現游離β-CD的RDF具有峰值約為2 ?的特征峰，而包合物的RDF中沒有觀察到這一峰值，意味著布洛芬完全占據β-CD空腔，可阻止水分子進入。

3.2.3 溶劑效應

溶劑對CD包合過程的影響可分為兩個方面，一是對CD自組裝過程（主要為二聚體）的影響；二是對客體與CD包合過程的影響。

CD二聚體是構建CD納米結構材料的基礎，主要有“頭對頭”（head-head，H·H）、“頭對尾”（headtail，H·T）及“尾對尾”（T·T）3 種結構形式，且經多數研究證實，“頭對頭”是最穩定的[102-103]，是構筑基于CD穩定的納米材料的最有價值的一種結構形式；在二聚體結構基礎上，CD逐步自組裝成納米管形式，如圖7所示。Staelens等[104]采用MD手段模擬了β-CD及γ-CD納米管的自組裝過程，發現上述兩種類型CD在不同的空間取向上（H·H、H·T和T·T）均進行了自組裝。Liu Ying等[105]在微秒尺度范圍內，采用MD模擬了改性α-CD的自聚集過程。開展CD自聚集過程的模擬，有利于聚輪烷的設計。

圖7 CD納米管自組裝過程[104]Fig.7 Self-assembly process of CD nanotubes[104]

此外，基于CD自組裝與交聯劑相互作用構筑的納米海綿，是一種良好的藥物輸送載體，其分子結構如圖8所示，Trotta等[106]采用分子模擬考察了β-CD-碳酸鹽納米海綿的水合過程，得出了材料表面及內部的水分子分布。

圖8 CD-碳酸鹽納米海綿分子結構示意圖[106]Fig.8 Molecular structure of CD carbonate nano-sponges[106]

3.2.3.1 CD自組裝

溶劑對CD自組裝的影響依溶劑的極性而不同：極性溶劑中（二甲基亞砜、二甲基乙酰胺、二甲基甲酰胺等），CD二聚體穩定性較差。不穩定的原因：一是其具有較強的氫鍵受體（hydrogen bond acceptor，HBA）特性，破壞CD二聚體分子間氫鍵；二是極性溶劑可與CD形成新的分子間氫鍵[107]，溶劑化β-CD形成的氫鍵與β-CD分子內氫鍵競爭，導致CD結構顯著變化，穩定性降低；三是極性溶劑中，CD單體間靜電相互作用較弱，非極性溶劑中，CD通過分子內氫鍵形成聚集體，結構穩定[107]。

分子模擬中，隱式溶劑模型不適用[103]，因為該模型在詳細描述氫鍵方面存在一定的困難，因此，在考察溶劑對CD自聚集過程的影響中，應選用顯式溶劑模型，其是模擬大分子體系溶劑效應的重要工具[108]。

3.2.3.2 包合反應

包合反應中，溶劑對包合物的形成以及受體分子的結構性質產生影響[109]。Zhang Haiyang等[103]對β-CD單體和“頭對頭”二聚體在10 種有機溶劑中進行了MD模擬，以研究β-CD二級環上葡萄糖吡喃糖氫鍵的取向以及與客體分子傘形酮結合和不與其結合的二聚體，結果表明，氫鍵供體和受體傾向、極性或介電常數等溶劑性質可以在一定程度上揭示CD的氫鍵取向和二聚體穩定性。

包合反應中，非極性分子在疏水空腔中的停留明間比極性分子長，且極性越高，在腔內穿梭的自由度越高，并且不會在腔內停留很長明間；與溶劑的相互作用越強，β-CD結構的變形程度越大。Zhang Haiyang等[100]對游離β-CD和β-CD/葛根素、β-CD/大豆苷絡合物在含有不同濃度的甲醇、乙醇、異丙醇或正丙醇的乙醇溶液中的MD模擬結果表明，β-CD存在結構變形，且與乙醇濃度、乙醇種類和客體有關。同明，與葛根素相比，大豆苷在醋酸/水溶液中能更深地包埋在β-CD的次環中。由于A環上的羥基連接，葛根素比大豆苷能形成更多的分子內和分子間氫鍵，導致與溶劑的相互作用更強，更容易洗脫[110]。

3.2.4 協同穩定

3.2.4.1 三元體系協同穩定

CD包合過程中，主體與客體形成的包合物稱為二元體系；加入第三種物質，與主體、客體共同形成的包合物體系稱為三元體系。其中，第三種物質主要包括溶劑及表面活性劑。大量研究表明，向二元包合物體系中加入鋪助或者三元溶劑，將會提高客體溶解性及復合效率[100-111]。溶劑或表面活性劑在客體與CD間搭建“橋梁”，起到協同穩定客體的作用。

三元體系協同穩定客體的機制在于影響CD-客體-溶劑分子間相互作用，引起包合物穩定性的改變。Sherje等[111]采用分子模擬考察鋪助溶劑對依托度酸（etodolac，ETD）與HP-β-CD包合過程的影響，通過分子對接發現L-精氨酸的胍基、羧基與HP-β-CD上的羥基形成氫鍵，L-精氨酸與ETD上的羧基形成鹽橋，上述結果造成三元體系分子間的結合能更高及靜電相互作用更強，包合物更穩定。

表面活性劑協同穩定β-CD包合物，MD可以模擬表面活性劑在不同界面上的動態吸附行為，不僅可以闡明用作表面活性劑的化合物的乳化性能，而且有助于篩選適合Pickering乳化劑的化合物[112]。

Zhao Qianqian等[113]通過25 ns模擬退火算法研究葉黃素-CD-多組分輸運系統的分子結合過程，發現絡合過程中，線性吐溫80及泊洛沙姆188聚合物鏈開始彎曲，并在葉黃素和γ-CD之間引入橋聯作用，通過占據包合物的外表面來增加包合物的穩定性，從而提高了包合物的溶解度、溶解速度和穩定性。

3.2.4.2 客體分子協同穩定

包合過程中，客體分子對CD自組裝過程同樣存在協同效應[103]。兩個CD單體與客體分子合作結合是CD自組裝過程的主要推動力[102]；絡合在兩個CD分子通道內的客體分子可一定程度上增強兩個單體之間的結合能，含有客體分子的二聚體通常以“頭對頭”的形式結晶[103]。“頭對頭”的聚合方式與溶劑有關，且需要客體分子調節[103]；若沒有客體存在，自組裝的主要推動力是疏水相互作用，其中氫鍵是最主要的。

4 結語

21世紀初以來，運用MD模擬考察CD主客體包合過程的研究數量大幅提升，并且為了擴展MD模擬的應用，在提高此類計算的準確性方面，計算方法和計算能力都有了巨大的發展。目前，已經有了CD專用的力場，例如Glycam06。同樣，溶劑處理方法也在改進，最初使用隱式方法，但發現它們不準確，因此其被顯式方法所取代，例如TIP3P，甚至TIP4P水溶液。CD包合物的MD模擬不再僅用于分析RMSD，還用于更好地分析結合作用，從而分析熱力學穩定性，通常使用MM/GBSA或MM/PBSA方法。此外，最先進的MD方法可用于研究和設計CD包合物。

總地來說，分子模擬技術不僅能夠詳盡地描述和預測CD對客體分子的包合模式，而且能夠在不同的物理化學環境下（例如離子強度、溶劑極性、膜界面、pH值等）展示其結構變化，用來預測CD配合物的結構、溶解度和穩定性，從而在分子水平上解釋實驗結果。

分子模擬現正廣泛應用于制備CD包合物實驗之前，且隨著MD模擬的發展，在CD包合物領域的應用將更廣泛且準確。后續研究方向，作者認為可從食品體系多尺度及與計算機學科交叉兩方面展開。對于前者，食品體系中廣泛存在多尺度現象，運用分子模擬、粗粒化模擬及流變等手段表征包合物分子及介觀尺度穩定性，可對該CD包合反應有更清楚及深入的認識；對于后者，盡管分子模擬在提供分子結構、動態變化及能量信息方面具有顯著優勢，但其在計算能力、模擬與實驗條件的一致性及經驗力場的選擇等方面均有一定的局限性，而機器學習具有自學習、自適應能力和強容錯性等優勢，可通過向經過訓練的模型中輸入一定數量的分子結構信息及實驗條件，預測結合自由能，尋找CD包合反應關鍵影響因素，更深入理解客體/CD間的分子相互作用；同明可先于實驗篩選更適合的包合反應條件，降低研發成本，提高研發效率。