综述：食物来源血管紧张素I转化酶抑制肽的结构-活性关系与分子机制及其靶向治疗应用解析

《Food Bioscience》：Unraveling the structure-activity relationship and molecular mechanisms for targeted therapeutic applications of food-derived angiotensin-I-converting enzyme inhibitory peptides

本综述系统阐述了食物源血管紧张素I转化酶抑制肽（ACE-IP）的结构-活性关系（SAR）与分子机制，重点介绍了其通过S1/S2/S1'结合域和Zn2+配位作用实现ACE抑制的机理。文章整合了体外实验、计算机模拟（in silico）及体内研究数据，特别强调了人工智能（AI）与机器学习（ML）在预测肽稳定性、生物利用度方面的前沿应用，为心血管疾病（尤其是高血压）的靶向治疗提供了创新视角。

　　

概述

食物蛋白来源的血管紧张素I转化酶抑制肽（ACE-IP）因其在心血管疾病（尤其是高血压）管理方面的巨大潜力而受到广泛关注。这些生物活性肽通过抑制在血压调节中起关键作用的血管紧张素转化酶（ACE），成为功能性食品和营养药物的潜在构建单元。近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）等计算生物学方法的快速发展，ACE-IP的研究已从传统的酶解筛选进入精准设计的全新阶段。

实验方法

食物源性ACE-IP的来源极为广泛，涵盖海洋生物、植物蛋白等。不同来源的蛋白质谱决定了可衍生生物活性肽的多样性。传统的ACE-IP生产方法包括酶水解和微生物发酵，而现代生物信息学方法（特别是计算机模拟）则能有效预测ACE抑制潜力并优化肽序列。实验流程通常包括蛋白质源选择、酶解/发酵、纯化及序列鉴定。然而，参数优化（如pH、温度、酶特异性活性）仍是规模化生产的主要挑战。

计算机模拟方法

计算机模拟（in silico）方法为ACE-IP的高通量筛选提供了革命性工具。其标准工作流程包括：（1）计算机模拟酶切；（2）数据库肽段评估；（3）基于序列和结构的肽设计及生物活性/稳定性预测；（4）开发专用软件预测其他特性（如毒性、过敏性）。AI/ML技术进一步拓展了计算机模拟的边界，可实现肽活性、稳定性和生物利用度的高精度预测，显著加速了候选肽的发现进程。

常用动物模型

自发性高血压大鼠（SHR）模型是研究ACE-IP体内效应的经典模型。其他常用模型包括：单肾双夹模型、慢性肾性高血压大鼠、达希尔盐敏感性大鼠模型、果糖诱导高血压模型等。这些模型通过尾套法或植入式导管等技术监测血压变化，为评价食物肽的生理效应提供了关键数据。例如，大豆源肽VHVV在高血压大鼠模型中表现出显著的降压效果。

潜在应用

ACE-IP在功能性食品领域具有广阔前景，可被整合到乳制品、饮料和补充剂中，通过缓释技术提高生物利用度。除心血管保护作用外，研究还发现其具有抗糖尿病、抗癌、免疫调节和抗菌等多重生物活性，这使其应用范围可从疾病预防扩展至食品保鲜领域。然而，溶解度、生物利用度和规模化生产仍是产业化的主要瓶颈。

结论

食物源性ACE-IP是具有多重健康效益的生物活性化合物，其研究重点已从单一的ACE抑制转向多靶点调控。尽管计算机模拟和体外研究取得了显著进展，但将实验室发现转化为实际治疗方案仍需突破规模化生产、功效一致性和安全性评估等壁垒。未来研究应聚焦于建立跨学科合作框架，整合计算生物学与实验验证，推动ACE-IP向精准医疗方向转化。

作者贡献声明

Mohammad Taghizadeh: 原始起草、可视化、验证、调查。

Armin Mirzapour-Kouhdasht: 审阅编辑、原始起草、可视化、验证、监督、调查、概念化。

Jen-Yi Huang: 审阅编辑、监督、项目管理、资金获取。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本研究报告的已知竞争性财务利益或个人关系。