综述：关于计算方法在神经生物学中研究过渡金属配合物细胞毒性方面的应用综述

《Developmental Neurobiology》：A Review Study on Computational Insights Into Transition Metal Complex Cytotoxicity in Neurobiology

过渡金属配合物（TMCs）作为神经治疗潜力剂，其红ox活性与生物分子相互作用机制及神经毒性问题亟待解析。本文系统综述了分子对接、密度泛函理论（DFT）和分子动力学（MD）模拟在评估TMCs结构-活性关系、血脑屏障穿透及神经毒性机制中的应用，并探讨了机器学习与标准化计算流程对神经金属药物研发的推动作用。

　　

摘要

过渡金属配合物（TMCs）由于其氧化还原活性、配位灵活性以及与生物分子靶点的相互作用能力，已成为神经治疗领域具有前景的候选物质。然而，它们对神经组织的细胞毒性作用尚未得到充分理解，这给安全且靶向的应用带来了挑战。计算方法为揭示TMC诱导的细胞毒性机制提供了强大的工具，使得在分子水平上预测生物行为成为可能。本研究探讨了如何运用先进的计算机模拟技术（如分子对接、密度泛函理论（DFT）和分子动力学（MD）模拟）来评估TMCs在神经科学背景下的结构、反应性和相互作用特性。特别关注了神经毒性机制的建模、血脑屏障穿透性的评估，以及与神经退行性疾病和儿童脑癌相关的结构-活性关系（SARs）的识别。通过对比不同金属中心和配体框架的研究，揭示了电子结构的变化如何影响生物学结果。此外，还指出了当前计算方法的局限性，以及在准确模拟神经微环境方面所面临的挑战。未来研究的方向包括整合机器学习以提高预测准确性、自动化化合物筛选，并指导基于金属的神经活性药物的合理设计。该综述还强调了制定标准化协议的重要性，以提高计算神经毒理学研究的可重复性和生物学相关性。通过将计算化学的能力与神经生物学的需求相结合，本研究为开发安全、靶向且有效的基于过渡金属的神经系统治疗方法提供了一个战略框架。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

由于在本研究中未生成或分析任何数据集，因此不适用数据共享的规定。