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生物計算輔助藥物篩選

計算機輔助藥物設計系統

      計算機輔助藥物設計是新藥研究的重要手段,是以計算機化學為基礎,通過計算機的模擬、計算和預算藥物與受體生物大分子之間的關系,設計和優化先導化合物的方法。計算機輔助藥物設計實際上就是通過模擬和計算受體與配體的這種相互作用,進行先導化合物的優化與設計。計算機輔助藥物設計大致包括活性位點分析法、數據庫搜尋、全新藥物設計。

計算機輔助藥物設計

根據虛擬篩選的方式可以分為兩類,即正向篩選和反向篩選:

一、正向篩選:

正向篩選是基于已知靶點尋找潛在化合物的過程。按照篩選原理,正向篩選可以分為兩類, 即基于分子對接的虛擬篩選和基于藥效團的虛擬篩選。

1、基于分子對接的虛擬篩選:正向篩選是基于已知靶點尋找潛在的化合物的過程。

分子對接是一種基于靶標蛋白三維結構的藥物篩選方式。通過小分子化合物與靶標進行分子對接, 綜合分析得分及空間構象情況,包括靜電作用、氫鍵作用、疏水作用、范德華作用等性質,可以探索配體小分子 與受體生物大分子具體作用方式和結合構型,解釋化合物產生活性的原因,為合理地優化化合物結構提供指導; 通過結合親合性打分函數,小分子化合物與靶蛋白的結合能力可以定量地得到評價,為候選化合物的挑選提供依據, 篩選潛在活性化合物,為實驗提供參考。基于分子對接的小分子化合物的虛擬篩選是目前最有潛力的藥物開發工具, 由于分子對接過程對化合物結構并沒有限制,基于分子對接的虛擬篩選完全有可能獲得結構新穎的先導化合物。 可以有效的節約時間和費用,這對于發展創新藥物無疑起到巨大的推動作用。

2、基于藥效團的虛擬篩選:

藥效團是一種基于小分子化合物的高效藥物篩選手段。通過分析一個或多個活性小分子 的藥效特征,推納概括出使得分子具有活性的重要藥效基團特征。藥效團篩選的計算量較小,可以在分子 對接前進行,對幾百萬或幾千萬的小分子數據庫進行藥效團篩選只需要很短時間。客戶只需要提供1個或 多個活性分子,就可以構建公共藥效團進行篩選,搜索含相同特征的小分子,并指導新活性分子的合成。 一些分子模擬軟件還提供方法來預測匹配分子的生物活性,如基于藥效團的QSAR模型等。但是,基于藥效團 模型的虛擬篩選通常獲得與構建模型所用的化合物結構性質類似的分子結構,在發展新穎骨架的先導化合物 方面具有一定的局限性。

化合物數據庫資源

虛擬篩選庫類別

分子數目

數據庫說明

供應商ChemDiv

1261245

來源于Chemdiv,總量大,具有超過14,000種母核,多樣性豐富, 新化合物多。

供應商TargetMol

5000

來源于TargetMol,包含了5000種已知活性的小分子化合物, 包擴1818種上市藥物,800多種臨床期藥物,1500種天然產物以及其他最新研究中的活性分子。

供應商Enamine

1393713

來源于Enamine,數量大,多樣性豐富。

供應商Specs

200187

來源于Specs,多樣性豐富。

供應商LifeChemicals

368367

來源于Lifechemicals,多樣性豐富。

供應商ChemBridge

653850

來源于Chembridge,包含類藥化合物和先導化合物。

供應商InterBioScreen

441574

來源于InterBioScreen,多樣性豐富。

供應商MayBridge

61756

來源于Maybridge,多樣性豐富

 

  • 反向篩選:反向虛擬篩選是一種對給定藥物或活性小分子通過計算方法找到其潛在藥物靶標的過程。

反向篩選是一種對給定藥物或活性小分子通過計算方法找到其潛在藥物靶標的技術。 研究表明,大多數已知藥物的作用靶標不只一個而是多個。藥物作用多靶標是藥物毒副作用的根源, 也是藥物產生新作用的基礎,預測藥物靶標、探討靶標疾病關系,是尋求疾病治療的有效方法。

研錦生物在靶點數據庫的基礎上,成功構建了反向虛擬篩選服務平臺, 為客戶提供化合物靶標確證、藥物新作用研究、藥物毒副作用研究服務, 并提供靶標相關PubMed、EC、UniProt、CAS、DrugBank藥化信息以及靶標活性位點的信息搜索。

靶標數據庫資源

靶標篩選庫類別

靶標數目

活性位點數目

數據庫說明

Whole靶點庫

140

2119

疾病基因對應的靶標晶體結構完全解析

part靶點庫

506

5487

疾病基因對應的靶標結構部分被解析

scPDB靶點庫

3536

9275

人源靶標733個,數據來源于scPDB數據庫

 

計算藥物設計服務內容

  • 分子動力學模擬(MD)

  • 同源模建/同源建模(Homology Modeling)

  • 基于結構的藥物設計(Structure-based Drug Design)

  • 基于片段的藥物設計(Fragment-based Drug Design)

  • 全新從頭設計(De novo Design) 

  • 多靶標藥物設計(Multiple Targeting Design)

  • 骨架替換(Scaffold Replacement)

  • 組合庫枚舉(Combinatorial Library)

  • 構效關系分析與建模(QSAR)

國內外計算機輔助藥物設計成功的例子:

疾病/藥物

靶標

研究方法

活性分子

單位/公司

心血管

PFA受體

3D-QSAR

3個分子活性超過銀杏內酯

上海藥物所

心律失常

鉀離子通道

3D-QSAR

結構新穎的活性分子超過Dofetlide, 1個化合物已通過動物和毒性試驗,并轉讓給一醫藥公司

上海藥物所

心律失常

鉀離子通道

虛擬篩選

從小分子庫中找到抗心律失常的天然產物;找到活性比TEA高1000倍的化合物

上海藥物所

老年性癡呆

乙酰膽堿酯酶

從頭設計和虛擬篩選

找到活性為nM數量級的抑制劑

上海藥物所

老年性癡呆

β分泌酶

虛擬篩選

在國際首次找到有機小分子抑制劑,活性為μM,可作為先導結構進一步衍化

上海藥物所

腫瘤

酪氨酸激酶

虛擬篩選

找到有一定活性的新結構類型抑制劑

上海藥物所

腫瘤

MMP

ZBG設計

找到活性為nM數量級的抑制劑

上海藥物所

神經系統

FKBP12

虛擬篩選、組合庫設計

有10個表現出高于或與接近于陽性對照化合物FK-506

軍科院藥物所

腫瘤

BCL-2

虛擬篩選、組合庫設計

發現了具有誘導細胞凋亡和抗腫瘤新生血管形成的藥物先導化合物

軍科院藥物所

關節炎

磷脂酶A2

從頭設計、虛擬篩選、3D-QSAR

找到結構新穎活性與陽性化合物相當的化合物

北京大學化學系

Dorzolamid

碳酸酐酶



Merck Sharp and Dohme(Harlow, UK)

Saquinavir

HIV蛋白水解酶



Roche(Welwyn, UK)

Relenza

神經氨酸苷酶



Biota (Melbourne, Australia)

AG85,AG337,AG331

胸腺核酸合成酶



Agouron (La Jolla, CA, USA)

Ro466240

凝血酶



Roche (Basel, Switzerland)

Gleveca

Abl-酪氨酸激酶



Novartis (Basel)

 


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