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將進(jìn)酒杯新蟲(chóng) (初入文壇)
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基于配體的虛擬篩選
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虛擬篩選(virtual screening,VS)是指基于藥物設(shè)計(jì)理論,借助計(jì)算機(jī)的技術(shù)和專業(yè)應(yīng)用軟件,從大量化合物中挑選出一些有苗頭的化合物,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)活性評(píng)價(jià)的一種方法,其目的是從幾十個(gè)乃至百萬(wàn)個(gè)分子中篩選出新的先導(dǎo)化合物。 從原理上來(lái)講,虛擬篩選可以分為兩類,即基于受體(Receptor-based virtual screening)的虛擬篩選和基于配體(ligand-based virtual screening)的虛擬篩選。 基于受體的虛擬篩選也稱為基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選,利用分子對(duì)接技術(shù),基于受體的三維結(jié)構(gòu),在結(jié)合位點(diǎn)處自動(dòng)的匹配化合物數(shù)據(jù)庫(kù)中的小分子,然后對(duì)可能的結(jié)合模式運(yùn)用基于分子力場(chǎng)的打分函數(shù)進(jìn)行結(jié)合能計(jì)算,最終得到化合物能量排名。 相對(duì)于基于配體的虛擬篩選,其優(yōu)勢(shì)是能避免活性化合物微小的結(jié)構(gòu)變化所引起的活性改變,但也存在一些不足: 1)最大的問(wèn)題就是打分函數(shù)的準(zhǔn)確性及適用性,一般考慮到計(jì)算速度,通常采用比較簡(jiǎn)單的打分函數(shù),但簡(jiǎn)單的打分函數(shù)不能很好的考慮到較弱的相互作用; 2)基于受體的虛擬篩選需要受體結(jié)構(gòu)和指定結(jié)合位點(diǎn),但許多重要的靶標(biāo)都沒(méi)有可用的受體結(jié)構(gòu); 3)而且分子對(duì)接存在需要解決的問(wèn)題: 分子的柔性 熔化劑效應(yīng) 打分函數(shù) 基于配體的方法是依據(jù)結(jié)構(gòu)決定性質(zhì)原理,這類方法有: 1)藥效團(tuán)模型(pharmacophore modeling),是對(duì)一系列已知有活性的化合物進(jìn)行藥效團(tuán)研究,通過(guò)構(gòu)象分析、分子疊合等方法歸納得到對(duì)化合物活性起到關(guān)鍵作用的一些基團(tuán)的信息; 2)定量構(gòu)效關(guān)系(quantitative structure activity relationship ,QSAR),是一種借助分子的理化性質(zhì)參數(shù)或結(jié)構(gòu)參數(shù),以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)手段定量研究有機(jī)小分子和生物大分子相互作用,有機(jī)小分子在生物體內(nèi)吸收、分布、代謝、排泄等生理相關(guān)性質(zhì)的方法; 3)結(jié)構(gòu)相似性方法(structual similarity, SSIM)是通過(guò)各種描述符或指紋進(jìn)行相似性匹配,從而判斷化合物是否具有類似活性或治病機(jī)理。 作為分子對(duì)接的重要補(bǔ)充手段,基于配體的虛擬篩選具有速度快,通用性好(不受靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)限制)的優(yōu)點(diǎn)。 藥物篩選過(guò)程涉及化合物資源庫(kù)、虛擬篩選結(jié)果、實(shí)體篩選化合物的選取、實(shí)體篩選模型、實(shí)體篩選數(shù)據(jù)管理等。實(shí)體篩選包括分子水平、細(xì)胞水平、動(dòng)物水平等不同層次的篩選數(shù)據(jù)管理。篩選過(guò)后的大量數(shù)據(jù)如果管理不善,必定會(huì)制約中心藥物篩選的發(fā)展,也不利于后期的審計(jì)核查及數(shù)據(jù)分析。然而目前市場(chǎng)上的篩選軟件大多不具備數(shù)據(jù)管理這一項(xiàng)功能,難以滿足需求。 |
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