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关键词：
青稞,萌发,淀粉酶
发表时间：
2012-12-18 15:28:34
摘要: 在新药发现过程中, 虚拟筛选的应用可以富集活性化合物, 降低筛选成本, 提高药物筛选的可行性,因此已成为新药发现的重要方法。虚拟筛选与生物活性筛选的结合, 可以优势互补, 有效地促进新药的发现。本文介绍了非类药化合物排除、假阳性化合物排除、药效团搜索、分子对接计算以及分子相似性分析等几种方法在药物发现中的应用及其发展趋势, 以期更好地应用虚拟筛选方法, 促进新药的快速发现。
药物筛选是药物发现的最初阶段和关键步骤, 其目的是发现新药。由于采用动物模型进行药物筛选的成本高、效率低、速度慢、样品需要量大等特点, 近年来已逐步从以体内实验筛选为主, 转变为以体外实验筛选为主特别是以高通量筛选 (high throughput screening, HTS)为主的新药发现模式[1]。高通量筛选采用自动化操作系统执行实验过程, 以灵敏快速的检测方法和手段采集生物活性数据, 每天可以完成数万甚至数十万个样品的活性检测, 从而极大地提高了药物筛选的速度。
高通量筛选技术的应用, 使得待筛样品的数量成为药物筛选的重要瓶颈, 因此新的化学合成技术
特别是组合化学合成技术得到快速发展和广泛应用。据理论推算, 一个组合化学工作者一年可合成
1×104～1×105 个化合物, 若将所有的组合化学库加在一起, 目前的化合物数量可达1×109 甚至更多[2],大量化合物的出现虽然满足了高通量药物筛选的需要, 但是对于如此海量化合物的活性评价, 如果采取高通量筛选的方法, 其阳性率很低, 一般不到万分之一。在这种情况下, 仅仅依赖于高通量筛选技术发现先导化合物, 其成本高且成功率低, 将造成大量不必要的浪费。因此, 目前开展药物筛选, 还需要引入其他新理论、新方法和新技术, 以提高新药发现的几率,降低新药发现的成本。
特别是组合化学合成技术得到快速发展和广泛应用。据理论推算, 一个组合化学工作者一年可合成
1×104～1×105 个化合物, 若将所有的组合化学库加在一起, 目前的化合物数量可达1×109 甚至更多[2],大量化合物的出现虽然满足了高通量药物筛选的需要, 但是对于如此海量化合物的活性评价, 如果采取高通量筛选的方法, 其阳性率很低, 一般不到万分之一。在这种情况下, 仅仅依赖于高通量筛选技术发现先导化合物, 其成本高且成功率低, 将造成大量不必要的浪费。因此, 目前开展药物筛选, 还需要引入其他新理论、新方法和新技术, 以提高新药发现的几率,降低新药发现的成本。
药物虚拟筛选是基于药物设计理论, 借助计算机技术和专业应用软件, 从大量化合物中挑选出一
些有苗头的化合物, 进行实验活性评价, 其阳性率一般在5%～20%, 远远高于高通量筛选的阳性率[3], 但虚拟筛选的计算结果最终还需要实验结果来验证。因此, 虚拟筛选技术与实验筛选技术优势互补, 如果将两者结合起来, 将有利于新药的快速发现。
本文根据虚拟筛选所采取的方法策略, 分别介绍非类药化合物排除、假阳性化合物排除、药效团搜索、分子对接计算以及分子相似性分析等几种方法在药物发现中的应用及其发展趋势。
些有苗头的化合物, 进行实验活性评价, 其阳性率一般在5%～20%, 远远高于高通量筛选的阳性率[3], 但虚拟筛选的计算结果最终还需要实验结果来验证。因此, 虚拟筛选技术与实验筛选技术优势互补, 如果将两者结合起来, 将有利于新药的快速发现。
本文根据虚拟筛选所采取的方法策略, 分别介绍非类药化合物排除、假阳性化合物排除、药效团搜索、分子对接计算以及分子相似性分析等几种方法在药物发现中的应用及其发展趋势。
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