虛擬篩選 (Virtual Screening, VS)介紹: 加速新藥研發(fā),降低成本_MCE
虛擬篩選(Virtual Screening, VS)是現(xiàn)代新藥研發(fā)流程中的一項關(guān)鍵技術(shù)。它依托于計算機的模擬能力,目標(biāo)是從海量化合物數(shù)據(jù)庫中識別出潛在的活性分子。
其工作原理主要有兩種策略:一種是基于靶標(biāo)生物大分子(如蛋白質(zhì))的三維結(jié)構(gòu),模擬化合物與靶標(biāo)結(jié)合位點的相互作用;另一種則是基于已知活性分子的定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)模型,利用化合物結(jié)構(gòu)特征與生物活性之間的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行預(yù)測。
無論采用哪種策略,虛擬篩選的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是運用評分函數(shù)來評估和比較化合物與靶標(biāo)的結(jié)合能力或符合期望活性的程度,并據(jù)此對候選化合物排序。通過這種計算機預(yù)篩選,研究人員能夠優(yōu)先選擇結(jié)合潛力最大、最可能具備所需生物活性的分子進(jìn)入后續(xù)的實驗驗證階段,從而提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率和成功率,是高通量篩選的有效補充手段。
虛擬篩選的分類
根據(jù)依賴信息的不同,虛擬篩選主要分為以下兩類:
基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選(Structure-Based Virtual Screening, SBVS)
依賴靶標(biāo)蛋白的三維結(jié)構(gòu)(如X射線晶體結(jié)構(gòu)、同源建模結(jié)構(gòu)等),通過分子對接、分子動力學(xué)模擬等方法預(yù)測化合物與蛋白的結(jié)合模式和親和力。
基于配體的虛擬篩選(Ligand-Based Virtual Screening, LBVS)
在缺乏靶標(biāo)結(jié)構(gòu)的情況下,基于已知活性化合物的結(jié)構(gòu)特征或藥效團(tuán)模型,預(yù)測具有相似性質(zhì)的潛在活性分子。常用方法包括定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)、藥效團(tuán)建模、相似性搜索等。
虛擬篩選的核心優(yōu)勢
利用小分子化合物與藥物靶標(biāo)間的分子對接運算,虛擬篩選可快速從幾十至上百萬分子中,遴選出具有成藥性的活性化合物,大大降低實驗篩選化合物數(shù)量,周期短、成本低、陽性率高。
虛擬篩選的標(biāo)準(zhǔn)流程
完整的虛擬篩選流程通常包括以下幾個關(guān)鍵步驟:
靶標(biāo)選擇與結(jié)構(gòu)準(zhǔn)備
明確研究靶點,獲取或構(gòu)建其三維結(jié)構(gòu),并進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化(如去除水分子、添加氫原子、質(zhì)子化狀態(tài)調(diào)整等)。
化合物庫構(gòu)建與處理
選擇合適的化合物數(shù)據(jù)庫,進(jìn)行去重復(fù)、結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化、能量最小化等預(yù)處理。
虛擬篩選策略選擇
根據(jù)靶標(biāo)結(jié)構(gòu)是否可用,選擇SBVS或LBVS方法。
分子對接與評分
使用對接軟件將化合物對接至靶標(biāo)活性位點,并計算結(jié)合能或評分值。
結(jié)果排序與分析
根據(jù)評分結(jié)果對化合物進(jìn)行排序,結(jié)合可視化工具(如PyMOL、Maestro)分析關(guān)鍵相互作用。
命中化合物選擇與實驗驗證
選取排名靠前的化合物進(jìn)行體外或體內(nèi)實驗驗證其活性與選擇性。
MCE 虛擬篩選 (Virtual Screening, VS)服務(wù)
靶點調(diào)研、分子化合物庫制備、分子對接篩選/藥效團(tuán)建模及篩選、人工篩選以及理想實體化合物的代購等。
MCE服務(wù)優(yōu)勢
• 高性能的計算機服務(wù)器• 豐富的數(shù)據(jù)庫資源,包含1600萬+ 可購買化合物• 專業(yè)的分子模擬和藥物設(shè)計團(tuán)隊• 高度標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)隱私管理• 具有競爭力的價格優(yōu)勢
虛擬篩選提供的項目報告結(jié)果有哪些
一般情況下,分別提供篩選的每個化合物庫排名-前200名化合物結(jié)構(gòu)式及相關(guān)化合物信息(三個文件:SDF、PDF、EXCEL),提供綜合排名-前 5 名化合物與靶蛋白的對接模式圖 (2D/3D圖),以及PDF項目報告文件(報告包含靶蛋白背景調(diào)研、篩選流程、5個優(yōu)選化合物對接模式分析等)。
我們目前使用一種軟件嗎?是否會用幾種軟件同時篩選,然后綜合幾個軟件給出最終結(jié)果?
針對不同的虛擬篩選分別用薛定諤或discovery studio軟件,最終作圖用的是PyMol軟件。出于時間和成本考慮,一般只會用一種軟件進(jìn)行篩選。
虛擬篩選的應(yīng)用領(lǐng)域
虛擬篩選已廣泛應(yīng)用于多個藥物研發(fā)領(lǐng)域:
小分子藥物發(fā)現(xiàn):如抗癌藥物、抗病毒-藥物等
多肽與蛋白質(zhì)藥物篩選:如靶向肽、抗體模擬物等
天然產(chǎn)物挖掘:從中藥或植物提取物中尋找活性成分
老藥新用(Drug Repurposing):快速篩選已上市藥物的新適應(yīng)癥
虛擬篩選正在重塑藥物研發(fā)的范式,它將海量數(shù)據(jù)與智能計算相結(jié)合,顯著縮短了從靶點識別到候選分子發(fā)現(xiàn)的時間周期。無論是小分子、多肽還是復(fù)雜生物大分子,虛擬篩選都展現(xiàn)出強大的應(yīng)用潛力。對于藥物化學(xué)家和計算生物學(xué)家而言,掌握這一技術(shù),將成為推動創(chuàng)新藥物研發(fā)的關(guān)鍵能力。
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