第15講-計算機輔助藥物設計課件

生物信息學與藥物設計03-06-2016生物信息學第十五講

1.生物信息學與藥物設計概述DrugDesignProcess藥物研發(fā)模式的改變傳統(tǒng)藥物研發(fā)模式新的藥物研發(fā)模式根據(jù)資料篩選合理的藥理模型化學合成或從天然產(chǎn)物中人工尋找靶點的識別靶點的證實先導化合物的發(fā)現(xiàn)先導化合物的優(yōu)化臨床評價投入市場時間長，花費大，藥物作用機理不明確針對性強，效果好，周期短，研發(fā)投入低生物信息學與新藥研制人類基因組計劃、蛋白質(zhì)組計劃、結構基因組學的開展，為生物醫(yī)藥研究提供豐富的生物學信息。在這紛繁復雜的生物信息中尋找合適的藥物作用靶標是生物信息學的重要目的之一。生物信息學通過主要在以下幾個方面為藥物設計提供幫助確定與疾病相關的靶標；驗證靶標的有效性；預測靶標生物大分子的三維結構；確證藥物的作用機制；預測藥物的毒性未來的藥物研究過程將是基于生物信息學（bioinformatics)知識挖掘的過程。數(shù)據(jù)處理和關聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)藥物作用對象確定靶標分子合理藥物設計DrugdiscoveryofpostgenomicsFunctiongenomicsTargetdiscoveryTargetevaluationLeaddiscoveryClinicaltrailLeadoptimizationMarketRationaldrugdesign合理藥物設計：Rationaldrugdesign依據(jù)生物化學、酶學、分子生物學、遺傳學、信息學以及計算化學等學科的研究成果，針對這些基礎中所揭示的包括酶、受體、離子通道以及核酸等潛在的藥物設計靶點，并參考其他類源性配體或天然產(chǎn)物底物的化學結構特征設計出合理的藥物分子，以發(fā)現(xiàn)選擇性作用于某種靶點的新藥。計算機輔助藥物設計（Computer-AidedDrugDesign，CADD）計算機輔助藥物設計將合理藥物設計的思路與方法計算機化，為合理藥物設計提供強有力的基本工具和手段離開計算機的輔助，合理藥物設計是寸步難行的。CADD是近年來發(fā)展起來的研究與開發(fā)新藥的一種嶄新技術，以數(shù)學、藥物化學、生物化學、分子生物學、分子藥理學、結構化學、結構生物學、細胞生物學等學科為基礎，以量子化學、分子力學和分子動力學等為理論依據(jù)，借助計算機數(shù)值計算和邏輯判斷、數(shù)據(jù)庫、圖形學、人工智能等處理技術，進行合理的藥物設計。CADD概念CADD的產(chǎn)生1964年，Hansch建立定量關系，計算機開始介入藥物設計領域－計算功能，非真正意義上的輔助20世紀70年代，CADD產(chǎn)生－計算機科學的不斷進步以及量子化學、分子力學、分子動力學與藥學學科的滲透，使計算機科學中的數(shù)據(jù)庫、圖形學及人工智能廣泛應用于藥物分子和生物大分子的三維結構研究，為構象分析、二者作用模式認定、機理推測以及構效關系研究等提供了先進的手段和方法20世紀80年代末特別到了90年代，由于生物大分子結構測定技術和計算機技術的進步，CADD快速發(fā)展，日益成熟－CADD已經(jīng)從基礎理論的研究開始過渡到實際應用的階段，各種CADD參與設計的藥物已經(jīng)相繼上市或進入臨床研究階段國內(nèi)－中國科學院上海藥物研究所和生物物理研究所、中國科學技術大學計算機分子設計實驗室CADD的作用大大加速了研制新藥的速度，節(jié)省了新藥開發(fā)工作的人力、物力和財力，因為它從理論的角度出發(fā)，可避免以前研究中一定程度的盲目性，能進行直觀的設計，指導人們有目的地開發(fā)新藥以美國StructureBioinformaticsInc.(SBI)提供的數(shù)據(jù)為例，平均每個新靶點需篩選10萬個化合物，傳統(tǒng)藥物設計命中率在0.1～0.01％，而以計算機輔助進行藥物設計，其命中率可提高到5％～20％，可以減少99.9％的費用應用CADD成功設計出新型藥物的例子很多，eg：治療青光眼的碳酸酶抑制劑多佐拉米（Dorzolamid）、HIV蛋白酶抑制劑類、抗艾滋病藥物扎那米韋（Zanamivir）等，而進入臨床研究階段的藥物更多。2.藥物設計的基本概念2.1受體結合部位受體基團(receptophore)，受點或結合部位(bindingsite)——受體中含有的與配體發(fā)生分子間相互作用而結合的部位,有著十分復雜的作用和空間特征例:唾液酸苷酶-唾液酸作用模型圖從二氫葉酸還原酶(dihydroflatereductase,DHFR)-甲氨蝶呤(Methotrexate,MTX)復合物2.2藥物受體相互作用機制相互作用力契合空間形狀契合誘導契合2.2.1配體-受體的相互作用力和空間形狀的契合腎上腺素能激動α和β腎上腺素受體，而異丙腎上腺素僅能激動β-腎上腺素受體2.2.2配體-受體的誘導契合(induced-fit)誘導契合：Koshland認為結晶狀態(tài)的酶受點形狀與底物的形狀不一定是互補的，在酶（蛋白質(zhì)為柔性結構）和底物相互作用時，具有柔性或可塑性的酶活性中心受底物的誘導而發(fā)生構象的變化，產(chǎn)生互補性的契合，而且這種構象的誘導變化是可逆的。手-手套模型Vs鑰鎖模型(剛性結構)

疏水鍵、靜電引力、氫鍵和螯合鍵－－主要結合力靜電斥力和立體位阻使藥物和受體相互排斥蛋白質(zhì)所固有的三維結構，決定這些力的結合方式和結合能力蛋白質(zhì)分子中氨基酸殘基維系著活性部位的特異性排列，盡管只有少數(shù)的氨基酸參與特異性結合，但是遠離受點的基團在決定空間結構中也起一定的作用2.2.3藥物-受體相互作用力的類型和性質(zhì)藥物-受體相互作用力范德華力(vanderWaalsforce,VDW)疏水鍵（hydrophobicbond）氫鍵（hydrogenbond）氫鍵（hydrogenbond）氫鍵（hydrogenbond）離子鍵（ionicbond,ion-ionbond）

——靜電作用（electrostaticinteraction)偶極-偶極相互作用（dipole-dipoleinteraction）

——靜電作用（electrostaticinteraction)誘導偶極作用（induceddipoleinteraction）

——靜電作用（electrostaticinteraction)離子-誘導偶極作用（ion-induceddipoleinteraction)偶極誘導偶極作用（dipole-induceddipoleinteraction)2.2.4立體因素對配體-受體結合的影2.3藥物的化學結構與生物活性的關系（SAR）概念：構效關系（Structure–ActivityRelationship,SAR):

藥物的化學結構和生物活性之間的關系－－－藥物設計學的基礎目的：獲得藥物的生物活性與其結構間依賴關系的規(guī)律，以便能解析和認識藥物的作用機理和作用方式，預測某一化合物的生物活性意義：可為有效地研究藥物作用規(guī)律以及合理地設計新藥提供理論依據(jù)和實際指導

除了研究藥效學外，還有藥物代謝動力學的構效關系（SKR），藥物毒性的構效關系，即結構－毒性關系（STR），這樣區(qū)別出藥物分子中決定藥效的基團（藥效基團）和影響藥動學的結構部分（藥動基團）以及毒性基團，以便在藥物設計的同時，對藥物的代謝性質(zhì)及毒性加以考慮，為設計出高效、低毒、安全的新藥物提供依據(jù)構動關系（structure-pharmacokineticsrelationships,SKR）構代關系（structure-metabolismrelationships,SMR）構毒關系（structure-toxicityrelationships,STR）藥效基團、藥動基團和毒性基團2.3.1藥效基團（pharmacophore或biophore）亦稱藥效團，指一系列生物活性分子所共有的、對藥物活性起決定作用的結構特征，如氫鍵供體和接納體、正負電荷和疏水基團為典型的結構特征，常見的有雜原子、極性官能團、芳香環(huán)，如N、O、OH、COOH等磺胺類抗菌藥的藥效基團為對氨基苯磺酰胺結構阿片類止痛藥的骨架型藥效基團5-羥色胺（5-hydroxytryptamine，5-HT）受體拮抗劑的藥效基團2.3.2藥動基團藥物中參與體內(nèi)藥物的吸收、分布、代謝和排泄（ADME）過程的基團，本身不具有顯著的生物活性，只決定藥物的藥動學性質(zhì)，當它和藥效團組合就很可能產(chǎn)生一個療效優(yōu)良的藥物據(jù)統(tǒng)計，在臨床上進行試驗研究的化合物中，大約有1/3因為藥動學性質(zhì)不適宜而不能發(fā)展成為新藥，在進入臨床研究前作ADME評價，減少藥物開發(fā)的風險藥動基團通常是模擬自然界存在的物質(zhì)，如氨基酸、磷酸基、糖基等生物代謝基本物質(zhì)，使藥物分子具有類似天然物質(zhì)被轉運的性質(zhì)，改變藥物在體內(nèi)的轉運，增強靶向性如氮芥與氨基酸、糖類、甾體、嘌呤、嘧啶或單克隆抗體等結合，靶向性增強、抗腫瘤活性增強、毒性降低嘧啶氮芥氮芥2.3.3毒性基團(toxicophore)藥效基團所產(chǎn)生的生物效應為毒性反應，毒性基團往往存在于癌細胞的化療藥物中，其毒性選擇性越好，則越安全可能致癌基團：環(huán)氧化合物和可以生成正碳的基團，如芳基、烯基、炔基、環(huán)丙基及含雜原子的類似物N-氧化劑、N-羥胺、胺類及在體內(nèi)能轉化為胺的物質(zhì)烷基硫酸酯或磺酸酯-內(nèi)酯和醌類可生成正碳或自由基的某些鹵代烷，含鹵芳烴及含鹵硝基芳烴有助于我們在設計新分子時避免引入一些可能引起毒性、致癌、致突變的基團2.3.4藥效構象(pharmacophoricconformation)藥物分子與受體結合時所采取的實際構象≠最低能量構象乙酰膽堿acetylcholine2.3.5定量構效關系（Quantitativestructure–activityrelationshipmodels,QSAR）利用理論計算和統(tǒng)計分析工具來研究系列化合物結構（二維結構、三維結構和電子結構）與其生物效應（如藥物的活性、毒性、藥效學性質(zhì)、藥物代謝動力學參數(shù)和生物利用度等）之間的關系，結構特征以理化參數(shù)、分子拓撲參數(shù)、量子化學指數(shù)或結構碎片指數(shù)來表示，用數(shù)理統(tǒng)計的方法進行數(shù)據(jù)回歸分析，并以數(shù)學模型表達和概括出量變規(guī)律生物效應的大小以產(chǎn)生標準生物效應時藥物的摩爾劑量或摩爾濃度的負對數(shù)[log(1/C)]來表示標準生物效應多采用劑量－效應曲線的敏感部位，如IC50（halfmaximalinhibitoryconcentration(IC50)）LD50（"lethaldose,50%"）ED50（50%effectivedose）2.3.6二維定量構效關系（2D-QSAR）20世紀60年代，Hansch-Fujita發(fā)現(xiàn)活性與疏水參數(shù)、電性參數(shù)和立體參數(shù)相關，提出Hansch方程:log(1/C)=-k1π2+k2π+k3+k4ES+kS注：C為化合物產(chǎn)生指定生物效應物質(zhì)量的濃度；π、、ES分別表示疏水性參數(shù)、電性參數(shù)和立體參數(shù)；k代表各項因素貢獻大小的系數(shù)

二氫吡啶類鈣通道阻斷劑（DHPs）與受體的結合活性如下：

Log(1/C)=7.566+2.238B1o,m-0.479Lm-1.288B1p+1.948mO，m取代基的最小寬度參數(shù)B1增大可使活性增強，但間位取代基的長度參數(shù)L增大則使生物活性減弱P取代基的長度或最小寬度增加均使生物活性減弱m可有吸電子基團，但是m的取代基不宜過大，而對位則不應有取代基另有研究表明，o取代基疏水性大、p位疏水性小對生物活性有利，故推測鈣通道阻斷劑與受體結合的模型如下：2.3.7三維構效關系方法（3D-QSAR）20世紀80年代中期由Cramer提出，以配體和受體的三維結構為基礎，根據(jù)分子的內(nèi)能變化和分子間相互作用能的變化來定量地分析三維結構與生物活性間的關系。3D藥效基團模型三維結構已知的受體，可以分析受體接合部位的作用方式和空間特征，建立起藥物的三維藥效基團，并根據(jù)結構和空間互補的原則，能推斷配體的結構和形狀；或根據(jù)已知復合物的三維結構直接分析藥效基團三維結構未知的受體，可以利用分子模型技術，根據(jù)一系列活性分子的結構信息，進行SAR研究，總結出一些對活性至關重要的原子和基團及其空間關系，模建3D藥效基團模型3D藥效基團說明了藥效基團單元間的空間關系，常以各個點之間的距離、角度或其他幾何量度及其范圍來表示：3D藥效基團還能模擬與受體結合時的某些特征，比如占有范圍表示了3D藥效基團中不能被其他基團進入的空間部位3.計算機輔助藥物設計（CADD）的基本理論和技術Computer-AidedDrugDesignComputer-AssistedDrugDesignComputerizedDrugDesigninsilicoDrugDesign利用計算機的計算、邏輯判斷、圖形顯示等功能進行合理藥物設計---將藥物-受體作用可視化CADD將新藥研發(fā)的周期縮短了0.9年，直接研發(fā)費用降低了1.3億美元。應用理論方法設計并最終進入臨床研究的化合物已有40余個，并有若干成功上市的案例。計算機輔助藥物設計的成功實例：Dorzolamid碳酸酐酶MerckSharp&Dohme(UK)SaquinavirHIV蛋白水解酶Roche(UK)Relenza神經(jīng)氨酸苷酶Biota(Australia)GleevecAbl-酪氨酸激酶Novartis(Basel)計算機輔助藥物設計的意義指導有目的地開發(fā)新藥，減少盲目性和偶然性加快研制新藥速度，節(jié)省人力、物力和財力為研究者提供理論思維形象化的表達，直觀設計，理解和解釋實驗結果只是輔助性工具，仍需研究者的經(jīng)驗判斷和指導計算機輔助藥物設計所依賴的理論和技術量子化學(quantumchemistry)1913年Bohr提出：原子中的電子只能處于包含基態(tài)在內(nèi)的定態(tài)上，電子在兩個定態(tài)之間躍遷而改變它的能量，同時輻射出一定波長的光，光的波長取決于定態(tài)之間的能量差——量子論量子力學——研究微觀粒子（電子、原子、分子）運動規(guī)律的理論。它用波函數(shù)描寫粒子的運動狀態(tài)，以薜定諤方程確定波函數(shù)的變化規(guī)律并對各物理量進行計算量子化學是一門以量子力學的基本原理和方法來研究化學問題的學科。它從微觀角度對分子的電子結構、成鍵特征和規(guī)律、各種光譜和波譜以及分子間相互作用進行研究并藉此闡明物質(zhì)的特性以及結構和性能的關系等量子化學可計算出分子的各種理化參數(shù)，如分子結構、電子分布、易與親電試劑或親核試劑反應的部位、系統(tǒng)總能量和各個軌道的分子信息只適用于計算分子量較小分子，計算時間長分子力學(molecularmechanics)，力場方法(forcefieldmethod)基于經(jīng)典牛頓力學方程的一種計算分子的平衡結構和能量的方法，來研究分子體系的結構和性質(zhì)：在分子中原子間存在化學鍵，具有標準的鍵長、鍵角等，分子內(nèi)還存在非鍵相互作用。分子調(diào)整自身構象以盡量給出原子位置的最佳排布。由于計算量小，分子力學可研究包括成千上萬個原子的分子體系，包括有機小分子、生物大分子力場總能量，即分子總能量=鍵合作用+非鍵作用鍵合能的構成力場的總能量，即分子總能量Etotal：分子力學計算的優(yōu)缺點：可計算出分子的總能量計算速度快計算優(yōu)勢構象時易于陷于局部最小的能量分子動力學(moleculardynamics)原子在某一時刻由于運動而其坐標發(fā)生變化。以原子的牛頓運動方程計算每一原子的位置、作用力和加速度，按照分子瞬時運動狀態(tài)，模擬分子運動的過程。分子動力學在由分子體系的不同狀態(tài)構成的系綜中抽取樣本，從而計算體系的構型積分，并以此為基礎計算體系的熱力學量和其他宏觀性質(zhì)。計算時間短，可模建大分子的結構，給出藥物與靶點作用的信息，計算結構的準確性取決于選擇正確的力場和參數(shù)值3.2計算機軟硬件計算機圖形工作站(graphicworkstation)可用于圖形等方面具有較佳配備的高檔計算機，運算能力和顯示功能較強特點：高速CPU、高分辨率的彩色顯示器、大容量內(nèi)存、圖形功能強、類似UNIX的操作系統(tǒng)品牌：SiliconGraphicsIncorporated(SGI),SunGraphics,HP-PA,DECAlpha，Apollo，DellSGI?Origin?380064CPUsVisualizationDataArraySupercomputersWorkstationsfuel3.3計算機的軟件計算機輔助藥物設計軟件大多在研究過程中產(chǎn)生的程序的基礎上，由商業(yè)性公司進一步作模塊化加工，成為實用性軟件商業(yè)化軟件都具有漂亮的界面和使用方便的菜單，方便用戶使用。一般有多種可供選購的功能模塊Tripos（軟件基本運行平臺，包括分子力學計算、分子構建等基本功能）Sybyl/Base（基本平臺）Dynamics（分子動力學計算工具）QSARwithCoMFA（定量構效關系研究工具）DISCOtech（活性官能團預測，即分析計算一系列化合物可能的藥效基團）MOLCAD（分子表面性質(zhì)顯示工具）FlexX（對接）SYBYLGraphicswindowTextportSoftwareIntroductionMOLCADFlexX（具有快速將配體柔性對接到活性位點的功能）Cscore（提供了評價配體–受體之間相互作用的多種方法)SiteID（分析和觀察生物大分子內(nèi)部及表面結合位點的工具）LeapFrog（全新藥物設計工具）CONCORD（化合物二維結構轉化為三維結構的工具)VolSurf（吸收、代謝、分布預測工具）SiteIDDihydrofolateReductase-withMTXligand3.4藥物的化學信息三維結構數(shù)據(jù)庫實驗測定數(shù)據(jù)－－X射線晶體學和NMR等理論計算數(shù)據(jù)－－分子力學和分子動力學優(yōu)化，耗時長軟件直接將二維轉化為三維結構，如SYBYL開發(fā)的

CONCORD三維結構的來源：商業(yè)數(shù)據(jù)庫和法人數(shù)據(jù)庫主要的商業(yè)數(shù)據(jù)庫提供商：CAS，Daylight，MDLTheCambridgeStructuralDatabase(CSD)MDL數(shù)據(jù)庫簡介生物活性數(shù)據(jù)庫MDL藥物數(shù)據(jù)報道數(shù)據(jù)庫（MDDR,MDDR-3D）綜合了大約70,000種候選藥物的結構、生物活性、專利和版權信息及參考文獻綜合醫(yī)藥化學三維結構數(shù)據(jù)庫（CMC-3D）含有6,700多種化合物，包括它們的二維結構、三維模型以及重要的生化特征。所有這些化合物曾作為藥物試劑進行過人體實驗。NCI-3D

美國國家癌癥研究院（NCI）將其測試過的125,000種非專用化合物制成了文本文件。每個化合物都有CAS登錄號。

合成方法和轉化數(shù)據(jù)庫化學反應信息庫是MDL最早的有機合成反應數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過50多年的發(fā)展和積累，它包括的反應已超過800,000個。這些反應代表著最新的或是已改進了的合成方法。有機合成數(shù)據(jù)庫、綜合雜環(huán)化學數(shù)據(jù)庫、固相有機反應數(shù)據(jù)庫、代謝數(shù)據(jù)庫、毒性數(shù)據(jù)庫等化學物質(zhì)源和安全數(shù)據(jù)庫現(xiàn)有化學品目錄數(shù)據(jù)庫（ACD）包含了供應商信息，這些信息涉及240多個廠家商品目錄的200,000多種不同商用研究等級和數(shù)量的化學品。

3.5基于結構的藥物設計的策略間接藥物設計直接藥物設計直接藥物設計全新藥物設計:模板定位法原子生長法分子碎片法動力學算法基于靶點結構的三維結構搜尋間接藥物設計

3D-QSAR:假想受點點陣（HASL)

分子形狀分析(MSA）比較分子場分析法（CoMFA）藥效基團模型的建立:活性類似物法（AAA）藥效基團模型法基于藥效基團模型的三維結構搜尋:距離幾何法（DG）等依據(jù)受體受點，在一個已知的三維數(shù)據(jù)庫中進行搜尋，從而找到與之結構和性質(zhì)互補的配體分子，猶如在服裝店挑選合身的成衣根據(jù)受體受點的形狀和性質(zhì)，利用計算機程序計算和分子圖形顯示直接設計其結構互補的激動劑或拮抗劑，恰如量體裁衣定做服裝3.5.1直接法---基于靶點結構的藥物設計直接藥物設計：基于靶點結構的三維結構搜尋首先從與生物活性有關的靶點入手，闡明靶點的功能、三維結構、內(nèi)源性配基或天然底物的化學結構特征，以計算機輔助展示這些物質(zhì)的受點，然后用各種方法得到選擇性作用于該部位的配基分子受點的確定－－－受體蛋白與小分子配基的互補結合（空間互補及疏水作用、離子鍵、氫鍵、電荷轉移等作用）受點未知，可采用簡單的分子或碎片作為探針來探測配基分子活性部位可能的結合位置，如GRID活性位點分析法——GRID概念：利用計算機人工智能的模式識別技術，把三維結構數(shù)據(jù)庫中的小分子數(shù)據(jù)逐一地與搜尋標準（即提問結構）進行匹配計算，尋找復合特定性質(zhì)和三維結構形狀的命中結構，從而發(fā)現(xiàn)合適的藥物分子基礎：對接（Docking）受體和配體之間通過能量匹配的空間匹配而相互識別形成分子復合物，并預測復合物結構的操作過程三維結構搜尋對接定義：將小分子配體放置于受體的活性位點處，并尋找其合理的取向和構象，使得配體與受體的形狀和相互作用的匹配最佳應用：從小分子數(shù)據(jù)庫中搜尋與受體大分子有較好親和力的小分子，進行藥理測試，從中發(fā)現(xiàn)新的先導化合物軟件：DOCK，Docking，AutoDock，F(xiàn)lexX，F(xiàn)lexiDock對接的方法手工對接根據(jù)操作者的經(jīng)驗，在計算機上通過顯示的圖像從不同方向作受體和藥物的分子對接，然后經(jīng)能量優(yōu)化得到復合物的結構，如InsightII中的Docking模塊自動對接先在受體上找出結合腔，確定其表面，再將配體置于結合腔中，根據(jù)受體受點與藥物性質(zhì)和形狀的互補性，調(diào)整受體受點或藥物的構象，計算對接時各個取向的受體－藥物相互作用能，進行分子動力學模擬，求得復合物的全局最優(yōu)結合構象，即得到最佳的對接三維結構搜尋的基本要素三維結構數(shù)據(jù)庫（MDDR-3D,NCI、ACD-3D）合理的搜尋標準受體結構已知，直接根據(jù)受體受點的性質(zhì)和形狀反推出互補性配基的特征結構和空間關系，以此定義提問結構；受體結構未知，可根據(jù)一組活性配基的藥效基團模式圖或3D-QSAR分析來定義詢問條件（間接藥物設計）搜尋方法該詢問條件從29個ACE抑制活性類似物中得到，集中了這些化合物共同的理化性質(zhì)和空間特征，以此搜尋22.5萬化合物的數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)96個命中結構，藥理試驗證明這些化合物具有良好的ACE抑制活性，說明圖6-4的搜尋標準是合理的搜尋方法三維幾何搜尋－－－對符合三維幾何限制條件的化合物進行打分，如DOCK，F(xiàn)lexX三維相似性搜尋－－－分子不需要與受體受點相匹配，只要相似即可，相似性指數(shù)（較新）柔性構象搜尋－－誘導契合，低能構象，初篩、精篩，如AutoDOCK大分子三維結構搜尋－－－主要是蛋白質(zhì)，處于起步階段。根據(jù)蛋白質(zhì)的C原子和二級結構因素如-螺旋、-折疊及其之間的距離和角度三維結構搜尋的特點三維結構搜尋方法可以在實驗藥理篩選之前為數(shù)據(jù)庫中的分子作生物活性的可能性預測，其實這在進行計算機輔助藥物篩選，又稱虛擬篩選，它以酶、受體等生物大分子三維圖像代替生物樣品，以數(shù)據(jù)庫化合物結構代替化合物樣品，以對接代替藥理體外篩選，這樣篩選出有效的化合物，可直接購得進入生物測試階段，不必在實驗室合成，大大縮短了藥物開發(fā)的時間，提高了效率。這是一種很實用的藥物設計方法，已有很多成功的例子但由于受體的結構十分復雜，用搜尋方法找到配基中藥效基團與受體受點在電性和空間上完全吻合的概率非常?。淮送庠摲ㄊ艿浆F(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的限制，只能從現(xiàn)有的分子中尋找，無法創(chuàng)造新分子。

DatabaseScreenwithDOCK虛擬篩選(VirtualScreening)FlexXCScoreCombiFlexXFlexS虛擬篩選(VirtualScreening)Top100CrystalVirtualScreening全新藥物設計：從頭設計（Denovodrugdesign）根據(jù)受體受點與配基之間的互補性，在受體的受點配上基本構建塊，然后通過數(shù)據(jù)庫的搜尋和計算，在構建塊上安置合適的原子或原子團，得到與受體形狀和性質(zhì)互補的配體三維結構，該法考慮了受體和配體之間相互作用的優(yōu)勢和穩(wěn)定性，要比數(shù)據(jù)庫中搜尋的結構要好，而且得到的先導化合物可能是全新的，不被任何人的偏見所干擾全新藥物設計的方法模板定位法（moleculartemplate-directed)）－－在受點用模板構建出一個形狀互補的三維分子骨架，再根據(jù)受體的性質(zhì)把分子骨架轉化為具體的分子結構原子生長法（atombuild）－－根據(jù)靶點的性質(zhì)，如靜電、氫鍵和疏水性等，逐個地增加原子，配上與受點形狀和性質(zhì)互補的分子，基本構建塊為原子分子碎片法碎片連接法（linked-fragmentapproach）－－碎片庫+連接子庫，如CAVEAT碎片生長法（fragmentbuild）－－類似于原子生長法-－－基本構建塊為合理的碎片，得到的新分子在結構上比較容易接受，所以這一方法成為當前全新藥物設計的主流。生長連接全新藥物設計的特點與不足全新藥物設計的思想和方法是在最近十幾年才出現(xiàn)的，但是發(fā)展非常迅速，顯示出極大的優(yōu)越性配體結構可能是全新的，不受現(xiàn)有知識的約束,也不受人的思維束縛有時會是一些“超級分子”，雖然能和靶點很好的結合，但由于含有太多的原子種類或過多的化學鍵類型，缺乏合理性和實用性類藥性:RuleofFiveC.A.Lipinski'sRuleofFive(Lipinski五規(guī)則)

①氫鍵給體（連接在N和O上的氫原子數(shù)）數(shù)目<5；

②氫鍵受體（N和O的數(shù)目）數(shù)目<10；

③相對分子質(zhì)量<500；

④脂水分配系數(shù)logP

<5。

組合化學（combinatorialchemistry)組合化學是一門將化學合成、組合理論、計算機輔助設計及機器人結合為一體的技術。它根據(jù)組合原理在短時間內(nèi)將不同構建模塊以共價鍵系統(tǒng)地、反復地進行連接，從而產(chǎn)生大批的分子多樣性群體，形成化合物庫(Compound-library)；然后，手段對化合物庫進行篩選、優(yōu)化，得到可能有目標性能的化合物結構的科學。3.5.2間接藥物設計:基于配體結構的藥物設計間接藥物設計:基于配體結構的藥物設計3D-QSAR方法藥效基團模型方法對一系列活性化合物作3D-QSAR分析，對構象分析總結出一些對活性至關重要的原子和基團及其空間關系，反推出與之結合的受體的立體形狀、結構和性質(zhì)，推測得到靶物質(zhì)信息，即虛擬受體模型，以此來設計新的配體基于藥效基團模型的三維結構搜尋方法以藥效基團模型為提問結構來搜尋小分子三維結構數(shù)據(jù)庫從而得到新的配體，該法建立在3D-QSAR和藥效基團模型方法的基礎上4.CADD應用實例第一個SBDD方法設計的新藥碳酸酐酶抑制劑Dorzolamide

(治療青光眼疾病)于1994年上市Wellcome公司用CADD方法設計的5－HT1D受體激動劑311C90(治療偏頭痛)

，進入三期臨床研究美國Eli

Lilly公司開發(fā)的第一個高效、高選擇性人體非胰腺分泌型磷脂酶抑制劑LY311727,進入臨床研究4個已上市的HIV-1蛋白酶抑制劑類藥物的研制過程中，計算機輔助藥物設計起了重要作用2個凝血酶抑制劑已進入臨床研究Glaxo開發(fā)的唾液酸酶抑制劑4-胍基Nen5Ac2en

(抗感冒藥物)進入臨床研究嘌呤核苷磷酸化酶抑制劑B3X-34-治療牛皮癬，進入臨床三期治療糖尿病藥物(醛糖還原酶抑制劑)上市靶標NS3-NS4AEGFRNS3-NS4A鉀離子通道鉀離子通道乙酰膽堿酯酶分泌酶MMPFKBP12BCL-2磷脂酶A2國內(nèi)藥物設計部分成功的例子疾病丙型肝炎腫瘤丙型肝炎心率失常心率失常老年性癡呆老年性癡呆腫瘤神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤關節(jié)炎完成單位北京大學北京大學北京大學上海藥物所上海藥物所上海藥物所上海藥物所上海藥物所軍科院藥物所軍科院藥物所北京大學研究方法虛擬篩選虛擬篩選藥效團模型3D-QSAR虛擬篩選從頭設計虛擬篩選虛擬篩選虛擬篩選ZBG設計從頭設計虛擬篩選3D-QSARA3DmodelofSARS_CoV3CLproteinase

anditsinhibitorsdesignbyvirtualscreeningsevereacuterespiratorysyndrome(SARS)GenomicsequencingandbioinformaticsanalyseshaveaddressedtheimportantproteinsthatmaybeassociatedwiththeSARScoronaviruse(SARS_CoV)infection,includingthepolymerase,thespike(S)glycoprotein,theenvelope(E)Protein,themembrane(M)protein,thenucleocapsid(N)protein,andthe3C-like(3CL