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西安瑞禧最近開拓了新的科研方向——計算機輔助藥物設計，其中包括藥物發現、藥物靶點預測、藥物靶標發現、先導化合物篩選、藥物設計服務、靶標預測服務、藥物虛擬篩選、藥物/小分子定制合成、化合物結構優化活性/藥物篩選、虛擬新藥篩選服務。本文小編主要介紹的是：藥物靶標發現  先導化合物篩選。

藥物靶標發現  先導化合物篩選在先導化合物發現新策略的應用：藥物先導化合物發現上有兩種重要策略和方法是虛擬藥物篩選和基于抗體結構的藥物設計。前者是利用各種計算方法對化合物數據庫進行“篩選”，可以大大減少工作量，加快新藥發現的步伐。后者是利用抗體提供的靶抗原的負像結構，根據對抗原結合位點比較充分的理解，設計能與抗原結合的活性小分子肽。通過基于BCR-ABL 靶點的虛擬篩選和抗Pgp多肽模擬物的設計來尋找先導物。

基于BCR-ABL酪氨酸澈酶靶點的計算機虛擬篩選及活性評價

(CML）和1(ALL)存在9號、22號染色體易位，產生 BCR-ABL 嵌合基因，并表達BCR-ABL蛋白。后者具有激活酪氨酸激酶活性的功能，有證據表明 BCR-ABL酪氨酸激酶活性區是目前新藥開發的熱點。采用 ABL酪氨酸激酶催化區在未活化時的獨特構象作為受體結合位點，利用自主開發的可通過商業購買的、含有 291,352個有機小分子三維結構數據庫進行初始DOCK篩選。選擇與受體有最佳結合的前20000個化合物進入二次更精細DoCK篩選，使用基于能量打分方式對配體結合狀態進行評估，將得分靠前的1000個化合物利用聚類分析的方法分到結構不同的組中。根據其物化性質、化學穩定性、潛在的毒性等，從不同化合物組中選取了32個化合物。體外生物學測試表明13個有活性(1~100 u M)，發現了三種新骨架結構的先導化合物 No.3、No.8和2-13，它們對 ABL活性有明顯抑制作用，但對ABL的表達無影響。使用裸鼠荷人移植瘤模型初步評價No.3的體內活性，50mg/kg和 42mgkg 的 No.3化合物對 K562移植瘤均有抑制作用，抑瘤率分別為87.25%和65.46%。應用計算機輔助手段探討活性化合物與ABL.酪氨酸激酶活性區可能的相互作用模式。這些結構信息和獨特結合片段為BCR-ABL全新結構抑制劑的設計開拓了新的思路和途徑。

瑞禧計算機輔助藥物設計相關方向：

藥物發現 藥物靶點預測

藥物靶標發現 先導化合物篩選

藥物設計服務 靶標預測服務

藥物虛擬篩選

藥物/小分子定制合成

化合物結構優化

活性/藥物篩選

虛擬新藥篩選服務