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项目介绍

一、项目概述

近年来，随着计算机科学及相关基础学科的发展与进步，基于计算机图形学、数据库技术、人工智能等新技术的药物分子设计手段正日臻成熟，不断取得突破性进展，有力推动药物设计领域日趋完善。这不仅为新药创制事业提供了新利器，更有效加速了新药成功开发的概率、缩短新药上市周期，更好地满足临床需求。

我们深切感受到新药研发的科技手段对项目的促进作用，由此建立了一支专业高效的研发服务团队。依托基于结构的药物设计（SBDD）、基于配体的药物设计（LBDD）、基于碎片的药物设计（FBDD）、高通量筛选（HTS）技术等技术服务，根据您的需要，评估适合您的药物设计及筛选方式。例如，如果消费者已有明确的靶点结构，我们可能会推荐SBDD；如果消费者拥有大量活性化合物数据，LBDD可能更为合适。此外，我们的服务还包括：根据您的需求，定制一个综合的药物设计及筛选方案，明确每个阶段的目标、所需资源以及预期的时间框架。

1.1药物研发流程及CADD在药物研发中的运用

1.2药物设计的基本策略与流程

二、药物设计方法分类

2.1 基于结构的药物设计（SBDD）

简介：SBDD依赖于药物靶点（如受体、酶等）的三维结构信息，通过分子对接、分子动力学模拟等技术手段，预测药物分子与靶点之间的结合模式和相互作用强度，从而设计出具有高亲和力和特异性的药物分子。

服务内容：靶点蛋白的获取与结构解析（X射线晶体学、多维核磁共振(NMR)、冷冻电镜(Cryo-EM)、同源建模以及模型优化）/分子对接（一般对接（刚性对接、柔性、半柔性对接）、共价对接、口袋氨基酸突变、金属酶蛋白-配体对接、蛋白-多肽对接、蛋白-蛋白对接）/分子动力学模拟（1.诱导契合对接和分子动力学模拟手段，解决晶体结构缺乏柔性的问题2. 结合溶质、溶剂化能来优化结合亲和力，更准确地预测出化合物“天然”结合模式。

2.1.1分子对接

2.1.2动力学模拟

2.2 基于配体的药物设计（LBDD）

简介：LBDD在生物靶点未知或靶点结构信息不足的情况下，通过研究已知活性配体的结构性信息，构建药效团模型或定量构效关系（QSAR）模型，来预测新化合物的活性。这种方法不依赖于靶点的三维结构，而是基于配体分子之间的相似性进行药物设计。

服务内容：构建药效团模型或定量构效关系（QSAR）模型/反向找靶/相似性搜索和聚类/ADMET预测

2.3 基于碎片的药物设计（FBDD）

核心技术：FBDD通过筛选低分子量、低亲和力的片段分子，并利用这些片段与靶点的结合信息来优化和链接成新药物分子。这种方法结合了随机筛选和SBDD的优点，旨在探索更广阔的化学空间，提高发现活性化合物的命中率。

服务内容：蛋白纯化/高通量晶体筛选及结晶/分子片段筛选/类药性评估

高通量筛选片段 (HTS)—>片段优化—> 结构优化

三、基于药物设计方法的虚拟筛选

3.1 虚拟筛选概述

计算机辅助药物筛选也称虚拟筛选（Virtual Screening)，是药物发现和筛选药物（筛药）常见的方法之一。当虚拟筛选的量比较大的时候，可称为高通量虚拟筛选（High throughput virtual screening，HTVS）。虚拟筛选根据受体结构的有无，可以分为基于结构的药物设计（SBDD）、基于配体的药物设计（LBDD）。此外，基于碎片的药物设计（FBDD）通过筛选低分子量、低亲和力的片段分子，并利用这些片段与靶点的结合信息来优化和链接成新药物分子是对SBDD的进一步补充。

3.2 药物库选择

3.2.1 大型综合药物库

序列	虚拟筛选库名称	分子数量	特点与描述
1	ChemDiv	1,250,000+	ChemDiv是全球最大的为科研机构提供化合物的公司之一，其库存可用的化合物已经超过125万种，并且以每年超过20万个化合物的速度递增。
2	Asinex Gold	170,269+	Asinex的一个高级筛选库，包含精心挑选的化合物，适用于药物发现过程中的深入筛选。具体分子数量需查询官网或相关权威资料。
3	Specs	350,000+	Specs的化合物库由单一合成、性质良好的小分子组成，适用于药物发现的各个阶段。该库通过全球采购方案建立，包含超过35万种化合物。
4	ChemBridge	130,000+	ChemBridge的虚拟筛选数据库拥有超过13万个多样性的化合物，涵盖多种类型和多种蛋白靶点的化合物，是药物发现过程中的有力工具。
5	ZINC	1,350,000+	ZINC数据库用于虚拟筛选的市售化合物的免费数据库。ZINC包含超过1300万种3D格式的可购买化合物。提供ZINC数据库是一个小分子结构数据库，在该数据库中存放有大量现在市场销售的小分子化合物
6	ChEMBL	1,879,000+	ChEMBL数据库是欧洲生物信息研究所(European Bioinformatics Institute，EBI)开发的一个在线的免费数据库，它通过从大量文献中收集各种靶点及化合物的生物活性数据，为药物化学家们提供了一个非常便利的査询靶点或化合物的生物活性数据的平台。截至2019年10月29日，该数据库共收集了12482个靶点，187.9万个化合物，共有15500万条生物活性信息。
7	DrugBank	13577+	最近发布的DrugBank (版本5.1.9，2022-01-03版)包含13577种药物条目，其中包括2634种经批准的小分子药物、1377种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6375种实验药物。此外，5241个非冗余蛋白(即药物靶标/酶/转运体/载体)序列与这些药物条目相关联。每个DrugCard条目包含200多个数据字段，其中一半用于药物/化学数据，另一半用于药物靶标或蛋白质数据。
8	MCE	4,6000+	MCE（MedChemExpress）药物库涵盖了药物代谢物库、老药新用化合物库、片段化合物库以及FDA批准上市药物库等多个子库。这些子库各自具有独特的应用价值，共同构成了MCE全面而丰富的药物研发资源。

3.2.2 实际化合物库

3.2.2.1 老药新用化合物库系列

老药新用，药物开发新趋势，其优势凸显：药物安全性已经过广泛验证，研发周期得以显著缩短，犹如配备齐全的科研团队，高效且稳健。相较于新药开发，成本更低，效益显著。测试go提供化学库总共包含了超过30,000种不同的化合物，涵盖了从FDA、EMA等监管机构批准的药物到非专利药物、临床试验药物、抗癌药物以及儿童用药等多个领域，为药物研发、药物再利用以及特定疾病治疗等领域提供了重要的支持。

3.2.2.2 天然产物库

天然产物筛选库是一个涵盖多种生物来源化合物的丰富资源库，它包括海洋生物和微生物体内的组成成分或其代谢产物以及人和动天然产物是指动物、植物提取物或昆虫、物体内许许多多内源性的化学成分统称，其与药物发现，化学生态学和分子生物学等领域紧密相关，一直以来备受科学界的关注。该筛选库包含以下几个主要部分：海洋来源天然产物库、动物来源化合物库、抗衰老天然产物库、天然产物库、天然产物Plus库、天然产物类似物库、植物来源化合物库以及抗肿瘤天然产物库，还有一个微生物代谢物库。该天然产物筛选库总共包含了超过17,000个不同来源的天然化合物。

3.2.2.3中药相关库

中药相关化合物库是收集和整理中药中活性成分的资源库，这些成分通常具有独特的药用价值。通过科学研究，人们发现中药中的某些化合物对治疗特定疾病有显著效果，因此，将这些化合物整理入库，有助于药物研发和新药创制。中药相关化合物库包括传统中药活性化合物库、抗病毒中药单体化合物库等，这些库中的化合物均来源于中药材，且经过严格筛选和验证。该筛选库总共包含了超过7,197个中药中活性成分化合物。

3.2.2.4 片段化合物库系列

测试go服务平台提供的片段化合物库涵盖了多种类型，包括半胱氨酸靶向共价片段库、含氟片段化合物库、1K药物片段库、3D多样片段库以及片段化合物库，共计36,864种化合物。这些库不仅种类丰富，而且涵盖了广泛的化学结构和性质，适用于基于片段化合物的筛选、高通量X-ray 晶体学、NMR、SPR和高浓度生物分析。所有化合物均符合Rule of Three原则（MW ≤ 300, H-bond donors ≤ 3, H-bond acceptors ≤ 3, cLogP ≤ 3，RB ≤ 3) 和TPSA ≤ 120）

3.2.2.5 其他子库分类

1.大环类化合物库：包含环肽、冠醚等几百个大环类物质，这类化合物通常具有较大的分子量和特殊的结构特点，对于模拟蛋白蛋白相互作用(PPIs)的结构域至关重要，因此在PPIs的药物开发中应用越来越多。目前可提供超过20000个具有丰富多样性的大环类化合物。

2.中枢神经化合物库：针对中枢神经系统药物研发的化合物库，包含多样化、高质量的化合物，支持CNS药物发现计划。这些化合物经过多参数优化，预计具有更高的穿过血脑屏障(BBB)的可能性。

3.GPCR化合物库：专注于G蛋白偶联受体(GPCR)相关的药物筛选和研究。GPCR是药物研发中的重要靶点，因此这个库对于开发针对GPCR的药物具有重要意义。

4.核受体化合物库：是癌症、皮肤病和糖尿病等相关药物研究的有用工具。核受体是细胞内的一类重要蛋白质，参与调控多种生理过程，因此这个库在药物研发中具有广泛应用。

5.激酶化合物库：针对激酶的药物筛选和研究。激酶是细胞内的一类重要酶类，参与调控多种信号传导途径，与多种疾病的发生和发展密切相关。

6.离子通道化合物库：是心血管、神经系统等疾病研究的重要工具。离子通道是细胞膜上的一类重要蛋白质，参与调控离子的跨膜运输，与多种生理功能密切相关。

3.2.2.6 与数百家企业合作，品质值得信赖

我们的科研服务平台已经与国内外数千家企业建立了紧密的合作关系。

3.3 虚拟筛选服务流程

客户确认靶点蛋白/化合物集—>根据靶点类型，选择平台在线药物库/药效团选择虚筛模式—>技术员评估虚筛位点以及方式—>采用虚筛软件进行蛋白与多种小分子构像的模拟对接—>选取打分前100的小分子—>购买小分子进行表型验证和基于靶点验证。

四、实体化合物活性筛选

4.1 基于靶点筛选

利用高通量筛选技术，对大量候选化合物进行快速筛选/分子结合力验证（SPR、BLI、MST、ITC、DSF）。

4.2基于表型筛选

利用细胞毒性/增殖、细胞凋亡/周期、动物水平表型检测。

样品要求

详情请联系技术经理

项目案列

常见问题

学术文章

药物安全有效检验的关键步骤：药物验证

2024-09-12

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