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 靶向性和专一性化合物库(TargetedandFocusedLibraries)

螺环化合物库(SpirocyclesLibrary):超过3万个高品质类先导化合物和类药性螺环化合物。这类螺环往往见于天然产物中。
*KinaseTargetedLibraries:含KINASetLibrary和KINACoreLibrary两个子库。
  -KINASetLibrary:从EXPRESS-PickCollection中由计算机通过基于配体药效团的筛选挑选出的超过1.2万个化合物。经虚拟验证,它们均有可能与激酶的ATP结合位点结合。
  -KINACoreLibrary:从CORELibrary中经多种方法挑选出的1万个小分子化合物,它们拥有超过420个核心骨架,高新颖性和高hit-to-lead几率。
*焦距中枢神经化合物库(CNSFocusedLibraries):提供CNS-MPOLibrary和CNS-SetLibrary两个子库。
  -中枢神经多参数优化化合物库(CNS-MPOLibrary):针对各化合物的血脑屏障通透性(通过clogP,clogD,MW,TPSA,HBD和pKa等6个关键指标评估)、清除率(根据CYP介导的代谢分析)、安全性(根据多非利特结合的抑制分析)进行了优化筛选。
  -CNS-SetLibrary:精选了超过61,000种类药性小分子化合物,这些化合物是通过理化性质分析和虚拟计算筛选出来的,具有更高血脑屏障穿透率和口服生物利用度。这个CNS定向库是专为研究中枢神经系统疾病的研究人员而设计的,它提供了一个预先选定的集合,其理化性质符合血脑屏障穿透和口服可用,类药性小分子药物的要求。
*GPCR化合物库(GPCRLibrary):超过9千个新颖化合物,它们拥有经模拟内源多肽配体的β发卡基序而设计的一系列GPCR相关的骨架。已有GPCR的激动剂和拮抗剂从该库中被筛选鉴定出。
*靶向离子通道的化合物库(IonChannelTargetedLibraries):同样分为IONSetLibrary和IONCoreLibrary两个子库。IONSetLibrary由根据已发表的药效团信息及配体门控(5HT3,GABA,glycin,nAChR和PCP)和电压门控(钠、钾、钙)离子通道信息挑选的7千个化合物组成;IONCoreLibrary则由拥有320个母核结构的6000个化合物组成。
*靶向核受体的化合物库(NuclearReceptorTargetedLibrary):由三千个化合物组成,它们具有与已知的具有细胞核激素受体活性的化合物相似的3D药效团指纹图谱。


chembridge服务简介

据统计数据显示,成功研制一种新药需要约10—12年的时间,耗资10亿—15亿美元。计算机辅助药物设计技术能通过干涉新药发现流程,大量降低研发成本和时间,增加社会经济效益,目前,国内外利用CADD辅助药物设计工具取得了非常了不起的成绩。

国内外计算机辅助药物设计成功的例子

疾病/药物靶标研究方法活性分子单位/公司
心血管PFA受体3D-QSAR3个分子活性超过银杏内酯上海药物所
心律失常钾离子通道3D-QSAR结构新颖的活性分子超过Dofetlide,1个化合物已通过动物和毒性试验,并转让给一医药公司上海药物所
心律失常钾离子通道虚拟筛选从小分子库中找到抗心律失常的天然产物;找到活性比TEA高1000倍的化合物上海药物所
老年性痴呆乙酰胆碱酯酶从头设计和虚拟筛选找到活性为nM数量级的抑制剂上海药物所
老年性痴呆β分泌酶虚拟筛选在国际首次找到有机小分子抑制剂,活性为μM,可作为先导结构进一步衍化上海药物所
肿瘤酪氨酸激酶虚拟筛选找到有一定活性的新结构类型抑制剂上海药物所
肿瘤MMPZBG设计找到活性为nM数量级的抑制剂上海药物所
神经系统FKBP12虚拟筛选、组合库设计有10个表现出高于或与接近于阳性对照化合物FK-506军科院药物所
肿瘤BCL-2虚拟筛选、组合库设计发现了具有诱导细胞凋亡和抗肿瘤新生血管形成的药物先导化合物军科院药物所
关节炎磷脂酶A2从头设计、虚拟筛选、3D-QSAR找到结构新颖活性与阳性化合物相当的化合物北京大学化学系
Dorzolamid碳酸酐酶MerckSharpandDohme(Harlow,UK)
SaquinavirHIV蛋白水解酶Roche(Welwyn,UK)
Relenza神经氨酸苷酶Biota(Melbourne,Australia)
AG85,AG337,AG331胸腺核酸合成Agouron(LaJolla,CA,USA)
Ro466240凝血酶Roche(Basel,Switzerland)
GlevecaAbl-酪氨酸激酶Novartis(Basel)

虚拟筛选是药物筛选技术的一个发展方向,是实体药物筛选的有效补充。实体的药物筛选方法有严重的缺点:成本高、效率低、速度慢、样品量大、阳性率低(<0.1%)。相比之下,虚拟筛选(virtualscreening,VS)方法具有很大的优势。采用高通量虚拟筛选方法可从大型化合物库(如约20万个化合物的SPECS库,超过3千万个可购买化合物的ZINC库)中迅速筛选出有潜在活性的药物分子,阳性率一般在5%-20%。

陶素生化可以利用基于靶点或小分子结构的药物设计方法,对可购买化合物、天然产物等数据库进行虚拟筛选,并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。面向制药企业和科研院所,可提供一站式的早期药物研发服务,包括虚拟药物筛选、先导优化、靶标预测、动力学模拟等,涉及小分子化学药、生物药、中药等多种新药类型,为您提供优质的药物发现服务。

虚拟筛选分类

根据虚拟筛选的方式可以分为两类,即正向筛选和反向筛选。

  • 正向筛选是基于已知靶点寻找潜在的化合物的过程
  • 反向虚拟筛选是一种对给定药物或活性小分子通过计算方法找到其潜在药物靶标的过程。
  • 询价及订购

    虚拟筛选技术服务是一种个性化定制的创新型的科研服务,每个项目需经评估后才能确定对应的分析方案和价格,如有需求请联系我们的工作人员,我们即刻为您解答和服务。


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