Virtuális vetítés

A virtuális szűrés  egy számítási eljárás, amely magában foglalja a kémiai vegyületek adatbázisának automatikus böngészését, és azon vegyületek kiválasztását, amelyek várhatóan rendelkeznek a kívánt tulajdonságokkal. A virtuális szűrést leggyakrabban új gyógyszerek kifejlesztésénél alkalmazzák a kívánt típusú biológiai aktivitású kémiai vegyületek felkutatására. Ez utóbbi esetben a virtuális szűrési eljárás alapulhat a biológiai célpont térbeli szerkezetének ismeretén, vagy a biológiai célpont molekulájához kötődő ligandumok szerkezetének ismeretén. Számos monográfia [1] [2] [3] [4] és áttekintő cikk [5] [6] [7] [8] [9] foglalkozik a virtuális szűréssel .

Virtuális szűrés a biológiai célpont térszerkezetének ismeretén

Molekuláris dokkolás

A biológiai célpont térszerkezetének ismeretén alapuló virtuális szűrés kulcsfontosságú eljárása a molekuláris dokkolás, amely lehetővé teszi a „ligandum-fehérje” komplexum térszerkezetének előrejelzését, és ennek alapján kiértékelő függvények segítségével történő kiszámítását. a ligandum-fehérje kötési állandó. Ebben az esetben azokból a vegyületekből, amelyekre a fehérjemolekulával való kötési állandók legmagasabb értékeit jósolják, egy fókuszált könyvtár képződik, amelyből kiválasztják az anyagot további biológiai kísérletekhez.

Az ilyen jellegű virtuális szűrés alkalmazására példaként említhető az NMDA és AMPA receptorok lehetséges ligandumainak felkutatására irányuló munka [10] .

Programok molekuláris dokkoláshoz:

  1. FlexX ( http://www.biosolveit.de/FlexX/ )
  2. Dock ( http://dock.compbio.ucsf.edu )
  3. AutoDock ( http://autodock.scriptps.edu )
  4. AutoDock Vina ( http://vina.scripps.edu )
  5. Surflex ( http://www.biopharmics.com , www.tripos.com)
  6. Fred ( http://www.eyesopen.com/products/applications/fred.html )
  7. Arany ( http://www.ccdc.cam.ac.uk/products/life_sciences/gold/ )
  8. NÖVÉNYEK ( http://www.tcd.uni-konstanz.de/research/plants.php )
  9. 3DPL ( http://www.chemnavigator.com/cnc/products/3dpl.asp )
  10. Lead Finder ( https://web.archive.org/web/20110315203423/http://www.moltech.ru/ )
  11. Molegro Virtual Docker ( https://web.archive.org/web/20160807163250/http://www.molegro.com/ )
  12. ICM Pro ( http://www.molsoft.com/icm_pro.html )
  13. Q-Pharm ( https://web.archive.org/web/20170914125245/http://q-pharm.com/ )
  14. Ligand fit, Libdock és CDocker ( http://accelrys.com/services/training/life-science/StructureBasedDesignDescription.html )
  15. DockSearch ( http://www.ibmc.msk.ru )
  16. eHiTS ( https://web.archive.org/web/20150908093043/http://www.simbiosys.ca/ehits/index.html )
  17. Glide ( https://web.archive.org/web/20130514073838/http://www.schrodinger.com/productpage/14/5/ )

Programok a virtuális szűréshez:

  1. VSDocker _ _
  2. DOVIS ( http://www.bhsai.org/ )

Virtuális szűrés a ligandumszerkezetek ismeretén

A ligandumstruktúrák ismeretén alapuló virtuális szűrés megvalósításának többféle megközelítése létezik.

Virtuális szűrés farmakofor keresés alapján

Virtuális szűrés molekuláris hasonlóság keresés alapján

Virtuális szűrés a kvantitatív szerkezet-tulajdonság összefüggések keresése eredményeként kapott modellek alkalmazása alapján

Ebben az esetben a virtuális szűrés egy céltulajdonság (általában egy bizonyos típusú biológiai aktivitás nagysága vagy valószínűsége) előrejelzésére épül, kvantitatív szerkezet-tulajdonság modellek segítségével (általában figyelembe véve azok alkalmazási területeit) az összes vegyületre. a kémiai szerkezetek adatbázisa.

Lásd még

  1. A virtuális szűrés módszerei az IPAV RAS honlapján

Jegyzetek

  1. ↑ J. Alvarez, B. Shoichet. Virtuális szűrés a gyógyszerkutatásban. - CRC Press, Taylor & Francis Group, 2005. - ISBN 0-8247-5479-4 .
  2. ↑ G. Klebe. Virtuális szűrés: alternatíva a nagy teljesítményű szűréshez? - Kluwer Academic Publisher, 2002. - ISBN 0-792-36633-6 .
  3. ↑ H.-J. Bohm, G. Schneider. Bioaktív molekulák virtuális szűrése. - Wiley-VCH, 2000. - ISBN 3-527-30153-4 .
  4. ↑ Varnek A., Tropsha, A. Kemoinformatikai megközelítések a virtuális szűréshez. - RSCPublishing, 2008. - ISBN 978-0-85404-144-2 .
  5. ↑ Walters WP, Stahl MT, Murcko MA Virtuális szűrés – áttekintés  // Drug Discov  . Ma : folyóirat. - 1998. - 1. évf. 3 , sz. 4 . - 160-178 . o . - doi : 10.1016/S1359-6446(97)01163-X .
  6. ↑ Eckert H., Bajorath J. Molekuláris hasonlóság-analízis a virtuális szűrésben: alapok, korlátok és újszerű megközelítések  // Drug Discov  . Ma : folyóirat. - 2007. - Vol. 12 , sz. 5-6 . - P. 225-233 . - doi : 10.1016/j.drudis.2007.01.011 . — PMID 17331887 .
  7. ↑ Willett P. Hasonlóság alapú virtuális szűrés 2D ujjlenyomatok segítségével  // Drug Discov  . Ma : folyóirat. - 2006. - Vol. 11 , sz. 23-24 . - P. 1046-1053 . - doi : 10.1016/j.drudis.2006.10.005 . — PMID 17129822 .
  8. ↑ Fara DC, Oprea TI, Prossnitz ER, Bologa CG, Edwards BS, Sklar LA Virtuális és fizikai szűrés integrációja  (neopr.)  // Drug Discov. Ma: Technológiák. - 2006. - V. 3 , 4. sz . - S. 377-385 . - doi : 10.1016/j.ddtec.2006.11.003 .
  9. ↑ Muegge I., Oloffa S. Advances in virtual screening  (neopr.)  // Drug Discov. Ma: Technológiák. - 2006. - V. 3 , 4. sz . - S. 405-411 . - doi : 10.1016/j.ddtec.2006.12.002 .
  10. ↑ Tikhonova I. G., Baskin I. I., Palyulin V. A., Zefirov N. S. Virtual screening of databases of szerves vegyületek. Az NMDA és AMPA receptorok potenciális ligandumainak fókuszált könyvtárainak létrehozása Izvestiya Akademii Nauk. Vegyi sorozat. - 2004. - 6. sz . - S. 1282-1291 .