先导化合物发现、筛选、化合物结构优化-计算机辅助药物设计
先导化合物发现、筛选、化合物结构优化-计算机辅助药物设计
今天昊然生物小编介绍昊然科研新方向：计算机辅助药物设计之先导化合物筛选以及结构优化，一起看看吧：
计算机辅助药物设计的定义及相关内容
计算机辅助药物设计方法(cadd)是药物分子设计的基础.主要以计算机化学为主要支撑，经过计算机基本工作,模拟、计算和预算药物的大分子数量,与候选化合物相比较,发现和选定药物中的新化合物,对其进行合理的药物研发设计。计算机辅助药物设计的主要任务就是先导化合物的发现与优化。
先导化合物：
是指通过生物测定从候选化合物中发现和选定的具有某种药物活性的新化合物，一般具有新颖的化学结构，并有衍生化和改变结构发展潜力，可用作研究模型，经过结构优化，开发出新药品种。
其发现途径有四条：
1.从天然产物活性成分中发现先导化合物。从植物中提取、分离，可以得到紫杉醇;从动物和微生物中分离提取，得到链霉素等。
2. 通过分子生物学途径发现先导化合物。
3.从代谢产物中发现先导化合物。4.从临床药物的副作用或者老药新用途中发现。根据药物的不良反应发现新的先导化合物。
先导化合物筛选：
(1）非抗菌活性先导化合物的筛选。采用重组微生物技术筛选非抗菌活性先导化合物具有优势。以重组微生物技术为基础的靶位筛选系统是将编码外源靶蛋白的基因克隆，转移到宿主（微生物）体内并进行表达，再采用经典方法对重组微生物的特性(如存活）进行评价。
(2）抗癌活性天然先导化合物的筛选。
(3）抗氧化活性先导化合物的筛选。
先导化合物的优化：
先导化合物存在缺陷，如活性不够高，化学结构不稳定，毒性较大，选择性不好，药代动力学性质不合理等等，对先导化合物进行化学修饰，进一步优化使之发展为理想的药物，这一过程称为先导化合物的优化。
先导化合物可以通过改变代谢途径提高代谢稳定性；结构修饰降低潜在毒性；通过化学修饰改善水溶性；改善化合物的血脑屏障通透性；降低药物herg心脏毒性；改善化合物血浆稳定性等方法进行优化。
计算机辅助药物设计相关内容：
药物发现
药物靶点预测
药物靶标发现
药物设计服务
靶标预测服务
药物虚拟筛选
药物/小分子定制合成
活性/药物筛选
虚拟新药筛选服务
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是指通过生物测定从候选化合物中发现和选定的具有某种药物活性的新化合物，一般具有新颖的化学结构，并有衍生化和改变结构发展潜力，可用作研究模型，经过结构优化，开发出新药品种。
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2. 通过分子生物学途径发现先导化合物。
3.从代谢产物中发现先导化合物。4.从临床药物的副作用或者老药新用途中发现。根据药物的不良反应发现新的先导化合物。
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(1）非抗菌活性先导化合物的筛选。采用重组微生物技术筛选非抗菌活性先导化合物具有优势。以重组微生物技术为基础的靶位筛选系统是将编码外源靶蛋白的基因克隆，转移到宿主（微生物）体内并进行表达，再采用经典方法对重组微生物的特性(如存活）进行评价。
(2）抗癌活性天然先导化合物的筛选。
(3）抗氧化活性先导化合物的筛选。
先导化合物的优化：
先导化合物存在缺陷，如活性不够高，化学结构不稳定，毒性较大，选择性不好，药代动力学性质不合理等等，对先导化合物进行化学修饰，进一步优化使之发展为理想的药物，这一过程称为先导化合物的优化。
先导化合物可以通过改变代谢途径提高代谢稳定性；结构修饰降低潜在毒性；通过化学修饰改善水溶性；改善化合物的血脑屏障通透性；降低药物herg心脏毒性；改善化合物血浆稳定性等方法进行优化。
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