Lobachevsky大学的科学家开发一个有效的方法来优化药物分子

这将大大加速和自动化原型的过程优化的候选分子后续临床前测试

寻找新的药物分子与预先确定的属性是一个相当复杂的,昂贵和耗时的过程,尤其是在肿瘤。现代科学使我们加速这个搜索通过使用计算机技术和自动化过程的介绍。发展的生物活性分子,有两个基本概念——药物分子和治疗目标。
分子结合到目标,最常见的一种蛋白质,从而影响某些细胞功能。如果治疗目标是已知的,那么一种新药的设计的第一步是寻找小分子能与目标交互。分子选择从庞大的虚拟化学库,其中包括数以百万计的化合物。
在过去的十年中,选择潜在的药物分子的过程大大简化了机器人大规模筛选的引入,使得测试在短时间内数以千计的化合物。
复合原型已经在大规模筛选筛选,虽然可以相互交流感兴趣的蛋白质,仍远未最后的药物,不能立即用于临床前和临床试验。
开始临床前研究,生物活性分子必须满足许多条件,如高活动对目标蛋白质,没有影响其他目标的情况下,和良好的药物动力学,即分子的能力进入身体,分布,从体内清除,没有毒性作用。寻找一种分子,满足所有必要的标准,原型化合物进行优化阶段,这也是相当昂贵和耗时。
根据阿列克谢•Fedorov Lobachevsky大学有机化学部门的负责人,国际研究小组开发了一种策略,大大加速和自动化的过程原型分子优化。这样的分子然后成为候选人随后的临床前试验。
“在这种方法中,组合化学库的设计集中在感兴趣的治疗目标,虚拟(计算机)的筛选库,以及自动化合成和生物活性的研究产生的分子体外,“阿列克谢Fedorov指出
在这种方法的第一阶段,交互模型的选择与目标分子原型使用x射线衍射分析确定。然后,根据获得的数据,一个新的虚拟化学库设计。在这种情况下,原型分子主要构建块,而新组件对应于靶蛋白的结构。
构件集成到新的分子,使用精心挑选的化学反应,满足医疗需求的化学。选择的化合物的化学反应可以确保新化学库可以很容易地通过有机化学的方法在一个或两个阶段的高收益率和副产品。
下一阶段涉及的计算机筛选获得虚拟图书馆为了选择最优的分子能与目标交互并拥有必要的属性,如溶解度、生物利用度、毒性、等等。所有这些显著增加的机会找到一个潜在的候选药物分子的作用。
最后,化合物过程中选择电脑筛选合成,及其体外生物学性质进行测试。这两个过程现在可以完全自动化,可以由机器人,它会降低新药化合物的开发时间。
的有效性提出的策略是演示了通过优化抗肿瘤物质——bromodomain-containing蛋白的抑制剂。这类蛋白质参与调节许多基因发挥重要作用在癌症的发展。
“早些时候,我们小组确定了一个原型分子能有效与治疗目标。原型使用描述优化技术使人们有可能获得几个候选分子绑定到目标60倍。他们还显示改善选择性、水溶性和细胞的效率测试。目前,分子正在准备临床试验治疗各种类型的肿瘤,”Fedorov教授总结道。
目前,新的药物分子的有针对性的设计已成为药理学的一个重要组成部分。从试验和错误的方法过渡到一个真正理性药物设计,通过计算机和机器人的方法引入医疗化学,打开方式更有效,更快地生产新药物分子所需的理化性能和生物行动。