《上海药物所开发基于配体的抗新冠肺炎药物靶标预测和虚拟筛选平台》

  • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: hujm
  • 发布时间:2021-01-26
  • 2003年的非典(SARS)、2012年的中东呼吸综合征(MERS)和2019年的新冠肺炎(COVID-19)均是由冠状病毒引起的。截至目前,尽管新冠病毒特效药仍未浮出水面,但有众多化合物已被报道具有抗冠状病毒活性,其中包括一些天然产物,但是它们中有很多靶标未明并且活性机制未知。

      中国科学院上海药物研究所徐志建、朱维良团队早前开发了基于受体的抗新冠肺炎靶标预测和虚拟筛选方法D3Docking。作为D3Docking的补充,此团队近期开发了一种基于配体的方法D3Similarity(图1)。该项工作于2021年1月18日在线发表于Briefings in Bioinformatics杂志。

      研究人员通过文献调研将抗冠状病毒活性化合物的结构、靶标、活性和病毒类型等信息一一收集起来,构建了抗冠状病毒活性化合物后台数据库CoViLigands (https://www.d3pharma.com/D3Targets-2019-nCoV/CoViLigands/2019-nCoV.php),以该数据库为基础,基于分子结构的二维和三维相似性比较,进行抗新冠肺炎药物靶标预测和虚拟筛选。

      在获得的抗冠状病毒活性化合物相关信息和优化的三维结构的基础上,科研人员开发了基于配体的抗新冠肺炎药物靶标预测和虚拟筛选网络应用平台?D3Similarity。对于靶标预测,数据库中所有有确切靶标报道的化合物被用于构建靶标预测数据库。用户上传的分子会与靶标预测数据库中的所有抗冠状病毒活性化合物进行二维和三维相似性比较,然后根据打分排名预测潜在的靶标(图2)。对于虚拟筛选,用户可以上传拟进行虚拟筛选的化合物库并选择靶标,通过对CoViLigands对应活性化合物的二维和三维相似性比较,可以找到有潜在活性的化合物(图3)。基于此,D3Similarity可帮助药物化学家、药理学家和临床医生等发现和开发针对新冠肺炎的活性化合物,并可探索活性化合物的作用机制。

      该平台具有多方面的功能应用场景,如:(1)靶标未知但临床上有活性的化合物的靶标快速预测,5-10分钟即可完成一个化合物的靶标预测;(2)针对特定靶标的虚拟筛选用于发现先导化合物;(3)多靶标药物的靶标预测;(4)用户可以从网站上快速查询抗冠状病毒活性化合物的相关信息,并提供全库下载功能,方便进一步的研究。

      D3Similarity网站地址:http://www.d3pharma.com/D3Targets-2019-nCoV/D3Similarity/index.php

  • 原文来源:http://www.simm.ac.cn/web/xwzx/kydt/202101/t20210126_5877515.html;https://doi.org/10.1093/bib/bbaa422
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    • 5 月 3 日,《药学学报》英文刊(Acta Pharmaceutica Sinica B)发表了中国科学院上海药物研究所开发的基于互联网的抗新冠肺炎(COVID-19)药物靶标预测及虚拟筛选平台(D3Targets-2019-nCoV)的介绍文章。该平台既可以为活性化合物预测潜在的作用靶标,也可开展基于多靶标多位点的药物虚拟筛选,有望推动抗COVID-19药物的快速研发。 该平台具有多构象、多位点分子对接的独特功能,多构象的产生使用了高效分子动力学模拟新方法NUMD及vsREMD,这种方法能在蛋白质构象空间高效采集可用于药物研发的可药性构象。蛋白质上潜在药物结合位点的探索则运用了团队发展的成药性结合位点预测新方法D3Pockets,可对蛋白质在构象转变过程中的口袋变化进行分析,以探寻具有高稳定性、强相关性的正构或别构口袋这些新方法的应用成功地实现了多靶标、多构象、多位点的对接策略,预期可降低对接结果的假阴性率,提高药物发现的成功率。 该平台具有多方面的功能应用场景,如:(1)多靶标药物的靶标预测;(2)老药/活性化合物的靶标预测;(3)靶向特定蛋白质的多构象虚拟筛选;(4)化合物与指定靶标的结合模式预测;(5)用户可以从网站上免费下载蛋白模型,用于进一步的分子动力学模拟、药物设计、构效关系研究等。同时,研究团队认为,只根据最高对接打分来判断靶标并不总是可靠的,需要综合考虑对接打分、对接结合模式和蛋白功能等多方面因素,从而选出最可能的结果。该团队也开展了应用研究,预测奈非那韦可能具有抗新冠病毒的活性。 D3Targets-2019-nCoV网站会在未来定期更新其靶标蛋白、蛋白质构象、可药性结合位点等数据,用户可免费访问D3Targets-2019-nCoV网站,注册并提交任务。截止2020年5月3日,该网站已有超过9000的浏览量,共计1400多个访客,分布于全球50多个国家和地区。
  • 《一种基于配体的方法用于预测药物靶标和针对COVID-19的活性化合物的虚拟筛选》

    • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:hujm
    • 发布时间:2020-03-18
    • 2020年3月10日,ChemRxiv预印平台发布了中国科学院上海药物研究所等机构的题目为“D3Similarity: A Ligand-Based Approach for Predicting Drug Targets and for Virtual Screening of Active Compounds Against COVID-19”的文章。 文章指出,寻找有效的药物和识别靶蛋白仍然是治疗COVID-19的迫切需求,但尚未实现。基于蛋白质结构的分子对接是一种广泛应用于针对发现药物靶标的活性化合物,并预测活性化合物的潜在靶标的方法。但是,这种方法有其固有的缺陷,例如,蛋白质所采用结合口袋的不同会导致各种不同构象,或数据库中缺乏真正的靶蛋白,这种缺陷可能导致假阴性结果。作为在最近的工作中称为D3对接的一种对COVID-19蛋白结构平台的补充方法,研究人员开发了基于配体的方法,称为D3相似性,该方法基于提交的分子与活性化合物数据库中的分子之间的分子相似性评估。该数据库由所有报道的抗冠状病毒SARS、MERS和SARS-CoV-2的生物活性分子组成,其中一些具有靶标或机制信息,而有些则没有。基于分子结构的二维和三维相似性评估,可以根据相似性排序结果进行虚拟筛选和目标预测。通过两个示例,研究人员证明了D3相似性在针对COVID-19的药物发现和目标预测中的可靠性和效率。可在https://www.d3pharma.com/D3Targets-2019-nCoV/D3Similarity/index.php 免费获得D3相似性的介绍。