《肽药物发现的最新进展和计算方法。》

  • 来源专题:实验室生物安全
  • 编译者: 苑晓梅
  • 发布时间:2019-11-27
  • 抽象

    背景:

    药物设计和开发是一个广阔的领域,需要大量的投资以及较长的时间才能为合适的候选药物提供批准。随着基因组学领域的发展,有关可药物治疗靶标的信息正在快速更新,这有助于找到治疗各种疾病的方法。

    方法:

    使用基于肽的治疗剂具有某些生化和生理优势。另外,可以通过各种生物分子工程技术调节肽分子的特性来克服基于肽的药物的局限性。计算方法的最新进展有助于研究肽药物对生物分子靶标的作用。基于受体-配体的分子对接研究使筛选针对靶标的兼容抑制剂变得容易,此外,还有可用的仿真工具在分子水平评估复合物的稳定性。机器学习方法通??过实现对治疗性肽段的准确预测而增加了新的优势。

    结果:

    基于肽的药物由于其生物安全性,更低的脱靶结合机率和多功能特性,有望在不久的将来取代许多流行的药物。

  • 原文来源:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31544714
相关报告
  • 《结合表型和靶向药物发现的力量》

    • 来源专题:重大新药创制—研发动态
    • 编译者:杜慧
    • 发布时间:2018-11-26
    • 表型筛查和靶向筛查哪个方法在药物研发中更有利存在着巨大的争议。调和这两种方法的机会在于表型筛查后成功的目标反卷积(TD)。但是,尽管有大量可用的体外TD方法,但是将表型活性化合物与生物分子靶标匹配的任务仍然存在着问题。因此,本文详细介绍了加速TD的计算机技术的最新发展。最终,目标反卷积使我们能够从表型和靶向筛查方法中获益。
  • 《谷歌云推出两款 AI 新工具,加速药物发现和精准医疗》

    • 来源专题:数智化图书情报
    • 编译者:闫亚飞
    • 发布时间:2023-05-17
    • 5 月 16 日,谷歌云(Google Cloud)推出了两款新的 AI 工具,旨在帮助生物技术和制药公司加速药物发现和推进精准医疗。 一种名为 Target and Lead Identification Suite 的工具旨在帮助公司预测和理解蛋白质的结构,这是药物开发的基本组成部分。另一个是 Multiomics Suite,将帮助研究人员摄取、存储、分析和共享大量基因组数据。 这标志着谷歌在炙手可热的 AI 竞赛中取得了最新进展,科技公司正在竞相主导一个分析师认为有朝一日可能价值数万亿美元的市场。自去年底公开发布 OpenAI 的 ChatGPT 以来,该公司一直面临展示其生成人工智能技术的压力。 谷歌在 2 月份宣布了其生成式聊天机器人 Bard。上周,谷歌在其年度开发者大会上公布了几项人工智能进展后,其母公司 Alphabet 的股价上涨了 4.3%。 两个新的谷歌云套件有助于解决生物制药行业长期存在的问题:将新药引入美国市场的过程漫长且成本高昂。 根据 Deloitte 最近的一份报告,制药公司可以投资几亿美元到超过 20 亿美元来推出一种药物。他们的努力并不总是成功。Deloitte 的另一份报告称,达到临床试验阶段的药物在美国获得批准的几率为 16%。 巨大的成本和惨淡的成功率伴随着广泛而乏味的研究过程,通常持续约 10 到 15 年。 谷歌云全球生命科学战略和解决方案总监 Shweta Maniar 表示,新套件将在整个药物开发过程中为公司节省「具有统计意义的」时间和金钱。 「我们正在帮助组织更快地将药物提供给合适的人,」Maniar 表示。「我个人非常兴奋,这是我自己和团队多年来一直在努力的事情。」 从周二开始,这两种套件都将广泛提供给客户。谷歌表示,费用将因公司而异。包括大型制药公司和生物技术公司 Cerevel Therapeutics 和 Colossal Biosciences 在内的几家企业已经在使用这些产品。 Google Cloud 的套件采用三管齐下的方法来提高该过程的效率。 该套件允许科学家使用 Google Cloud 的 Analytics Hub 获取、共享和管理蛋白质的分子数据,该平台可让用户安全地跨组织交换数据。 然后,研究人员可以使用该数据通过 AlphaFold2 预测蛋白质的结构,AlphaFold2 是谷歌子公司开发的机器学习模型。 AlphaFold2 在谷歌的 Vertex AI 管道上运行,该平台允许研究人员更快地构建和部署机器学习模型。 在几分钟内,AlphaFold2 可以比传统技术更准确地预测蛋白质的 3D 结构,并且达到研究人员需要的规模。预测该结构至关重要,因为它可以帮助研究人员了解蛋白质在疾病中的功能。 谷歌云套件的最后一个组成部分帮助研究人员确定蛋白质结构如何与不同分子相互作用。如果一个分子改变了蛋白质的功能并最终证明具有治疗疾病的能力,那么它就可以成为新药的基础。 根据有关新工具的新闻稿,研究人员可以使用谷歌云的高性能计算资源来寻找可能导致新药开发的「最有前途」的分子。这些服务为公司提供加速、自动化和扩大工作规模所需的基础设施。