가상 스크리닝

가상 스크리닝(VS)은 일반적으로 단백질 수용체 또는 효소와 같은 약물 표적에 결합할 가능성이 가장 높은 구조를 식별하기 위해 소분자 라이브러리를 검색하기 위해 약물 발견에 사용되는 계산 기술입니다. VS는 기존의 실험용 고처리량 스크리닝(HTS)과 비교하여 보다 직접적이고 합리적인 약물 발견 접근 방식이며 저렴한 비용과 효과적인 스크리닝의 장점이 있습니다. 가상 스크리닝은 후향적 연구 또는 전향적 연구에 사용될 수 있습니다.

전향적 연구에서 VS 기술은 스크리닝(실험적 확인)을 위해 대규모 데이터베이스 화합물을 선택하여 새로운 활성 물질을 발견하기 위한 빠르고 경제적인 방법을 제공합니다. 또한 일상적인 HTS(고처리량 스크리닝) 리소스에 액세스할 수 없는 소규모 회사의 경우 이러한 방법은 내부 스크리닝을 위한 분자 선택에 중요합니다. 고처리량 도킹 방법의 개선 및 최적화로 인해 실험 데이터 재생산 및 획득된 적중률이 개선되어 적중 식별에 사용이 검증되었습니다. 실험적인 HTS의 일반적인 적중률은 0.01%에서 0.14% 사이일 수 있는 반면 예상되는 가상 스크리닝의 적중률은 일반적으로 1%에서 40% 사이입니다.

TargetMol은 컴퓨터 보조 약물 설계(CADD)에 강점을 가지고 있으며, TargetMol은 AlphaFold2를 통해 높은 정확도와 속도로 단백질 구조를 계산적으로 예측할 수 있으며, 화학 데이터베이스에 대한 표적 또는 저분자의 구조를 기반으로 가상 스크리닝 서비스를 제공하여 다음과 같은 잠재적 화합물을 선택할 수 있습니다. 이후의 실험 테스트에서 활성화될 가능성이 높습니다.

이용 가능한 가상 스크리닝 서비스 유형

[아코디언]
[아코디언 제목=”분자 도킹 기반 가상 스크리닝”]

분자 도킹은 구조 분자 생물학 및 컴퓨터 지원 약물 설계의 핵심 도구입니다. 도킹은 관심 있는 수용체 표적의 결합 부위 내에서 소분자의 결합 모드와 친화성을 예측하는 것을 목표로 하며, 연구자가 결합 과정과 관련된 주요 물리화학적 특징을 이해하도록 지원합니다. 도킹 방법은 입체, 소수성 및 정전기 상보성과 같은 변수를 결합 및 최적화하고 특정 수용체의 결합 부위 내 작은 분자의 실험적 결합 모드 및 친화도를 예측하기 위해 결합(점수)의 자유 에너지를 추정하여 결합 부위에 리간드를 맞춥니다. 대상. 도킹을 사용하여 대규모 화합물 라이브러리에서 가상 스크리닝을 수행하고, 결과의 순위를 매기고, 리간드가 어떻게 표적을 억제하는지에 대한 구조적 가설을 제안할 수 있으며, 이는 리드 최적화에서 매우 중요합니다. 분자 도킹 기반 가상 스크리닝(DBVS)은 약물 발견을 위한 점점 더 중요하고 필수적인 도구가 되었습니다. DBVS의 적용으로 새로운 분자 실체를 가진 많은 새로운 활성 화합물이 식별되었습니다.

결과의 정확성을 보장하기 위해 일반적으로 3회에 걸친 선별 절차를 거칩니다. 1). 약물유사성 스크리닝; 2) 도킹 기반 가상 스크리닝; 삼). 약물 발견 분야의 숙련된 과학자들이 직접 선별합니다.

수동 스크리닝은 약물 결합 부위의 3차원 구조적 특성(수소결합, 소수성, 친수성 등)을 고려하여 분자 도킹 점수를 기준으로 결합 친화력이 높은 히트를 선별하는 것입니다. 기존 약물의 구조 활성 관계를 참조하여 중요하고 보존적인 분자 상호 작용으로 히트를 유지하고 더 많은 새로운 핵심 구조 화합물을 목록으로 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 그런 다음 클러스터 분석을 수행하여 차후 실험 테스트를 위해 상위 순위 히트를 선택합니다.

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[아코디언 제목=”약제기반 가상심사”]

Pharmacophore 기반 가상 스크리닝(PBVS)은 리간드 기반 약물 디자인으로, 현재는 성숙한 기술로 의약 화학 실험실에서 매우 잘 받아들여지고 있습니다. 기본적으로 핵심 아이디어는 '특정 생물학적 표적 구조와 최적의 초분자 상호작용을 보장하고 생물학적 반응을 유발(또는 차단)하는 데 필요한 입체 및 전자 기능의 앙상블'인 약전단 모델을 구축하는 데 기반을 두고 있습니다. 추상적 특성과 단순성으로 인해 3D pharmacophore 모델은 대규모 화합물 라이브러리의 가상 스크리닝을 위한 효율적인 필터를 나타냅니다. PBVS는 일반적으로 결합에 필수적인 것으로 알려진 기능이 없는 화합물을 제거하기 위한 소분자의 전처리 데이터베이스(라이브러리) 또는 도킹 접근법에 의해 선택된 화합물 후 필터링을 위한 DBVS에 대한 보완적 접근법으로 사용됩니다.

PBVS 실행 과정에서 고객이 제공한 1개 또는 여러 개의 활성 소분자의 활성 형태로부터 공유 기능 약전단 모델이 구성됩니다. 그런 다음 이 pharmacophore 모델이 대규모 화학 라이브러리에 대해 스크리닝되고 모델을 매핑하는 분자가 가상 ​​적중 목록에 수집됩니다. 이러한 분자는 모델의 요구 사항을 충족하므로 실험 테스트에서 활성화될 가능성이 높습니다. pharmacophore 매핑을 위한 일부 소프트웨어는 3D QSAR pharmacophore 모델과 같은 활동의 정량적 예측을 위한 방법을 제공할 수 있습니다.

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Targetmol 가상 스크리닝의 장점

• 전문 서비스 　　　　함께 한다면: Targetmol은 10년 이상의 전산의약품 개발 경험을 가진 숙련된 스크리닝팀을 보유하여 가상 스크리닝 결과의 신뢰성과 전문성을 보장합니다.
• 풍부한 화합물 라이브러리: 다양한 고객의 요구를 충족시키기 위해 20,000개 이상의 화합물 라이브러리에 분산된 170개 이상의 고체 화합물
• 경쟁력있는 가격: 각각의 타겟과 분자 도킹 비용은 $0.01 미만입니다!
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• 양성 화합물의 빠른 구매, 활성 테스트 서비스 제공.