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主要成果

药物体内作用靶标预测

研究多靶标协同的疾病治疗方法需要对疾病相关基因与药物干预的靶标有全面的了解。目前,文献报道的药物作用的靶标和疾病相关基因尚不全面,因此需要建立计算预测的方法加以补充。





整合生物学实验室参加了一项利用分子对接技术,基于一个小分子结构搜索一个蛋白质结构库,发现小分子可能作用的大分子靶标的“反向对接”(INVDOCK)方法。在一项预测9个天然产物分子体内作用靶标的测试中,这一方法预测出的靶标中50%的靶标得到了文献支持,与这些预测靶标相关联的疾病中75%的疾病能够被这些天然产物分子治疗或缓解(Natural Product Reports, 20:432)。这一方法的关键是建立适合搜索蛋白质库的结合构象打分函数。实验室发现为传统对接应用设计优化的打分函数存在蛋白质偏好性,是造成靶标预测错误的原因之一,而这一打分函数的蛋白质偏好性可以依据蛋白质的特定理化性质进行修正(Proteins, 80:169; Proteins, 81:1386)。


INVDOCK系统已经获得了国际专利(WO2001018627A2)并被实际应用于通过预测化合物的体内作用靶标来判断化合物可能的毒副作用和致过敏性。


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