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计算机研究新药的五个途径

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发表于 2012-9-2 10:50:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
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在这个高速发展的时代,计算机已经无所不能了。飞机、桥梁、甚至心脏支架的设计都可以通过特定的计算机模型生成。当然觉不仅仅是外观设计这些皮毛,还包括它们在不同模拟环境下一些使用情况。近年来,科学家们开始使用相同的方法设计新药。下面就来简单介绍一下计算机在前导化学物的识别,临床试验新药研发中的一些用途。
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更完善的模型
现在绝大多数药物都是通过抑制或者激活体内的一些特殊蛋白来实现药效,比如说止痛药主要就是通过抑制炎症酶缓解疼痛。设计一种与体内靶向蛋白分子相关的新药,研究者往往先通过计算机模拟一种与靶向蛋白结构相似具有类似生物功能的分子,然后在简化设计出一种类似生理功能的小分子。不过该方法较为复杂,德克萨斯大学的研究者们近日改进了短段的蛋白质的结构模型的算法,通过蛋白的一些外形细节比较就可以筛选预测一些潜在的药物分子。
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老药新用
开发一种新药并将其投入市场一般需要15年话费超过10亿刀,无论是时间周期还是投入成本都不是一般的厂商能够承受的,除了仿制之外还有另外一种方法那就是重新设计检测已经上市的药物发现一些其他方面的功效,这就是老药新用。通过计算机筛选基因组信息公共数据库,哈佛大学的研究者们已经在已上市的药物中发现了新的可能对诸如癌症,克罗恩氏病和心血管疾病在内的53种人类疾病有效的治疗药物。科学家们往往通过一些模型来验证实用性,比如说托吡酯片主要是用作广谱抗癫痫新药,不过在兔子以及老鼠模型实验研究中发现其对炎症性肠病疗效亦是很好。
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药物筛选工具
研究者们往往更倾向于在包含成千上百万化合物的数据库中寻找潜在药物分子,不过即使在机器人技术的帮助下从选出一个新药物到真正投入到实验室研究也需要一个月。不过现在一种更快,更广,更精确的商用虚拟筛选方法,由南卫理公会大学的生物学家研发的一种借助超级计算机的药物筛选方法,可以在一天内检测超过4万个化合物。
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预测药物副作用
药物往往很难作用专一作用与靶向蛋白,而如果作用于非靶向蛋白就会引起副作用,包括皮疹、抑郁以及其他的一些副作用。往往副作用过大是临床实验失败中仅次于疗效不佳的第二大因素,而往往越早发现或预测出副作用往往能节省大量的时间和金钱。为了检验电脑模型能否准确预测出药物的副作用,来自加利福尼亚大学制药化学家以及诺华生物医学研究所毒理学家用现有656种已经知道具有副作用的药物进行验证,并对成千上万未知化学物进行副作用预测。
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药物跟踪研究
另外一种预测副作用的方法就是药物进入体内后就对其吸收、分布、代谢和排泄进行研究。密歇根大学的科学家创造了一种计算模型可以在细胞水平上模拟药物运输,研究起体内药物代谢动力学。该模型可以观察并改变大量药物分子在体内的分布以确定究竟哪累药物可以达到预期的靶向作用。科学家们通过显微成像技术跟踪药物分子在体内细胞转移,从而验证结论。该方法也可以用于已经上市或者正在研究开发中药物的的副作用研究。
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