藥物虛擬篩選方法課件

信息化引領(lǐng)創(chuàng)新藥物研發(fā)

趙勇計算機輔助藥物篩選平臺信息化引領(lǐng)創(chuàng)新藥物研發(fā)

趙勇計算機輔助藥物篩選平臺1疾病發(fā)生先導(dǎo)化合物(2-5年)臨床前期(1-3年)配方臨床試驗(2-10年)相關(guān)技術(shù)研發(fā)FDA批準(zhǔn)(2-3年)FileINDFileNDA靶標(biāo)確定新藥的研發(fā)周期漫長FileIND:申報研究性新藥FileNDA：申報新藥疾病發(fā)生先導(dǎo)化合物(2-5年)臨床前期(1-3年)配方臨2（NEnglJMed.2014,370(1):3-6.）2012年生物醫(yī)藥研發(fā)上的投入（NEnglJMed.2014,370(1):3-32013年在生物制藥領(lǐng)域研發(fā)投入最大的二十家藥企排名公司2013（億美元）2012（億美元）1羅氏（瑞士）99.196.542諾華（瑞士）98.5293.323強生（美國）81.8376.654默沙東(美國默克)75.0381.685輝瑞（美國）66.7874.826賽諾菲（法國）66.0868.187葛蘭素史克（英國）65.1866.118禮來（美國）55.3152.789阿斯利康（英國）48.2152.4310安進（美國）39.2832.9611百時美施貴寶（美國）37.3139.0412武田制藥（日本）31.4827.3713雅培（美國）28.5527.7814拜耳（德國）22.9121.6215賽爾基因（美國）22.2617.2416諾和諾德（丹麥）21.7820.2317吉利德科學(xué)（美國）21.217.618第一三共株式會社（日本）17.7717.9619阿斯特拉（瑞典）17.7118.4620默克（德國）16.4416.38/2013年在生物制藥領(lǐng)域研發(fā)投入最大的二十家藥企排名公司2041993年以來美國FDA每年批準(zhǔn)的新藥小分子化學(xué)藥生物藥過去4年，研發(fā)成功一種新藥的成本是13億美元。研發(fā)周期10-12年。新藥研發(fā)成本高昂2013年自然.藥物子刊1993年以來美國FDA每年批準(zhǔn)的新藥小分子化學(xué)藥過去4年，5藥物研究仍然是科技領(lǐng)域中耗時最長的研究之一。在花費和產(chǎn)出之間尋找到一個合理的平衡始終是醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)所面臨的最大的挑戰(zhàn)之一。——FierceBiotech主編JohnCarroll藥物研究仍然是科技領(lǐng)域中耗時最長的研究之一。在花費和產(chǎn)出之間6篩選階段（上個世紀(jì)80年代以前）：

--偶然發(fā)現(xiàn)（如青霉素） --篩選（先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)率8萬分之一）（如磺胺藥）設(shè)計階段（上個世紀(jì)80年代以后）：

發(fā)現(xiàn)藥物通過抑制特定蛋白質(zhì)功能起作用（如殺蟲劑）計算機輔助藥物篩選和設(shè)計階段（本世紀(jì)初）：

--實驗篩選：高通量篩選 --虛擬篩選：基于結(jié)構(gòu)的藥物篩選，在原子層面上分析蛋白質(zhì)和小分子化合物的相互作用，進而指導(dǎo)藥物研發(fā)。--化合物設(shè)計：基于蛋白質(zhì)和化合物相互作用的模型進行藥物設(shè)計。藥物研發(fā)思路的發(fā)展篩選階段（上個世紀(jì)80年代以前）：藥物研發(fā)思路的發(fā)展7藥物的研發(fā)流程藥物的研發(fā)流程8研究的主體化合物蛋白質(zhì)DNARNA研究的主體化合物9有機化合物主要由氫元素、碳元素組成，含碳的化合物，但是不包括一氧化碳、二氧化碳和以碳酸根結(jié)尾的物質(zhì)。有機物是生命產(chǎn)生的物質(zhì)基礎(chǔ)，所有的生命體都含有機化合物。脂肪、氨基酸、蛋白質(zhì)、糖、血紅素、葉綠素、酶、激素等。生物體內(nèi)的新陳代謝和生物的遺傳現(xiàn)象，都涉及到有機化合物的轉(zhuǎn)變。此外，許多與人類生活有密切關(guān)系的物質(zhì)，例如石油、天然氣、棉花、染料、化纖、天然和合成藥物等，均和有機化合物有密切聯(lián)系?；衔飦碓矗禾烊划a(chǎn)物有機化合物主要由氫元素、碳元素組成，含碳的化合物，但是不包括10化合物來源：人工合成化合物來源：人工合成11化合物的立體結(jié)構(gòu)ZINC04015296ZINC85593878化合物的立體結(jié)構(gòu)ZINC04015296ZINC85593812化合物NCBIpubchem數(shù)據(jù)庫:4千萬種小分子化合物ZINC數(shù)據(jù)庫：2千萬種小分子天然產(chǎn)物：25萬多種小分子中草藥：3萬多種小分子ChengTJ,etal.(2012)TheAAPSJournal,Vol.14,No.1化合物NCBIpubchem數(shù)據(jù)庫:4千萬種小分子化合13構(gòu)成蛋白質(zhì)的20種氨基酸蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)多肽鏈蛋白質(zhì)立體結(jié)構(gòu)構(gòu)成蛋白質(zhì)的20種氨基酸蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)多肽鏈蛋白質(zhì)立體結(jié)構(gòu)14

DNA/氨基酸

序列

蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)

蛋白質(zhì)功能DNA(基因)→→→

RNA前體

→→→

RNA→→→

蛋白質(zhì)ATGGAGGAGCCGCAGTCAGATCCTAGCGTCGAGCCCCCTCTGAGTCAGGAAACATTTTCAGACCTATGGAAACTACTT......MEEPQSDPSVEPPLSQETFSDLWKLLPENNVL……從基因到蛋白質(zhì)DNA/氨基酸ATGGAGGAGCCGCAGTCAGA15蛋白質(zhì)和疾病蛋白質(zhì)和疾病16藥物靶標(biāo)蛋白/藥物靶標(biāo)蛋白http://dgidb.genome.wust17蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫/pdb/home/home.do蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫/pd18目前可以開展的靶標(biāo)已知蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)：310個有部分結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)：2057個目前可以開展的靶標(biāo)已知蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)：310個19先導(dǎo)化合物研發(fā)的方法實驗篩選

使用生物物理、生物化學(xué)等方法鑒別小分子和蛋白質(zhì)的相互作用，從而篩選出對蛋白質(zhì)功能有調(diào)節(jié)作用的先導(dǎo)化合物。虛擬篩選

使用計算機模擬技術(shù)作為基礎(chǔ)，篩選可能與蛋白質(zhì)結(jié)合的小分子化合物，然后進行實驗驗證。先導(dǎo)化合物研發(fā)的方法實驗篩選20高通量篩選vs虛擬篩選高通量篩選：體外活性測試（大量測試）命中率：0.01-0.001%假陰性較高需要先有大量化合物虛擬篩選：計算機模擬分析命中率：2-24%需要有限化合物測試虛擬篩選為當(dāng)前新藥研發(fā)的常規(guī)步驟，是高通量篩選的有效補充。[1-2]+1、Maggio,E.T.andRamnarayan,K.(2001).DrugDisc.Today6,996-1004.2、ChengT1,etal.(2012)AAPSJ.2012Mar;14(1):133-41.高通量篩選vs虛擬篩選高通量篩選：虛擬篩選為當(dāng)前新藥研發(fā)21實驗篩選：高通量篩選微孔板工作站分液器熒光光度計機器人機械手實驗篩選：高通量篩選微孔板工作站分液器熒光光度計機器人機械手22實驗篩選：高內(nèi)涵篩選生物信息：選擇靶點、相關(guān)作用機制及待測樣品設(shè)計檢測或篩選方法樣品制備：細(xì)胞培養(yǎng)、化合物及相關(guān)試劑處理從單個細(xì)胞或群體細(xì)胞獲得終點或動態(tài)檢測的熒光信號可視化與量化的生物信息細(xì)胞生長、細(xì)胞毒性、細(xì)胞形態(tài)學(xué)、信號傳導(dǎo)通路的全面認(rèn)識2500元人民幣/化合物X10萬化合物=2.5億較高假陰性熒光顯微系統(tǒng)自動化熒光圖像獲取系統(tǒng)檢測儀器圖像處理應(yīng)用軟件數(shù)據(jù)分析和管理系統(tǒng)門檻高：資金密集型實驗篩選：高內(nèi)涵篩選生物信息：選擇靶點、相關(guān)作用機制及待測樣23美國3科學(xué)家摘2013化學(xué)諾獎：用計算機模擬化學(xué)實驗獲獎的瓦謝勒教授在采訪中表示，自己的工作“就像打開一個表，看看里面是怎么運作的一樣。我們發(fā)展出一個需要電腦的方法，來看看蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，了解它的運作機制，比如酶是怎么消化食物的。你可以用它來設(shè)計藥物，滿足你們的好奇心?！彼固垢４髮W(xué)教授邁克爾·萊維特南加州大學(xué)教授阿里耶·瓦謝勒哈佛大學(xué)教授馬丁·卡普拉斯計算機技術(shù)高速發(fā)展帶來藥物開發(fā)新革命美國3科學(xué)家摘2013化學(xué)諾獎：用計算機模擬化學(xué)實驗斯坦福大24卡普拉斯和另外兩位諾獎得主，主要運用的方法是基于牛頓經(jīng)典力學(xué)原理，他們所做的分子動力學(xué)模擬，可以用在很多大的體系如蛋白質(zhì)折疊、酶催化反應(yīng)等方面。計算機模擬廣泛運用在今天的化學(xué)領(lǐng)域，已經(jīng)帶來很大價值，特別是在做蛋白質(zhì)等大分子領(lǐng)域，令其不再受限于實驗，計算機在蛋白質(zhì)研究、制藥、生物研究上有著很大的影響，比如，要尋找某種藥物，可以通過計算的方法，尋找藥物靶點，以及可能的藥物干擾等，已用得非常普遍?？ㄆ绽购土硗鈨晌恢Z獎得主，主要運用的方法是基于牛頓25虛擬篩選2D、3D定量構(gòu)效關(guān)系藥效團結(jié)構(gòu)比對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析小分子數(shù)據(jù)庫分子對接打分結(jié)果評判挑選命中化合物生物實驗驗證全新化合物設(shè)計先導(dǎo)化合物優(yōu)化ADMET分析途徑和方法：文獻調(diào)研虛擬篩選2D、3D定量構(gòu)效關(guān)系藥效團結(jié)構(gòu)比對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析小26途徑和方法：2D、3D定量構(gòu)效關(guān)系藥效團結(jié)構(gòu)比對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析小分子數(shù)據(jù)庫分子對接打分結(jié)果評判全新化合物設(shè)計先導(dǎo)化合物優(yōu)化途徑和方法：2D、3D定量構(gòu)效關(guān)系藥效團結(jié)構(gòu)比對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分272D、3D定量構(gòu)效關(guān)系藥效團結(jié)構(gòu)比對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析小分子數(shù)據(jù)庫分子對接打分結(jié)果評判全新化合物設(shè)計先導(dǎo)化合物優(yōu)化藥效團軟件QSAR軟件計算機輔助藥物篩選平臺生物信息分析模塊基于受體的虛擬篩選模塊基于配體的虛擬篩選模塊分子動力學(xué)模擬模塊分子對接軟件蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析軟件分子動力學(xué)模擬軟件2D、3D定量構(gòu)效關(guān)系藥效團結(jié)構(gòu)比對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析小分子數(shù)據(jù)28藥物虛擬篩選方法ppt課件29虛擬篩選基于小分子結(jié)構(gòu)的篩選（藥效團）基于藥物作用機理的篩選（分子對接）底物-小分子酶-蛋白質(zhì)+酶和底物結(jié)合鎖-鑰原理虛擬篩選基于小分子結(jié)構(gòu)的篩選（藥效團）底物-小分子酶-蛋白質(zhì)30虛擬篩選3.根據(jù)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進行全新藥物設(shè)計（DeNovo化合物設(shè)計）虛擬篩選3.根據(jù)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進行全新藥物設(shè)計（DeN31案例：CXCR4

趨化因子受體案例：CXCR4

趨化因子受體32背景GeneSymbol:CXCR4GeneID:7852Summary:該基因編碼一種CXC趨化因子受體。該蛋白位于細(xì)胞膜，有7個跨膜區(qū)。該蛋白在乳腺癌細(xì)胞中高效表達(dá)。在AIDS感染中與CD4協(xié)同作用支持HIV病毒進入細(xì)胞。該基因的突變和WHIM綜合征（疣，低丙種球蛋白血癥、感染和粒細(xì)胞髓內(nèi)破壞增加導(dǎo)致的粒細(xì)胞減少）相關(guān)。

/gene?cmd=Retrieve&dopt=full_report&list_uids=7852

背景GeneSymbol:CXCR433CXCR4同源蛋白序列比對軟件：ClustalWCXCR4同源蛋白序列比對軟件：ClustalW34單核苷酸多態(tài)性（SNP）VarClassGenomicTranscriptProteinClinicalinterpretationSNCg.8228C>Tc.1000C>Tp.Arg334TerpathogenicSNCg.8241C>Gc.1013C>Gp.Ser338TerpathogenicSNCg.8255G>Tc.1027G>Tp.Glu343Terpathogenic單核苷酸多態(tài)性（SNP）VarClassGenomicTr35蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)PDBID：3ODU軟件：PyMOLPDB數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)PDBID：3ODU軟件：PyMOLPDB數(shù)36藥物靶標(biāo)口袋軟件：PyMOL&PocketPicker藥物靶標(biāo)口袋軟件：PyMOL&PocketPicker37軟件：PyMOL藥物靶標(biāo)口袋軟件：PyMOL藥物靶標(biāo)口袋38藥物靶點軟件：AutoDockTools生成蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu).pdbqt格式文件和相關(guān)Gridbox配置文件藥物靶點軟件：AutoDockTools生成蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu).pd39虛擬篩選準(zhǔn)備小分子數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)文件參數(shù)設(shè)置和對接打分.pdb,.mol2,.sdf,....pdbqtprotein.pdb.pdbqt虛擬篩選準(zhǔn)備小分子數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)文件參數(shù)設(shè)置和對接打分40虛擬篩選1、選擇數(shù)據(jù)庫2、上傳蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)3、上傳配置文件4、設(shè)定對接結(jié)果返回數(shù)5、提交訂單虛擬篩選1、選擇數(shù)據(jù)庫41虛擬篩選結(jié)果評估ZINC19202247虛擬篩選結(jié)果評估ZINC1920224742虛擬篩選結(jié)果評估ZINC19202247虛擬篩選結(jié)果評估ZINC1920224743虛擬篩選結(jié)果評估ZINC19202247虛擬篩選結(jié)果評估ZINC1920224744虛擬篩選結(jié)果評估ZINC19202247虛擬篩選結(jié)果評估ZINC1920224745affinity(kcal/mol)MolecularId-12.6ZINC67902910-12.6ZINC67902490-12.6ZINC02149310-12.5ZINC02149270-13ZINC02095205-13ZINC12902247-12.7ZINC02094270-12.4ZINC02090775-12.8ZINC15675926-12.7ZINC15675922-12.5ZINC09034117-12.5ZINC12274462-12.5ZINC12896008-12.4ZINC01819606-13.1ZINC12898980-13ZINC12899148-12.9ZINC15675924-12.8ZINC04086242-12.8ZINC08296198-12.8ZINC70707091-12.7ZINC12529896-12.6ZINC01900625-12.6ZINC02094680-12.6ZINC06623684-12.6ZINC08876863-12.6ZINC15675920-12.5ZINC15675934-12.5ZINC67912117-12.5ZINC70706689-12.4ZINC08790365-12.4ZINC09034075-12.4ZINC12529886-12.4ZINC67912122-12.4ZINC70707328-12.4ZINC79190697-12.4ZINC85491821-12.4ZINC85511003affinity(kcal/mol)MolecularId-46實驗驗證需要根據(jù)蛋白質(zhì)的功能進行實驗設(shè)計實驗驗證需要根據(jù)蛋白質(zhì)的功能進行實驗設(shè)計47虛擬篩選案例SeifertMH1,LangM.MiniRevMedChem.2008Jan;8(1):63-72.共報告38例使用虛擬篩選成功的案例。虛擬篩選案例SeifertMH1,LangM.Min48血管緊張素轉(zhuǎn)化酶2

(angiotensinlconvertingenzyme2,ACE2)美國千年藥物公司（MillenniumPharmaceuticals）模建了ACE-2的三維結(jié)構(gòu)，據(jù)此設(shè)計了ACE-2抑制劑，僅用不到兩年的時間，就發(fā)現(xiàn)了一個藥物，進入I期臨床研究。PDBID:4BXK血管緊張素轉(zhuǎn)化酶2

(angiotensinlconve49虛擬篩選的瓶頸使用一般的服務(wù)器，每次分子對接需時2秒鐘以上。按照每次分子對接需時2秒鐘計算，如果是2千萬小分子，針對一個靶點的篩選將需要470天。如果是300多個靶蛋白，將需要500年。如果。。。虛擬篩選的瓶頸使用一般的服務(wù)器，每次分子對接需時2秒鐘以上。50計算機輔助藥物篩選平臺計算機輔助藥物篩選平臺51背景國家政策：

建設(shè)一批重大疾病防治疫苗和基因工程藥物產(chǎn)業(yè)化示范工程，完善現(xiàn)代中藥體系，提高新藥創(chuàng)制能力。背景國家政策：52北京市計算中心優(yōu)勢資源政策扶持硬件設(shè)施成熟的分布式框架IT團隊專業(yè)專家團隊軟件資源數(shù)據(jù)資源8000多個核，每秒2百萬億次的計算能力。北京祥云計劃主要成員。數(shù)百款應(yīng)用軟件。豐富的開發(fā)經(jīng)驗和平臺管理經(jīng)驗。北京市計算中心優(yōu)勢資源政策扶持8000多個核，每秒2百萬億次53北京市計算中心北京市計算中心成立于1973年。2000年計算中心轉(zhuǎn)制為全民所有制企業(yè)，致力于應(yīng)用計算技術(shù)研究和服務(wù)。北京市計算中心北京市計算中心成立于1973年。2000年計算54藥物研發(fā)信息化建設(shè)的方向新藥研發(fā)的技術(shù)支持系統(tǒng)計算機輔助藥物篩選平臺：源頭創(chuàng)新計算機輔助藥物設(shè)計平臺：Me-too，二次開發(fā)藥物研發(fā)信息化建設(shè)的方向新藥研發(fā)的技術(shù)支持系統(tǒng)55計算機輔助藥物篩選平臺安全性穩(wěn)定性負(fù)載均衡實時監(jiān)控快速部署應(yīng)用開發(fā)計算機輔助藥物篩選平臺安全性56業(yè)務(wù)流程示意圖基本業(yè)務(wù)流程請參看右圖：業(yè)務(wù)流程示意圖基本業(yè)務(wù)流程請參看右圖：57小分子化合物庫建設(shè)小分子化合物庫建設(shè)58計算機輔助藥物篩選平臺計算機輔助藥物篩選平臺59平臺的優(yōu)勢篩選潛力：一年多的活一天干完！遠(yuǎn)程登錄：通過萬維網(wǎng)遞交作業(yè)和獲取結(jié)果。資源共享：開放的商業(yè)化平臺。技術(shù)培訓(xùn)：線上和線下培訓(xùn)并舉。完善的服務(wù)：提供多方位的指導(dǎo)和個性化服務(wù)。低廉的費用：特別適合中小企業(yè)。第三方引介：中科院、軍科院等聯(lián)合項目申請：牽線搭橋平臺的優(yōu)勢篩選潛力：一年多的活一天干完！60計算機輔助藥物篩選平臺也可稱作“功能性化合物發(fā)現(xiàn)平臺”。利用分子對接的方法發(fā)現(xiàn)未知功能化合物在臨床醫(yī)學(xué)、動物疾病防治、食品防腐、森林保護、植物保護等方面的應(yīng)用。有些小分子化合物也可以作為營養(yǎng)添加劑、化妝品添加劑、動植物營養(yǎng)劑等。計算機輔助藥物篩選平臺也可稱作“功能性化合物發(fā)現(xiàn)平臺”。61項目愿景計算機輔助藥物篩選平臺旨在為社會生物醫(yī)藥研發(fā)提供超算、存儲平臺和業(yè)務(wù)解決方案。降低企業(yè)運營成本、縮短生物醫(yī)藥研發(fā)周期、幫助企業(yè)提高創(chuàng)新能力，最終提高企業(yè)的競爭力。惜福感恩奉獻項目愿景計算機輔助藥物篩選平臺旨在為社會生物醫(yī)藥研發(fā)提供超算62商業(yè)模式以網(wǎng)站為門戶以平臺為依托以產(chǎn)品為導(dǎo)向以客戶為上帝本平臺注冊用戶來自國內(nèi)20多個省市近60家藥物研發(fā)相關(guān)科研院校和企業(yè)。其中包括中科院、中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院、北京大學(xué)、上海強生等。商業(yè)模式以網(wǎng)站為門戶http://www.vslead.co63研發(fā)成功案例1、抗金葡菌先導(dǎo)化合物兩個。2、β2腎上腺素受體阻斷劑一個。3、抗革蘭氏陰性菌先導(dǎo)化合物一個。4、BACE1抑制劑一個PDBID:2RH1PDBID:3SKG研發(fā)成功案例1、抗金葡菌先導(dǎo)化合物兩個。PDBID:2R64課題：針對耐藥菌的小分子先導(dǎo)化合物的篩選亮點：成功篩選出兩個針對耐藥菌的金黃色葡萄球菌的小分子先導(dǎo)化合物并提交兩項新發(fā)明專利申請。PosesbetweenBcc_1/Bcc_2and1HVBareshowninpanelsB/Crespectively.Allpolarcontactsareshownasgreendashedline.PredictedbindingconformationofBcc_1andBcc_2inthebindingpocket,