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Detección virtual
El cribado virtual es una técnica basada en simulación por computadora que se utiliza principalmente para buscar en una base de datos de compuestos de moléculas pequeñas para determinar cuáles tienen más probabilidades de unirse y funcionar con un objetivo farmacológico. En comparación con el cribado de alto rendimiento (HTS) experimental tradicional, el cribado virtual es un enfoque más directo y racional para el descubrimiento de fármacos, con las ventajas de bajo costo y cribado eficaz.
Durante el desarrollo de moléculas de fármacos, la tecnología de cribado virtual permite el cribado de una gran base de datos de compuestos, proporcionando un método de investigación rápido y rentable para el descubrimiento de nuevos compuestos activos. Este es un método importante para obtener moléculas activas eficaces para micro y pequeñas empresas que no pueden realizar experimentos de cribado de alto rendimiento. Actualmente, la optimización y mejora de los métodos de cribado virtual de alto rendimiento han dado lugar a un aumento significativo en la tasa de aciertos del cribado. Específicamente, la tasa de aciertos del cribado experimental tradicional de alto rendimiento es de aproximadamente 0,01% -0,14%, mientras que la tasa de aciertos del cribado virtual intencionado puede alcanzar del 1% al 40%.
| Moléculas para cribado virtual |
Objetivo de acción |
Compañía |
| Dorzolamida |
Anhidrasa carbónica |
Merck Sharp & Dohme (compañía farmacéutica) |
| Relenza |
Neuraminidasa (la N del virus como la gripe aviar H5N1) |
Biota |
| Ro466240 |
Trombina |
F. Hoffmann-La Roche Ltd |
| Saquinavir |
Proteasa del VIH |
F. Hoffmann-La Roche Ltd |
| Ag85, AG337, AG331 |
Timidilato sintasa |
Agouron |
| Glevec |
PTK |
Novartis AG |
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Con una profunda experiencia en tecnología de simulación molecular, un equipo de técnicos profesionales y una base de datos completa de compuestos, Huaren Medical Technology puede proporcionar a los usuarios servicios de cribado virtual basados en objetivos o moléculas pequeñas, y luego seleccionar moléculas compuestas que puedan tener actividad potencial en experimentos.
El acoplamiento molecular es uno de los métodos más importantes en biología estructural y diseño de fármacos asistido por computadora, que tiene como objetivo predecir el modo de unión y la magnitud de la afinidad entre los objetivos farmacológicos y los compuestos de moléculas pequeñas. La idea principal del acoplamiento molecular es hacer que los compuestos de moléculas pequeñas se unan al sitio activo del objetivo optimizando los parámetros como el espacio del sitio de unión, la interacción hidrofóbica y la interacción electrostática, etc., y calcular la magnitud de la afinidad entre la molécula pequeña y el objetivo mediante la función de puntuación del acoplamiento molecular.
El acoplamiento molecular se puede utilizar en el diseño de fármacos para examinar una gran base de datos de compuestos, clasificar los resultados del examen en función de una función de puntuación y explicar el mecanismo de cómo las moléculas compuestas inhiben/activan los objetivos farmacológicos, lo que juega un papel muy importante en la optimización de los compuestos líderes para el diseño de fármacos. Actualmente, el método de cribado virtual basado en acoplamiento molecular (DBVS) se ha convertido en una herramienta esencial para el diseño y desarrollo de fármacos, y la aplicación del método DBVS puede descubrir rápidamente moléculas compuestas activas con estructuras novedosas.
El método de cribado virtual consiste principalmente en los siguientes pasos: 1) cribado de similitud de fármacos; 2) cribado virtual basado en acoplamiento molecular; y 3) cribado manual por técnicos experimentados. Esto puede aumentar considerablemente las posibilidades de obtener compuestos activos mediante cribado virtual.
El cribado manual se basa en la función de puntuación, combinando el sitio de unión del compuesto con el objetivo, el modo de interacción y la relación conformacional con las moléculas activas existentes, y seleccionando compuestos con mayor afinidad como candidatos. En el proceso de cribado manual, las interacciones entre los compuestos y los aminoácidos importantes o conservados se garantizan tanto como sea posible, y se expanden más estructuras centrales de compuestos como candidatos, y finalmente se seleccionan los compuestos mejor clasificados para las pruebas de actividad.
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