药物设计学第十章-基于化学基因组学的药物设计课件

,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第十章,基于化学基因组学的药物设计,cpu_congwei,第十章 基于化学基因组学的药物设计cpu_congwei1,上世纪中叶，科学家通过实验证明,DNA,是遗传物质；随后,DNA,双螺旋结构、中心法则等一系列研究成果的提出，遗传信息的携带者,基因,成为人类生命科学研究的重点。,而人类基因组计划的顺利完成，使人类第一次在,分子,水平上全面认识了自己，从此开始了后基因组时代。,上世纪中叶，科学家通过实验证明DNA,本章将从化学信息学入手，重点对研究“,从基因到药物,”转变的化学基因组学技术进行论述。,化学,生命,科学,本章将从化学信息学入手，重点对研究“从基因到药物”转,内容提要,第一节,化学信息学,第二节,生物信息学,第三节,化学基因组学与药物设计,内容提要第一节 化学信息学,第一节,化学信息学,一、化学信息学的基本定义,二、化学数据的分析和化学数据库的创建,三、先导化合物的发现与结构优化,四、类药先导物的筛选与,ADMET,第一节 化学信息学一、化学信息学的基本定义,化学信息学是化学科学的一门新的、交叉领域的分支学科，它的产生与发展是基于,化学信息量,指数般,增长,，特别是,组合化学,及,高通量筛选,的迅速发展。,化学信息学的产生与发展是与药物研究与开发息息相关的，但它的应用却覆盖了化学学科的各个领域。对化学信息学的研究也成为热门方向之一。,化学信息学是化学科学的一门新的、交叉领域的分支学科，它的产生,一、化学信息学的基本定义,化学数据,的使用和管理以及,计算机,在化学计算中的应用与在化学中引进信息概念的早期研究是密不可分的。,Gerg Paris,认为：化学信息学是一个一般的术语，它包括化学信息的设计、建立、组织、管理、检索、分析、判别、可视化及使用。,一、化学信息学的基本定义化学数据的使用和管理以及计算机在化学,关于化学信息学的定义及研究领域，目前国内外的学者尚存在争议。,较为准确的定义,利用计算机及其网络技术，对化学信息进行表述、管理、分析、模拟和传播，实现化学信息的提取、转化与共享，揭示化学信息的内在实质与内在联系的学科。,关于化学信息学的定义及研究领域，目前国内外的学者尚存在争议。,ADMET,药物的,吸收、分布、代谢、排谢、毒性,经历了多年的发展，化学信息学已经取得了巨大的成就,:,为化学家们提供了许多必备的工具,(,化学数据库、化学制图软件,),；,从传统的研究领域,(,合成设计、结构解析、定量构效关系的研究,),，逐步扩展到一些新的领域，,(,虚拟组合化学、虚拟筛选、,ADMET,、全新药物设计,),。,ADMET 药物的吸收、分布、代谢、排谢、毒性经历了多年的,二、化学数据的分析和化学数据库的创建,2.1,化学数据的分析,化学信息学是为解决化学领域中大量,数据处理,和,信息提取,任务而结合其他相关学科所形成的一门新兴学科。,这门新兴学科是在,化学计量学,和,计算化学,的基础上演化和发展起来的，并吸收和融合了许多学科的精华。,二、化学数据的分析和化学数据库的创建2.1 化学数据的分析,化学计量学,运用,数学、统计学、计算机技术,以及其他相关学科的,理论与方法，优化化学量测过程,，并从化学量测数据中最大限度的提取有用的,化学信息,。,化学计量学 运用数学、统计学、计算机技术以及其他相关学科的理,QSAR,quantitative structure-activity relationships,一种借助分子的理化性质参数或结构参数，以,数学,和,统计学,手段定量研究,有机小分子与生物大分子相互作用,、有机小分子在生物体内,吸收、分布、代谢、排泄、毒性,等生理相关性质的方法。,QSAR,计算化学,是应,化学数据定量分析,的需要而产生的，它为化学信息学提供数据计算和信息解析工具。,一般而言，计算化学需要满足两个基本要求：,准确,求解问题；,快速,求解问题。,计算化学是应化学数据定量分析的需要而产生的，它为化学信息学,2.2,化学数据库的创建,化学信息可分为与传媒有关的信息及与物质有关的信息。,化学信息的形式,包括：,文字、符号、数字、形貌、图形及表格等,。这些化学信息最主要的组织、管理形式是,形成数据库,。,化学数据库的创建包括化学信息的创建、存储和展示。,2.2 化学数据库的创建,随着人类进入后基因组时代，化学信息学得到了飞速的发展，各种,化学信息数据库,的创建也有很大发展。,世界上许多著名的公司都建立了化学信息系统和化学数据库。,中国科学院化学部,也建有专门的化学数据库。,近年来，我国也非常重视,中药数据库,的建立和完善，并取得了初步的成果。,随着人类进入后基因组时代，化学信息学得到了飞速的发展，各种化,数据库,分子文库计划（美国国家健康研究院）,小分子生物活性数据库（哈佛大学）,蛋白质结构信息集成检索数据库,药物数据库、药物与天然产物数据库（中科院上海有机所）,世界药物索引,数据库,致癌性数据库,化合物结构数据库,化学反应数据库,毒性化合物数据库（中科院上海有机所）,中药化学数据库（中科院过程工程研究所）,致癌性数据库,*,ACS,数据库,(http:pubs.acs.org),中与药物化学或合成有关的杂志,Journal of American Chemistry Society,Journal of Medicinal Chemistry,Journal of Organic Chemistry,Organic Letters,Organic Process Research & Development,Journal of Natural products,*ACS数据库(http:pubs.acs.org)中与药物,*,ELSEVIER,数据库,(http:),中与药物化学或合成有关的杂志,Bioorganic & Medicinal chemistry,Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters,European Journal of Medicinal Chemistry,Tetrahedron,Tetrahedron Letters,Tetrahedron: Asymmetry,*ELSEVIER数据库(http:www.scienced,*John,Wiley(http:),数据库中与与药物化学或合成有关的杂志,Angewandte Chemie International,European Journal of Organic Chemistry,*,RSC,(http:/www.rsc.org),数据库中与与药物化学或合成有关的杂志,Chemical Communication,Green Chemistry,New Journal of Chemistry,Organic & Biomolecular Chemistry,*John Wiley(http:www.inetrscie,*,万方数据、维普中文科技期刊、,CNKI,中国期刊全文数据库,中部分与药物化学或合成有关的杂志,中国药物化学杂志,药学学报,中国药科大学学报,沈阳药科大学学报,有机化学,化学学报,高等学校化学学报,中国医药工业杂志,化学试剂,化学世界,中国化学,(Chinese Journal of Chemistry),中国化学快报,(,Chinese Chemistry Letters),合成化学,中国新药杂志,中国现代应用药学杂志,中国药学杂志,*万方数据、维普中文科技期刊、CNKI中国期刊全文数据库中部,三、先导化合物的发现与结构优化,化学信息学在先导化合物的,产生,和,优化,方面扮演者重要角色。,化合物库的设计、定量构效关系、计算化学、分,/,混组合化学、平行合成以及进一步的虚拟筛选,都发挥了其应有的作用。,三、先导化合物的发现与结构优化化学信息学在先导化合物的产生和,根据化合物库的来源不同，可将,发现先导化合物的方法,分为以下四种：,大范围、多品种的,随机筛选,发现先导化合物；,通过,主题库的筛选,发现先导化合物；,基于,已有知识,进行的,定向筛选,发现先导化合物；,运用,虚拟合成和虚拟筛选,发现先导化合物。,根据化合物库的来源不同，可将发现先导化合物的方法分为以下四种,在实践中，从化合物库发现新颖的先导化合物并非只用上述一种方法，而多数是,综合运用某些方法,。,随着人类基因组、蛋白质组合生物芯片等研究的进展，必将发现更多的疾病相关基因，在针对这些靶标进行,高通量筛选之前,，必须首先具有,结构多样性、高品质、大范围的化合物库,可供筛选，这是高通量筛选技术的关键，是发现有价值先导物的源泉。,在实践中，从化合物库发现新颖的先导化合物并非只用上述一种方法,四、化学信息学与先导化合物的筛选,类药先导物的筛选与,ADMET,随着药物研发新技术的应用，新药研发的进程不断加快。,然而现代开发新药的要求也在不断提高，特别是要想发现那些能满足不断,提高审批要求的、具有足够疗效的、选择性和,ADMET,性质理想的药物,，已变得越来越困难了。,四、化学信息学与先导化合物的筛选 类药先导物,许多药物研发项目的失败主要是由于候选药物在,人体的临床试验阶段,被淘汰，由此造成了人力、物力和财力的巨大浪费。,药物研发失败率较高的原因,商业性,(5%),；,动物实验毒性过大,(11%),；,药效不够,(30%),；,人体副作用过大,(10%),；,药物,ADMET,性质不佳,(39%),。,许多药物研发项目的失败主要是由于候选药物在人体的临床试验阶段,如今的药物筛选过程中，,受体与药物的亲和力,已不再是唯一要考虑的参数。,由于进行,ADMET,研究的困难性，要求我们从以前基于筛选的方法转为,基于知识的化合物选择与优化模式,。,此外，应把,ADMET,放在新药筛选和发现阶段进行研究，,对候选化合物进行,ADMET,综合评价，预测和完善化合物的最佳结构,，从而有效地解决失败率较高这一问题。,如今的药物筛选过程中，受体与药物的亲和力已不再是唯一要考虑的,非类药化合物剔除法,Lajiness,根据计算的分子性质的计算值和分子中可能存在的反应活性子结构和毒性子结构来区分,类药,(drug-like),和,非类药,(non-drug-like),化合物。并提出了一套排除非类药化合物的标准。,先导化合物发现的预测方法,非类药化合物剔除法 先导化合物发现的预测方法,非类药特征,分子中存在,“非类药”元素,，如过渡金属元素,相对分子质量,小于,100,或,大于,1000,碳原子总数,小于,3,分子中,无氮原子、氧原子或硫原子,分子中存在一个或多个预先确定的,毒性或反应活性子结构,。,非类药特征,Lipinski,规则,口服吸收好,的药物，满足,分子量小于,500,(5,*,100),氢键供体数目小于,5,(5,*,1),氢键受体数目小于,10,(5,*,2),log,P,小于,5,(5,*,1),上述规则仅适用于,被动转运,的情况，对于主动转运药物，例如抗生素、抗真菌药、维生素、强心苷不适用。,Lipinski规则,药物设计学第十章-基于化学基因组学的药物设计课件,分子水溶性预测,水溶性,透过生物膜，进入血液循环,logS,表示，,S,代表一定温度下，饱和水溶液的浓度，单位,mol/L,。,85%,的药物其,logS,在,-1,至,-5,之间,(,应该在这个范围内,),其余大部分小于,-6,少数药物大于,-1,，极性很大的分子，如糖和小分子肽。,分子水溶性预测,其他预测方法,许多计算方法已应用于,ADMET,的特性的预测，其中最常用的方法包括,基础统计学、构效关系,以及更加,智能化,的研究途径，如遗传运算法则和神经网络。,其他预测方法,小结,化学信息学的概念,化学数据库的建立,先导化合物的发现方法,先导化合物的预测规则,小结化学信息学的概念,第二节 生物信息学,第二节 生物信息学,基因,蛋白质,药物,小分子,先导化合物,生物信息学,化学信息学,基因蛋白质药物小分子先导化合物生物信息学化学信息学,生物信息学的概念,生物信息学是,将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。,生物信息学主要是研究两种生物大分子，即,DNA,和蛋白质分子,。,生物信息学的概念生物信息学是将计算机科学和数学应用于生物大分,生物信息学的研究目标和任务,测序支持,序列分析,蛋白质的结构分析和预测,分子间相互作用,生物多样性的度量,基因组比较,在药物研发方面的应用,开发软件工具,生物信息学的研究目标和任务测序支持,第三节 化学基因组学与药物设计,第三节 化学基因组学与药物设计,人类基因组计划,的完成以及,后续功能基因组、结构基因组和蛋白质组计划,的实施，深刻地改变了药物研究开发的思路和策略，形成了新药研究的新模式,从基因到药物,。,化学基因组学作为后基因组学时代的新技术，是基因组学与药物发现之间的桥梁和纽带。,人类基因组计划的完成以及后续功能基因,化学基因组学技术整合了,组合化学、高通量筛选、基因组学、蛋白质组学、生物信息学、化学信息学、药物化学,等领域的相关技术，采用具有生物活性的化学小分子配体作为探针，研究与人类疾病密切相关的基因、蛋白质的生物功能，同时为新药开发提供具有高亲和性的药物先导化合物。,化学基因组学技术整合了组合化学、高通,主要内容,一、药物作用靶标的发现和确证,二、高通量筛选,三、组合化学,四、靶标库的设计,五、生化信息学,六、化学基因组学的技术平台简介,主要内容一、药物作用靶标的发现和确证,一、药物作用靶标的发现和确证,药品的研发是一个,高风险、高投入,的过程。一般认为一个全新药物的研发需要,1015,年,的时间，耗资约,10,亿,15,亿美元,。其中，药物作用靶标的探测与验证是新药发现阶段中的重点和难点，已成为当今创新药物研究激烈竞争的焦点。,一、药物作用靶标的发现和确证 药品的研,西咪替丁的发现历程,1,9,6,4,1,9,6,6,1,9,6,8,1,9,7,0,1,9,7,2,1,9,7,4,1,9,7,6,1,9,7,8,项目启动,第一个先导化合物,甲硫嘧啶,西咪替丁,英国上市,咪丁硫脲,I,期临床,美国上市,西咪替丁的发现历程1964 196,1.,基因组学技术,目前的一些,基因组学技术,为药物最佳靶标的确认提供了机遇。这些技术可分为：,致病蛋白质确认的综合技术,致病蛋白质部分表征的靶标专一技术,前者着眼于,药物靶标的确认和序列分析,方面,后者则对,基因功能给出合理的阐释,。,1. 基因组学技术,2.,蛋白质组学技术,蛋白质组的概念最早是,1994,年提出的，指在一个特定的时间和空间内，一个基因组、一种细胞组织或一种生物体所表达的全部蛋白质。,2. 蛋白质组学技术,蛋白质组学,则是指在,大规模水平上,研究蛋白质的特征，包括,蛋白质的表达水平，翻译后的修饰，蛋白质与蛋白质的相互作用,等，由此获得蛋白质水平上的关于疾病发生、细胞代谢等过程的整体而全面的认识。,蛋白质组学已经成为后基因组时代,发现和确认药物靶标,的重要手段。,蛋白质组学则是指在大规模水平上研究蛋,许多研究小组利用,蛋白质组学手段,来研究白血病、肺结核、肝炎、慢性骨骼疾病、心血管疾病及肿瘤等对人类威胁较严重的疾病的,新靶标,，其已经成为疾病诊断、监测、治疗的有力工具。,许多研究小组利用蛋白质组学手段来研究,3.,生物芯片,基因芯片,蛋白质芯片,化学遗传学,生物信息学技术,3. 生物芯片,二、高通量筛选,目前发展较快的高通量筛选技术主要有：,生物芯片技术,基于细胞水平的,GPCR,药物筛选技术,；,另外，最近还发展了一种全方位的筛选技术,高内涵筛选技术,。,GPCR: G,蛋白偶联受体,二、高通量筛选目前发展较快的高通量筛选技术主要有：GPCR:,所谓,高内涵筛选,是指在,保持细胞结构和功能完整性,的前提下，尽可能同时检测被筛选样品对,细胞生长、分化、迁移、凋亡、代谢途径及信号转导,等多个环节的影响，从,单一实验,中获得大量相关信息，确定其生物活性和潜在毒性。,所谓高内涵筛选是指在保持细胞结构和功,三、组合化学,目前，人们将注意力转向,动态组合化学,。动态组合化学是利用可逆反应构建动态组合库，在组合库中,加入靶标分子,，使组合库的,构建单元和靶分子发生识别,作用，在动态库中诱导,组装出与靶分子具有最好结合效果的产物,，并加以富集。,三、组合化学 目前，人们将注意力转向动态,四、靶标库的设计,由于通过靶标嵌板测试的化合物数量的增加和质量的提高，使得这种,随机筛选,的,费用,以及数据处理和整合的,工作难度成倍增加,。因此，除了生物靶标的分类外，待测化合物的选择和设计成为化学基因组学方法中非常重要的部分。,四、靶标库的设计 由于通过靶标嵌板测试,五、生化信息学,伴随化学基因组学方法而来的是大量不同类型的生物和化学数据正以前所未有的速度积累，如何有效地存储、管理、分析及整合这些数据已成为限制这些数据应用的瓶颈障碍。,五、生化信息学 伴随化学基因组学方法而,通过整合,生物信息学和化学信息学,及相关的数据优化技术，产生了一门新的学科,生化信息学,。这是一种基于系统知识的药物药物发现方法，也有学者将其称为计算化学基因组学方法。,通过整合生物信息学和化学信息学及相关,化学基因组学的一个工作流程图,化学基因组学的一个工作流程图,六、化学基因组学的技术平台简介,1.,质谱技术,2.,核磁共振技术,3.,差热分析,4.,其他新技术,六、化学基因组学的技术平台简介1. 质谱技术,名词解释：,1,、化学信息学,2,、生物信息学,3,、化学基因组学,简答题,1,、高通量筛选技术有哪些,?,2,、先导化合物的发现方法,3,、化学基因组学的两种研究策略是什么？,论述题,举例说明化学信息学在先导化合物筛选中的使用？,名词解释：,