《基於蛋白結構的成藥性預測新方法研究》是依託浙江大學，由侯廷軍擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於蛋白結構的成藥性預測新方法研究
- 依託單位：浙江大學
- 項目負責人：侯廷軍
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
藥代動力學或毒性（ADMET）等成藥性缺陷是導致藥物開發失敗的主要原因。成藥性實驗評估代價高，周期長，因此發展可靠的成藥性預測模型具有非常重要的研究意義和重大的套用前景。本課題擬針對3個重要的ADMET相關蛋白（P糖蛋白、hERG鉀離子通道及孕烷X受體），發展基於蛋白-配體相互作用分析的成藥性預測方法，主要研究內容包括：(1). 發展基於可變介電常數的MM/GBSA方法，完善基於加權溶劑可及表面的高效構象熵計算方法，並探索對ADMET蛋白最佳的結合自由能計算策略；(2). 發展並比較3種基於蛋白結構的成藥性預測方法，即基於分子對接、分子動力學模擬和自由能計算的預測方法，基於蛋白-配體結合自由能分解和機器學習的預測方法，以及基於蛋白藥效團模型和機器學習的預測方法。本項目對於揭示ADMET相關蛋白和藥物分子之間的相互識別機制以及關鍵成藥性參數的可靠預測都具有重要意義。
結題摘要
成藥性缺陷是導致候選藥物開發失敗的主要原因之一，並可能在治療過程中引起多種嚴重後果。為了有效提高藥物開發的效率和成功率，需要在藥物研發的早期階段對化合物的成藥性進行評價並儘早排除成藥性差的化合物。成藥性評價的實驗評價昂貴、周期長、工作強度大，因此發展高效可靠的成藥性理論預測模型具有重要意義。本項目針對多個重要的ADMET相關蛋白，發展基於蛋白-配體相互作用分析的成藥性預測方法，主要研究內容包括：(1). 發展基於可變介電常數的MM/GBSA方法，並探索對ADMET蛋白最佳的結合自由能計算策略；(2). 發展並比較多種基於蛋白結構的成藥性預測方法，即基於分子對接、分子動力學模擬和自由能計算的預測方法，基於蛋白-配體結合自由能分解和機器學習的預測方法，以及基於蛋白藥效團模型和機器學習的預測方法。在本項目的資助下，共發表SCI研究論文23篇。本項目對於關鍵成藥性參數的可靠預測具有重要意義。
