谢谢P大您的分享, 这边有几个问题想要请教您: 文章中您提到上海药物所, 不知道能不能分享一下那边的一些事情? 比方说他们是怎麽做法, 又和台湾目前您的所在的地方有何不同? 另外, 关於电脑辅助设计. 的确如您所说还有很大很大的空间, 但是如果不用电脑辅助设计 现在的药物设计是修饰药物後拿来try? 假设某个细胞上的受体是target, 又要怎麽去筛选他的抑制物? 谢谢您的分享. ※ 引述《penx (...)》之铭言： : 这是一篇在三月时候的报导... : 在一看到这篇文章的第一时间.. 我就到JACS上面去找... : 但是可能是我眼残.. 我并没有看到相关的报导... : 老实说，我接触电脑辅助药物设计也有一段时间了... : 也去过上海药物所跟那边的很有名的实验室有一些交流 : 不可否认的，现在翻开JMC等等的期刊 : 的确会看到有很多电脑辅助的相关文章 : 不过，在做了这些日子以来，也有一些不一样的感想 : 我也要提出来给各位参考交流一下 : 对於作药物的人而言，计画可以发paper很好， : 但是却不是最重要的目的 : 当我们看到这些计画已经发表在期刊上的时候， : 往往代表了几件事 : 1. 这个计画已经往前推到临床实验，而且老早就已经被发表专利 : 2. 这计画已经宣布放弃，只剩下发表学术报告的价值 : 3. 尤其是有关电脑的部份，几乎很少有继续发展下去的例子 : 所以，看这些期刊的时候，往往都是好几年前的结果 : （如F1场上说的：当你看到这些东西，表示它都已经落伍过时了） : 我所要说得是： : 如果所谓电脑辅助药物设计（computer-aided drug discovery） : 真的可以那麽有效， : 那请问，现在为甚麽都不这麽作？ : 事实上，经由电脑辅助设计成功的例子少之又少... : 我曾经听过一位Merck药厂的研究主管的演讲 : 她说明了一件事情，另我感到十分震惊 : 在Merck药厂里面，有某一些assay : 可以做到一次assay只做两个细胞(因为一定要死掉一半才可以测IC50) : 一个高水准的High Throughput Screening 的机器人 : 在这样的assay平台支持下 : Merck可以在一天之内，筛选超过200万个compounds : 这是多麽惊人的速度？ : 如果利用电脑的modeling ，不管是docking也好，QSAR也罢 : 甚至是pharmacophore based也可以 : 不仅现今的超级电脑的速度没有办法这麽快之外， : 出来的结果还是一个没有办法证实的结果 : 请问以药厂的角度来说，HTS是眼见为凭的结果 : 这样她该相信谁？ : 目前因为电脑的计算速度上越来越快，很多以前认为的瓶颈一一突破 : 但是最简单的 : 目前还没有人可以完整预测一段胺基酸序列（蛋白质）的3级结构 : 更何况一些基本的小分子跟蛋白质之间的induced fitting的问题 : 当这些问题都还没有办法解决之前 : 要药厂去相信电脑的结果 : 有点困难 : 我也问过一个跟GSK药厂有合作关系的日本教授 : GSK新药研发单位里面 : 作电脑模拟以及实际作合成苦工的人还有作生物assay的人 : 人数比大约是在 : 1:40:40 : 这样的比例，说实在的，对作电脑辅助的人来说，是满沮丧的 : 但是现实就是这样 : 也许再过个几十年 : 当电脑在进化到一定程度 : 这技术就可以更加被相信吧... : 不好意思，废话这麽多... Orz : 有感而发，发发牢骚而已.. : ※ 引述《pathoman (青黏材菌)》之铭言： : : 计算机辅助药物设计高效低耗 : : 德国研究人员近日发表一份报告声称，利用计算机辅助药物设计正离我们越 : : 来越近。无需很久，包括癌症、关节炎、艾滋病在内的众多疾病相关药物将 : : 完全产生于计算机，以往所依靠的经验式重复筛选法将被抛弃。报告将发表 : : 在3月24日出版的《美国化学会志》（JACS）上。 : : 尽管筛选并不是新药开发的唯一途径，但却是必不可少的手段，如何进行低 : : 耗而高效的筛选、缩短药物产生的时间，一直是制药界不断追求的目标。 : : 药物设计是多种科学交叉综合的产物，人类基因研究和蛋白组学的日新月异 : : ，已给药物呈现了新的作用靶点和作用机制。现有的计算机资源也有足够能 : : 力开展药物设计，分析潜力药物的化学结构并给出最佳候选药品。但影响吸 : : 收、分布、消除等参数的检测范围过于宽泛，现有程序在区分有潜力开发成 : : 药物的化合物和非药物材料的过程中，尚无法在同一时间筛出药物全部特征 : : 。这种局限使计算机新药研发存在一定风险。 : : 报告指出，研究员已建立一个既能体现渐进性又能体现高效率的程序系统， : : 可在初步筛选出药物化学特征後立即给出细节。实验证明，新方法可以在 : : 5000个分子中整理出92%的以往漏失的非药物材料，提高速度的同时还避免了 : : 有潜力化合物的遗漏。 : : 将设计工具和设计方法进行集成是提高效率最有效途径。表现在药物研发领 : : 域即是创意问题解决理论与计算机辅助药物设计之间的结合。专家称这使新 : : 药开发全速奔向一个新时代，而这一时代正是科学界期待已久的。 : : http://www.bioon.com/biology/bioinfomatics/366971.shtml --

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