※ 引述《superchris (Do best)》之銘言： : ※ 引述《HIbaby (燃燒吧! 嗨~北鼻!)》之銘言： : : 藥物設計上, 目前用到生物資訊的, 有成功的例子嗎? : : 比方說預測蛋白質結構, 計算有效位置? : : 不知道有沒有人聽到一些新的看法與資訊? : 應該是沒有........... 或者說 藥廠 真的會相信嗎? 生物資訊學(bioinformatics)方面我不是很清楚 但化學資訊學(chemoinformatics)在藥物設計上已有小成 節錄之前大學做的報告內容來說明 根據統計，1994年世界前十大藥物的分子量都小於七百，而且有八個化合物帶有雜環 (heterocycle)，這其中很明顯地有著一些關聯性。於是你一定會想，要找「反應後會得 到”看起來像藥”的起始物」。這時候就需要化學資訊學的幫忙。 化學資訊學這個名詞是在1998年由Dr. Frank K. Brown所提出，簡單來講，化學資訊 學就是把化合物結構與其性質之間的關聯性找出來，並且加以應用。 舉例來說，從我們欲達成藥物開發的目的來看，化合物姑且不論其生物活性大小，至 少必須要有相當的溶解性、細胞膜的穿透性，才有資格作為藥的候選人。因此有「The Rule of 5」(因為篩選條件都是5的倍數而得此名)來做基本的篩選： 1. 分子量≦500 2. 親油性 ClogP≦5 (logP是正辛醇/水的分配常數) 3. 氫鍵給予者≦5 4. 氫鍵接受者≦10 在這個e時代，計算化學(computational chemistry)的發展使這些基本篩檢變得簡單 便利，不過這只是個開端。回到起始的問題，什麼是”看起來像藥”？這是個很抽象的概 念，要將其具體化就必須先分析過往已研發的藥物來得到一些概略的資訊。怎樣的結構會 有怎樣的pKa、立體結構、電荷分布、作用位置、生物活性……，都用電腦加以量化計算 ，再和過往研發出的藥物數據比較，得到”藥的相似性”。 經過這樣的篩選後，我們可以從電腦建立的虛擬圖書館(virtual library)中找到最 有潛力的方向，然後實際去合成。這樣一方面兼顧了較高的多樣性，也把人力、老闆的荷 包顧著。 俊毅Bird Man -- 這在藥學有教嗎? 大家如果都知道請鞭小力一點 ^^" --

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