謝謝P大您的分享, 這邊有幾個問題想要請教您: 文章中您提到上海藥物所, 不知道能不能分享一下那邊的一些事情? 比方說他們是怎麼做法, 又和台灣目前您的所在的地方有何不同? 另外, 關於電腦輔助設計. 的確如您所說還有很大很大的空間, 但是如果不用電腦輔助設計 現在的藥物設計是修飾藥物後拿來try? 假設某個細胞上的受體是target, 又要怎麼去篩選他的抑制物? 謝謝您的分享. ※ 引述《penx (...)》之銘言： : 這是一篇在三月時候的報導... : 在一看到這篇文章的第一時間.. 我就到JACS上面去找... : 但是可能是我眼殘.. 我並沒有看到相關的報導... : 老實說，我接觸電腦輔助藥物設計也有一段時間了... : 也去過上海藥物所跟那邊的很有名的實驗室有一些交流 : 不可否認的，現在翻開JMC等等的期刊 : 的確會看到有很多電腦輔助的相關文章 : 不過，在做了這些日子以來，也有一些不一樣的感想 : 我也要提出來給各位參考交流一下 : 對於作藥物的人而言，計畫可以發paper很好， : 但是卻不是最重要的目的 : 當我們看到這些計畫已經發表在期刊上的時候， : 往往代表了幾件事 : 1. 這個計畫已經往前推到臨床實驗，而且老早就已經被發表專利 : 2. 這計畫已經宣佈放棄，只剩下發表學術報告的價值 : 3. 尤其是有關電腦的部份，幾乎很少有繼續發展下去的例子 : 所以，看這些期刊的時候，往往都是好幾年前的結果 : （如F1場上說的：當你看到這些東西，表示它都已經落伍過時了） : 我所要說得是： : 如果所謂電腦輔助藥物設計（computer-aided drug discovery） : 真的可以那麼有效， : 那請問，現在為甚麼都不這麼作？ : 事實上，經由電腦輔助設計成功的例子少之又少... : 我曾經聽過一位Merck藥廠的研究主管的演講 : 她說明了一件事情，另我感到十分震驚 : 在Merck藥廠裡面，有某一些assay : 可以做到一次assay只做兩個細胞(因為一定要死掉一半才可以測IC50) : 一個高水準的High Throughput Screening 的機器人 : 在這樣的assay平台支持下 : Merck可以在一天之內，篩選超過200萬個compounds : 這是多麼驚人的速度？ : 如果利用電腦的modeling ，不管是docking也好，QSAR也罷 : 甚至是pharmacophore based也可以 : 不僅現今的超級電腦的速度沒有辦法這麼快之外， : 出來的結果還是一個沒有辦法證實的結果 : 請問以藥廠的角度來說，HTS是眼見為憑的結果 : 這樣她該相信誰？ : 目前因為電腦的計算速度上越來越快，很多以前認為的瓶頸一一突破 : 但是最簡單的 : 目前還沒有人可以完整預測一段胺基酸序列（蛋白質）的3級結構 : 更何況一些基本的小分子跟蛋白質之間的induced fitting的問題 : 當這些問題都還沒有辦法解決之前 : 要藥廠去相信電腦的結果 : 有點困難 : 我也問過一個跟GSK藥廠有合作關係的日本教授 : GSK新藥研發單位裡面 : 作電腦模擬以及實際作合成苦工的人還有作生物assay的人 : 人數比大約是在 : 1:40:40 : 這樣的比例，說實在的，對作電腦輔助的人來說，是滿沮喪的 : 但是現實就是這樣 : 也許再過個幾十年 : 當電腦在進化到一定程度 : 這技術就可以更加被相信吧... : 不好意思，廢話這麼多... Orz : 有感而發，發發牢騷而已.. : ※ 引述《pathoman (青黏材菌)》之銘言： : : 計算機輔助藥物設計高效低耗 : : 德國研究人員近日發表一份報告聲稱，利用計算機輔助藥物設計正離我們越 : : 來越近。無需很久，包括癌症、關節炎、艾滋病在內的眾多疾病相關藥物將 : : 完全產生于計算機，以往所依靠的經驗式重復篩選法將被拋棄。報告將發表 : : 在3月24日出版的《美國化學會志》（JACS）上。 : : 盡管篩選並不是新藥開發的唯一途徑，但卻是必不可少的手段，如何進行低 : : 耗而高效的篩選、縮短藥物產生的時間，一直是制藥界不斷追求的目標。 : : 藥物設計是多種科學交叉綜合的產物，人類基因研究和蛋白組學的日新月異 : : ，已給藥物呈現了新的作用靶點和作用機制。現有的計算機資源也有足夠能 : : 力開展藥物設計，分析潛力藥物的化學結構並給出最佳候選藥品。但影響吸 : : 收、分布、消除等參數的檢測範圍過于寬泛，現有程序在區分有潛力開發成 : : 藥物的化合物和非藥物材料的過程中，尚無法在同一時間篩出藥物全部特征 : : 。這種局限使計算機新藥研發存在一定風險。 : : 報告指出，研究員已建立一個既能體現漸進性又能體現高效率的程序系統， : : 可在初步篩選出藥物化學特征後立即給出細節。實驗證明，新方法可以在 : : 5000個分子中整理出92%的以往漏失的非藥物材料，提高速度的同時還避免了 : : 有潛力化合物的遺漏。 : : 將設計工具和設計方法進行集成是提高效率最有效途徑。表現在藥物研發領 : : 域即是創意問題解決理論與計算機輔助藥物設計之間的結合。專家稱這使新 : : 藥開發全速奔向一個新時代，而這一時代正是科學界期待已久的。 : : http://www.bioon.com/biology/bioinfomatics/366971.shtml --

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