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1、N 制药业中的生物信息学,新药的创制过程主要存在两个瓶颈：一个是靶标生物大分子的确定及验证;另外一个是具有生物活性的小分子药物的设计和发现。 在过去的10年，生物学和化学的发展对药物学的发展起到了很大的作用，主要是三个领域：基因组学/蛋白质学，组合化学和高通量筛选，正因为这些领域的发展，药物靶标的识别、确定以及先导化合物的发现、优化试验的规模和复杂性显著增加，导致大量的数据等待所需要的生物学、化学、数学和信息技术的组合。,生物信息学与药物发现,生物信息学与药物发现 药物靶标筛选与验证技术 药物设计基本方法 药物设计相关资源介绍,新药开发基本概念简介 LogP: 疏水常数是药物的重要性质之一，也
2、是药物设计时必须参考的重 要参数。 ADME/Tox:药物的重要性质之一，其中Absorption（吸收）， Distribution（分布），Metabolism（代谢），Excretion（排泄）， Toxic（毒性）。 药物靶标:是指导致疾病（Disease or Disorder）或与疾病产生密切相关 的生物大分子，包括蛋白质（酶、受体、离子通道），核酸（DNA、 RNA），糖类等。相应地，药物一般指能与靶标专一结合的、加强或阻 止靶标进行正常生理活动的有机小分子，可分为酶活化剂（Activator） 和抑制剂（Inhibitor）、受体激动剂（Agonist）和拮抗剂 （Antago
3、nist）、通道开启剂（Opener）和阻断剂（Blocker）等等。,先导化合物:先导化合物是指具有一定药理活性的、可通过结构改造来 优化其药理特性而可能导致药物发现的特殊化合物。就是利用计算机在 含有大量化合物三维结构的数据库中，搜索能与生物大分子靶点匹配的 化合物，或者搜索能与结合药效团相符的化合物，又称原型物，简称先 导物，是通过各种途径或方法得到的具有生物活性的化学结构 先导化合物的来源有四种来源： 通过偶然性观察发现的先导化合物（这个方法最著名的例子就是亚历 山大.弗莱明发现的青霉素，今天所用的许多抗生素皆由其发展出来） 也可以通过替代疗法的药物开发中发现的药物副作用来识别先导化合
4、 物（例如，镇定剂氯化物丙嫀是在试验中发现用在抗组胺剂时被发现的） 先导化合物也可以来自传统医药学（如奎宁化合物就来自金鸡纳的树 皮） 先导化合物也可以来自天然的底物或是配体（比如说，肾上腺素作为 舒喘宁的类似物用来治疗哮喘）,高通量药物筛选(High Throughput Screening, HTS)是近年发展起来的药物筛选新方法。这一方法集计算机控制、自动化操作、高灵敏度检测、数据结果和自动采集和处理于一体，实现了药物筛选的快速、微量、灵敏和大规律，日筛选量达到数千甚至数万样品次，是新药发现技术和方法的一大进步。高通量药物筛选是使用机器人和自动化系统，从大量的样本中鉴别出对确定的分子靶标
5、有相互作用的少量活性化合物的一种技术。 高通量筛选是一种新的筛选方法，主要由五个主要部分组成：.自动化操作系统。.高灵敏度检测系统。.分子、细胞水平的高特异性体外筛选模型。.被筛样品管理库(即样品库)。.数据采集传输处理系统。,生物信息学通过主要在以下几个方面为药物 设计提供帮助： （1）确定与疾病相关的药物靶标； （2）验证药物靶标的有效性； （3）预测药物靶标生物大分子的三维结构； （4）确证药物的作用机制 （5）预测药物的毒性。,计算机辅助药物设计,计算机辅助药物设计是化学、生物学、数学、物理学以及计算机科学交叉的产物。计算机辅助药物设计包括：基于配体的药物设计；基于受体药物设计；基本机
6、制的药物设计。计算机辅助药物设计的另一种重要策略和方法是虚拟药物筛选。 虚拟筛选的定义为：针对重要疾病特定靶标生物大分子的三维结构或定量构效关系(Quantitative structure-activity relationships, QSAR)模型，从现有小分子数据库中，搜寻与靶标生物大分子结合或符合QSAR模型的化合物，进行筛选实验研究。 虚拟筛选不存在样品的限制，其费用也远远低于前者。它利用各种计算方法对化合物数据库进行“筛选”，可以大大减少工作量与成本，加快新药发现步伐。虚拟筛选是利用计算机强大的计算能力，采用三维药效基团模型搜寻或分子对接的方法，在化合物数据库中寻找可能的活性化合
7、物。在找到一些潜在的活性分子之后，可以通过向有关机构定购、自己合成或提取分离的方法得到样品，并进行药理测试。,药物靶标筛选与验证技术,选择药物靶点的标准 药物靶标识别的生物信息学方法 药物靶标验证技术 药物靶标发现相关资源介绍,选择一个分子做药靶的基本标准,与疾病之间的关系非常清楚; 跟药物能有一定的结合位点; 最好结构已经清楚了，尤其是与药物相互作用的位点; 动物敲除（Knockout）这个基因不引起显著的不良后果; 当然也要有一定的市场需求和销量,目前主要药物靶标家族,(1) G蛋白偶联受体 G蛋白偶联受体(G-protein coupled receptor, GPCR)是一类 具有7个
8、跨膜螺旋的跨膜蛋白受体. GPCR的结构特征和在信 号传导中的重要作用决定了其可以作为很好的药物靶标。 GPCRs作为最大的靶标家族，目前世界药物市场上有三分 之一的小分子药物是GPCR的激活剂(agonist)或拮抗剂 (antagonist)，这说明该类受体和它们的配基在药物开发和 设计中占有极其重要的地位。目前与GPCRs家族相关疾病 包括阿尔茨海默氏症、帕金森症、侏儒症、色盲症、色素性 视网膜炎和哮喘等；调节有关GPCR介导的信号传导可以治疗 抑郁症、精神分裂症、失眠、高血压、心脑血管疾病等；近年 来，越来越多的证据表明，G蛋白偶联受体在细胞信号转导中 发挥越来越重要的作用。,目前的研
9、究方法主要是大规模寻找GPCRs编码序列可以依靠生物信息技术，主要是通过同源性分析，并借助跨膜区分析来寻找已知GPCR家族的新成员，或鉴定出新的GPCR家族或亚家族。 目前最常见的同源搜寻方法是采用BLAST等数据库搜寻方法，从EST库，人类基因组全序列Contigs，高通量基因组序列和非冗余核酸数据库中挖掘可能的GPCR编码序列。其它的计算方法包括支持向量机（SVM）、系统发育分析、受体化学特性分析等等。 另外以公开数据库中已有的基因组序列和EST序列作数据源，利用生物信息学手段寻找新的GPCR编码基因(新的潜在药物靶标)，并构建GPCR分子生物学数据库，一直是GPCR研究领域中的热点。综合
10、利用生物信息学和高通量配基筛选方法，寻找可以用作新的药物靶标GPCR，进而鉴定出它们的特异性或非特异性配基，也是GPCR研究和药物开发的一个重要方向。,离子通道药靶,细胞膜离子通道是调节细胞兴奋性的一类重要膜蛋白结构，也是仅次于G蛋白偶联受体的药物作用重要靶点。目前的483个药物靶标中，离子通道占5，随着人类基因组序列的完成。预计潜在的有1000种左右的离子通道，但离子通道仍然是一个未被开发的治疗靶的领域，尤其是与其它靶领域如G蛋白偶联受体或激酶相比。,但是，药物筛选分析评价离子通道极其困难。用于离子通道筛选的技术包括结合分析、离子流动分析、荧光造影和薄片钳/电压钳术。迄今最大的障碍是难于进行
11、离子通道药物的高通量筛选。而随着高通量筛选技术的发展，有证据显示离子通道药物发现将会在近几年取得突破性进展，而离子通道蛋白质的功能和三维结构解析则是寻找离子通道药物的关键技术。,蛋白酶酶靶,据估计人类有7001000个蛋白酶，在大约400个已知人类蛋白酶中，有大约14%被确认为药物靶标。 目前蛋白激酶等药物作用新靶标已经成功用于研制新的抗癌药物。但验证药靶面临着如何有效理解新蛋白酶的生化功能的挑战。,药物靶标识别的生物信息学方法,（1）从基因组数据库搜寻药物靶标家族新基因 GPCRs是目前制药工业最大的药靶家族，其他的包括离子通道，核酸荷尔蒙受体、蛋白酶、磷酸二酯酶、激酶及其它关键酶，使用生物
12、信息学方法对人类基因组序列进行挖掘可以帮助分类这些编码这些蛋白的基因。对基因组数据库进行搜寻可以帮助阐明市场药物的作用机制。 除了人类基因组以外，微生物基因组也被用来寻找和发现抗菌药药靶、抗病毒药药靶和触发血管免疫反应的基因。,(2) EST数据库搜寻,从EST数据库中搜寻靶标的方法主要有同源搜寻和组织表达差异搜寻两种。 同源搜寻 同源搜寻在数据库中搜寻那些与新序列具有相同结构的已知基因或蛋白质， 从而可以预测新基因的功能并判断它是否适合作为药物靶标。该方法发现的蛋 白质中调节细胞凋亡和炎症反应的蛋白质特别多，例如与肿瘤坏死因子有关的 细胞素以及与它们相结合的受体等，TNF是一种对炎症反应起调
13、节作用的化合 物，与TNF有关的诱导凋亡配体，诱导增殖配体以及TNF类似物都是与TNF家族 活性有关的细胞素，以TNF氨基酸序列为模板，对数据库进行BLAST搜寻，找 到了以上所有的细胞素，进一步的研究证实这些细胞素都是TNF的类似物。同 时通过对TNF受体的细胞内和细胞外结构的EST数据库搜寻，也找到一些与TNF 受体类 的新的受体，这些新的发现的受体、配体以及相应的信号分子为药物开 发研究提供了新的靶标。, 组织差异表达搜寻 组织差异表达搜寻是建立在EST数据库中基因在不同的表达差异信息基 础上的，随着EST数据库的不断增加，其中将包括各种各样的组织类 型，通过比较，研究人员可以发现不同组
14、织的基因表达差异，有时有些 基因可能只出现在特定的病变组织中，这样的具有组织特异性的基因有 可能称为特异性的、副作用小的靶标。利用这种方法证实组织蛋白酶K 是一种破骨细胞的特异性酶。在研究的初期通过其结构识别出组织特异 性酶K是一种组织蛋白酶，进一步的分析表明组织蛋白酶K在破骨细胞中 的特异性表达。这一工作引发了寻找组织蛋白酶K抑制剂、测定组织蛋 白酶K晶体结构等一系列研究工作，并阐明了致密性骨发育不全与组织 蛋白酶K突变之间的关系。组织蛋白酶K现在被认为是治疗骨质疏松症的 一个很有希望的药物靶标。,（3）基因微阵列方法与药物靶标预测,用基因微矩阵，可以在基因组水平上来检测基因表达，可以确定
15、疾病细胞的基因表达模式特征谱和鉴定潜在的药物靶标。微矩阵技 术也加快了药物靶标的确认和确定二级药物靶标的效应，帮助确定 药物的副作用或与其他药物的作用。 基因芯片在药物发现和开发中另一个重要用途是在毒性基因组学中，研究者使用毒性化合物的基因表达信号去筛选具有潜在毒性的新候选药物，因为在药物开发过程中尽早筛选出毒性化合物很重要。近来在酵母的研究显示计算机分析微矩阵数据不仅可以预测未知基因的功能而且可以识别某一药物的药靶。生物信息学在微矩阵数据分析中发挥重要的作用。统计学的方法可以基于表达谱对进行聚类。这些方法已经用于识别人类肿瘤的基因表达谱，,（4）SNP研究与药物靶标识别,分子生物学研究表明，
16、许多药物靶标基因的编码具有多态性。药物靶标的遗传多态性决定了药物的疗效，同时也可能是某些疾病的遗传危险因素。如已证实，白细胞介素-1基因簇为牙周炎、冠状动脉疾病、炎症性疾病的药物靶标，过氧化物酶体活化受体为严重胰岛素拮抗罕见类别、型糖尿病的药物靶标。 药物发现的现代方法依赖于通过组合化学得到的靶是否能代表多数人的药靶非常重要，尤其在知道单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms, SNPs）能影响氨基酸结构和蛋白质功能的情况下。这时可使用生物信息学来决定一个基因的变异是否改变一个氨基酸要能带来的影响。以寻找抗菌素为例，可通过基因组生物信息分析，确定在细菌中高度保守的蛋白质，确定在细菌中高度保守而在人的对应物中缺少同源性的基因，从而可以确定一系列对细胞有用并且有选择性的潜在靶。又如，当一种新基因被发现时，可以通过与已知的可以作为药物靶向位点的基因结构上的同源性的比较，快速地新基因是否能够被用来作为新的药物靶向，避免盲目的、费时费力的试验。因此SNP研究为了解疾病的发病机理，发现新的作用靶点和疾病的
