MolPort的計(jì)算流程:
結(jié)合基于結(jié)構(gòu)和配體的組合策略建立多步驟虛擬篩選流程,依次通過分子對(duì)接、藥效團(tuán)過濾、化學(xué)多樣性聚類分析、3D-QSAR和隨機(jī)森林法篩選、目視篩選等方法,篩選了Molport庫中約62萬個(gè)小分子,選出了20個(gè)化合物進(jìn)行生物活性測試以及分子動(dòng)力學(xué)模擬,20個(gè)分子中有12個(gè)在10μM時(shí)具有生物活性,其中4個(gè)分子的IC50值<1μM。本研究建立的多步驟虛擬篩選方法提高了陽性分子的命中概率,篩選的HIT分子與已知的FLAP抑制劑相比,具有明顯不同的化學(xué)類型,可作為開發(fā)新型FLAP抑制劑的先導(dǎo)化合物。
MolPort形狀篩分的優(yōu)勢:
基于形狀的篩選的目標(biāo)是簡單明了:鑒于已知與目標(biāo)結(jié)合的化合物的結(jié)構(gòu)和形狀,基于形狀的篩選將識(shí)別具有與以下相似的形狀(如果需要,還具有其他特性)的新化合物已知的粘合劑。該方法與物理化學(xué)直覺是一致的:受體“看到”與其結(jié)合的分子的形狀和靜電性質(zhì),因此,如果新化合物與已知粘合劑的形狀和靜電性質(zhì)相匹配,則它也可能也會(huì)結(jié)合。
形狀篩選是進(jìn)行前導(dǎo)優(yōu)化研究的有效工具,其中多個(gè)相似分子的快速靈活疊加對(duì)于理解SAR至關(guān)重要。形狀篩分也非常適合在潛在客戶發(fā)現(xiàn)的早期階段使用。形狀篩選不需要?jiǎng)?chuàng)建可靠的藥效團(tuán)模型可能必需的目標(biāo)晶體結(jié)構(gòu)或發(fā)達(dá)的SAR集。只需要一個(gè)已知的活動(dòng)查詢化合物。
形狀篩選可以僅在形狀模式下運(yùn)行,也可以在對(duì)齊和評(píng)分時(shí)納入原子類型的相似性。形狀篩選還包括一個(gè)特殊的模式,該模式將每個(gè)結(jié)構(gòu)描述為藥效基團(tuán)特征的集合,而不是單個(gè)原子。這種基于藥效團(tuán)的模式可產(chǎn)生較高的數(shù)據(jù)庫富集度。