【正文】 ， 用 Best conformational analysis進(jìn)行構(gòu)象優(yōu)化 ? 用 Catalyst/HypoGen產(chǎn)生藥效基團(tuán)。選擇 5個(gè)結(jié)構(gòu)特征作為藥效基團(tuán)單元：HB Acceptor， HB Donor， HYDPHOBIC ， HYDROPHOB aromatic ， RING AROMATIC ? 為 D2/D3受體選擇性拮抗劑分別產(chǎn)生了 10個(gè)得分從高到低的 Hypothesis 藥效基團(tuán)模型的可信度 ?對(duì)于 D2受體和 D3受體產(chǎn)生的藥效團(tuán)模型，每個(gè)藥效基團(tuán)模型的得分與理想模型的得分差值均大于 40，說明數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的可能性較大 ?所建立的 D2受體和 D3受體藥效團(tuán)模型可用于虛擬篩選 未知化合物的活性預(yù)測(cè) ? 以未知化合物作為驗(yàn)證集 ? 大部分預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值處于同一個(gè)數(shù)量級(jí)，并反映 D2/D3受體的選擇性 D2（左）和 D3（右）受體拮抗劑藥效基團(tuán) MAPPING圖 [例 ] Muscarinic M3 受體拮抗劑的篩選 ? 過敏性腸道綜合癥與慢性阻塞性氣管病均與受體 Muscarinic M3 有關(guān)。 1999 年，Marriott 等采用基于藥效團(tuán)搜索的方法進(jìn)行了 Muscarinic M3 受體拮抗劑的篩選。他們從文獻(xiàn)中選出 3 個(gè)已知的抑制劑，利用 DISCO 程序構(gòu)建藥效團(tuán)模型，最終有 2 個(gè)四點(diǎn)模型用于數(shù)據(jù)庫(kù)搜索（圖）。數(shù)據(jù)庫(kù)搜索使用 UNITY 程序，數(shù)據(jù)庫(kù)為自己課題組所構(gòu)建， 2 個(gè)藥效團(tuán)模型篩選得到 177 個(gè)完全不同的分子，生物活性檢測(cè)發(fā)現(xiàn)其中有 3 個(gè)分子具有較高的活性。 [例 ]對(duì) MC 增生抑制劑 的 篩選 ? 腎小球毛細(xì)血管中的血管系膜細(xì)胞（ mesangial cell， MC）的增生與許多血管疾病的發(fā)生有關(guān)。 2022年， Kurogi 等采用基于藥效團(tuán)的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索對(duì) MC 增生抑制劑進(jìn)行了篩選，研究組從現(xiàn)有抑制劑出發(fā)，藥效團(tuán)識(shí)別采用 CATALYST，構(gòu)建了包含 7 個(gè)藥效特征元素的藥效團(tuán)模型。然后 CATALYST 搜索了包含 47 045 個(gè)分子的數(shù)據(jù)庫(kù)，得到 41 個(gè)命中結(jié)構(gòu)，生物活性檢測(cè)其中 4 個(gè)化合物具有明顯的 MC 增生抑制活性。 三、 基于定量構(gòu)效 關(guān)系的 虛擬篩選 定量構(gòu)效關(guān)系方法及篩選 ? 定量構(gòu)效關(guān)系（ quantitative structureactivity relationship， QSAR）研究方法在現(xiàn)代藥物設(shè)計(jì)方法中占有重要的地位，也是應(yīng)用最為廣泛的藥物設(shè)計(jì)方法。其目的是采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法研究和揭示化合物的活性與其分子理化性質(zhì)之間的定量變化規(guī)律。傳統(tǒng)的二維定量構(gòu)效關(guān)系方法，如 Hansh 法、模式識(shí)別 FreeWilson 法、電子拓?fù)浞ǖ仍缫褳榇蠹宜熘?。隨著QSAR 理論及統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展，反映更加豐富信息的三維定量構(gòu)效關(guān)系方法如比較分子場(chǎng)分析（ CoMFA）方法、距離幾何法及分子形狀分析方法等都迅速得到了廣泛應(yīng)用。 ? 基于定量構(gòu)效關(guān)系篩選的方法也是最早發(fā)展起來的虛擬篩選方法，并已由平面的 2D 發(fā)展至空間的 3D 模式。利用軟件（如Tripos 公司的 CoMFA 或 Accelrys 公司的 CATALYST）分析一系列已知化合物的各種性質(zhì)、理化指標(biāo)，構(gòu)建定量構(gòu)效關(guān)系。在構(gòu)效關(guān)系確定之后，即可應(yīng)用于搜索各類數(shù)據(jù)庫(kù)，篩選常使用的有 Cerius2 中的 Diversity 模塊。 實(shí) 例 ? 磺酰脲類除草劑最初開發(fā)在 20 世紀(jì) 70 年代，當(dāng)時(shí)由于目標(biāo)受體 ALS 酶的三維結(jié)構(gòu)尚不確定，南開大學(xué)李正名教授課題組從配體出發(fā)，選定了 32 個(gè)化合物進(jìn)行構(gòu)效關(guān)系研究。利用分子模擬與設(shè)計(jì)軟件包 SYBYL 中的 CoMFA 構(gòu)建了相應(yīng)的三維定量構(gòu)效關(guān)系模型。利用此模型以及 Cerius2 的 Diversity 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的虛擬篩選及活性預(yù)測(cè)，并挑選出 20 個(gè)預(yù)測(cè)活性高的化合物進(jìn)行合成，取得了較好的結(jié)果。 四、 基于藥代動(dòng)力學(xué) 的 虛擬篩選 ? 在傳統(tǒng)的藥物設(shè)計(jì)流程中，對(duì)于候選化合物最關(guān)心的往往是其能否與靶酶的活性位點(diǎn)結(jié)合，至于這個(gè)化合物能否在腸道溶解、透過細(xì)胞膜達(dá)到有效部位等問題考慮的并不多。這也直接導(dǎo)致了在過去 20 年，世界前50 強(qiáng)制藥企業(yè)每年平均花費(fèi) 75 億美元僅開發(fā)出 21 個(gè)上市新藥，而真正能上市的藥物與候選藥物的比例始終保持在 1/10，其中原因絕大部分出在藥代動(dòng)力學(xué)或安全（化合物毒性）問題上。因此，在藥物研制的早期階段對(duì)化合物的藥代動(dòng)力學(xué)和毒性進(jìn)行全面的評(píng)價(jià)也是十分重要的。 ? 得到藥代動(dòng)力學(xué)模型通常包含 3 個(gè)步驟： ? （ 1）利用小型化技術(shù)（ miniaturization）制作一系列體外培養(yǎng)基。 ? （ 2）借助計(jì)算機(jī)虛擬篩選一系列化合物，并對(duì)這些培養(yǎng)基進(jìn)行評(píng)價(jià)。 ? （ 3）對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)際檢驗(yàn)并修正，從而這些虛擬模型將最終取代真實(shí)體內(nèi)或體外實(shí)驗(yàn)，成為篩選的模型。 ? Chris Lipinski 及其合作者通過高通量篩選以及組合化學(xué)取樣，分析了 WDI 中的 2 245 個(gè)藥物。為了查明普通口服藥物的共同特性，總結(jié)出了著名的 Chris Lipinski “5 規(guī)則 ” ，包括分子量不能超過 500、油水分配系數(shù) CLogP 小于 5 等。 ? 基于藥代動(dòng)力學(xué)篩選較快捷，主要針對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，通常先于藥效團(tuán)篩選、對(duì)接篩選。因此篩選條件應(yīng)盡量完善，否則很可能剔除潛在先導(dǎo)化合物。除上述 “ 5 規(guī)則 ” 之外，可極化表面積（ PSA，一般應(yīng)小于 ）、在生理?xiàng)l件下油水分配系數(shù)、溶解度、在小腸及腦滲透率都應(yīng)是被考慮的篩選條件，這樣才能保證整個(gè)虛擬篩選過程準(zhǔn)確性、高效性。 ?除了上述 4 種篩選方法外，還有其它數(shù)據(jù)庫(kù)搜索技術(shù)，如 子結(jié)構(gòu)匹配篩選 、 相似性搜索 等，這些技術(shù)都已經(jīng)在一些虛擬篩選實(shí)例中得到應(yīng)用。 虛擬藥物篩選面臨的問題 ? （ 1）整個(gè)化學(xué)空間十分龐大，人們對(duì)于絕大部分化合物的生物性質(zhì)還不是很清楚或知之甚少。因此所篩選的數(shù)據(jù)庫(kù)通常是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇自己所了解的庫(kù)，從而給篩選結(jié)果帶來很大的局限性。 ? （ 2）受體模型經(jīng)常是一個(gè)十分復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，例如蛋白質(zhì)、多糖，包含成千上萬(wàn)個(gè)原子，而且在正常體液中一般處于流動(dòng)狀態(tài)，因此時(shí)刻都在改變其構(gòu)象。假如以某個(gè)受體采用基于分子對(duì)接的篩選，則必須考慮受體構(gòu)象以及配體構(gòu)象的變化情況。然而分子的構(gòu)象數(shù)隨著柔性鍵的數(shù)目成指數(shù)增長(zhǎng)，并且虛擬篩選通常面對(duì)的是包含眾多數(shù)目化合物的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此計(jì)算量十分巨大。在現(xiàn)有的計(jì)算條件下，仍是一個(gè)值得考慮的問題。 ? （ 3）結(jié)合自由能是評(píng)價(jià)藥物與受體結(jié)合的指標(biāo)，雖然結(jié)合自由能的計(jì)算較為復(fù)雜，但是用熱力學(xué)積分法計(jì)算同類配體與受體的結(jié)合自由能還是可行的。然而數(shù)據(jù)庫(kù)中小分子數(shù)量很多，而且相互之間基本無關(guān)聯(lián)，因而計(jì)算如此多的小分子與受體結(jié)合自由能的計(jì)算量是十分驚人的。 結(jié)語(yǔ) ? 虛擬篩選是創(chuàng)新藥物研究的新方法和新技術(shù)，并逐漸成為一種與高通量篩選互補(bǔ)的實(shí)用化工具加入到新藥開發(fā)的工作中去。與傳統(tǒng)的篩選方法相比，虛擬篩選具有高效、快速、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)勢(shì)，雖然現(xiàn)在仍有一些問題制約著這項(xiàng)技術(shù)并且由虛擬篩選得到藥物的成功范例并不是很多，但隨著其它技術(shù)，如生物科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展， 虛擬篩選必將在未來的新藥開發(fā)中發(fā)揮更大的作用 。