Organic Compound Synthesis 有機化合物合成-盟基生物科技股份有限公司

客製化抗體-盟基生物科技股份有限公司

Virtual Screening 虛擬篩選

Virtual Screening 虛擬篩選

化合物合成 (Compound Synthesis)

Virtual Screening 虛擬篩選

虛擬篩選(Virtual Screening)技術利用電腦來模擬蛋白與小分子化合物的結合模式,常用於藥物開發,用於搜索小分子庫中可能與目標蛋白結合的結構部位。

一、服務介紹
虛擬篩選(Virtual Screening)技術是一種利用電腦模擬蛋白與化合物分子結合模式的藥物篩選技術,用來分析最有可能與藥物標靶(通常是蛋白質受體或酶)結合的部位。 相較於傳統的高通量實體篩選,虛擬篩選則是另一種更直接且快速的藥物開發方法,具有篩選成本低、效果好的優勢,可用於舊藥新用及新藥開發標的的篩選。
 
藥物開發流程


在新藥開發研究中,虛擬篩選技術通過選擇特定化合物庫(Compound Library)進行篩選,為候選藥物(Hits)的發現提供了一種快速且經濟的方法。 此外,對於缺乏傳統的高通量實體篩選的研發單位而言,此類方法對其分子篩選(Molecule Screening)階段至關重要。 經傳統的高通量實體篩選後獲得Hits的概率一般介於 0.01% 和 0.14% 之間,而虛擬篩選用於新藥開發研究獲得Hits的概率通常介於 1% 和 40% 之間。由此可見,虛擬篩選所使用得高通量docking方法讓獲得Hits的概率大幅提升且有助於實驗的再現性,驗證此方法在Hits識別中的用途。

TargetMol 提供電腦計算藥物虛擬篩選服務,可為客戶提供基於目標結構或小分子結構的虛擬篩選服務。



二、服務優點
✓ 專業團隊:TargetMol擁有一支經驗豐富的篩選團隊,擁有十多年的電腦計算藥物研發經驗,確保虛擬篩選結果的可靠性和專業性。
✓ 豐富的化合物庫:超過 20,000 種化合物,分佈在 170 多個化合物庫中,滿足客戶的各種需求
✓ 有競爭力的價格:每個目標和分子docking測試的價格實惠。
✓ 完善的售後服務:可以一站式快速採購篩得的化合物,並提供活性檢測服務。



三、服務種類
基於分子docking的虛擬篩選(Molecular docking-based virtual screening, 簡稱DBVS)

分子docking技術是結構分子生物學和電腦計算機輔助藥物設計的關鍵工具,旨在預測小分子在目標受體結合位點內的結合模式和親和力,讓研究人員能夠了解與結合過程相關的主要物理與化學特徵。docking方法通過組合和優化各種空間、疏水性和靜電互補性等條件,以及估算結合的自由能來預測特定結合位點內小分子的結合模式和親和力,將各種ligand模擬結合到目標位點來進行篩選。docking可用於對大型化合物庫進行虛擬篩選,對結果進行排序,並提出ligand如何抑制標靶結構的假設(對Leads的優化中非常重要)。DBVS促成了許多具有新活性之化合物的發現,現今已成為藥物開發越來越重要和必不可缺的工具。

TargetMol通常會採取3輪篩選程序來確保結果的準確性:
1. 藥物相似性篩選 
2. 分子docking虛擬篩選
3. 由具豐富藥物開發經驗的科學家進行人工篩選

人工篩選是在考慮藥物結合位點的3D結構特徵(氫鍵、疏水性和親水性等)的基礎上,根據分子docking分數選擇具有高親和力的Hits。 根據現有藥物的構效關係(structure activity relationships),保留具重要且穩定分子相互作用力的Hits,同時也將更多新的化合物核心結構擴展到篩選列表中,最後進行cluster analysis以選擇幾個最具潛力的Hits進行後續實驗測試。

 
透過docking的方法,可以在電腦上模擬ligand與目標蛋白作用的模式。
 
TargetMol DBVS服務的篩選流程,經過多道篩選程序,最終得到具潛力的化合物(Cpds)


基於藥效團的虛擬篩選(Pharmacophore-based virtual screening, 簡稱PBVS)
PBVS是一種根據ligand來評估的藥物設計,是當今成熟的技術,廣泛用於藥物化學實驗。 此方法的核心概念是找出能夠與特定目標生物結構相互作用並觸發(抑制或阻斷)其生物所必需的反應之最佳超分子(supramolecular)空間和電子特徵的集合,建立一個藥效團(pharmacophore)模型。 由於其抽象性和簡單性,3D 藥效團模型在化合物庫的虛擬篩選中可以有效地達到過濾作用,通常用作 DBVS 的補充方法,處理小分子數據庫,以去除不具備對結合有至關重要特徵或通過docking方法篩選後的化合物。

在 PBVS 運行過程中,會由客戶提供的一個或多個活性小分子的活性結構構來建立具有穩定特徵的藥效團模型(shared feature pharmacophore model)。 然後利用大型化合物庫篩選此藥效團模型,並將符合該模型的分子羅列在Hits列表中。 這些分子滿足該模型的要求,因此很有可能在後續實驗測試中發揮作用。 一些模擬藥效團的軟體亦可以提供定量預測活性的方法,例如 3D QSAR 藥效團模型。


四、交付項目
✓ 初篩模型
✓ 項目報告:
(1) Protocol
(2) docking方式&參數
(3) docking結果
(4) 分析
(5) 參考文獻

✓ 前 150 化合物信息(SDF或MOL2文件)
✓ 結合方式(客戶指定;推薦使用於在實驗驗證或文獻中展示過的分子)



五、相關產品
Compound library
Targetmol可提供數百萬種化合物產品,滿足不同客戶的篩選需求,快速獲取潛在的活性藥物分子
詳情請參考Compound library頁面。