计算机辅助药物设计包括基于分子对接法（Docking）的直接药物设计和基于药效团的间接药物设计,Docking可预测配体-蛋白的相互作用、对受体-配体结合进行三维构效关系研究、设计具有高亲和力与选择性的新型配体。通过将小分子数据库与αvβ3受体（PDB号为1L5G）进行对接,筛选出具有较高亲和力的αvβ3受体拮抗剂-3（3-吡啶基）-3-[4-[2-（5,6,不7,8-四氢[1,8]萘啶-2）乙基]吲哚-1]丙酸和3,4-二氯苯基双胍,后者与目前已知的配体具有不同的受体结合模式。在间接药物设计中,提出了以Arg的带正电荷的侧链、Asp的带负电荷的侧链和Gly的疏水基团为药效团特征的三点药效团模型和以氢键供体、氢键受体、芳环作用、疏水作用和负离子中心为特征的药效团模型,筛选出具有nM级及低于n获悉更多M级亲和力的化合物。近年来,随着计算机技术的飞速发展,预测精确度更高的软件以及更为合理的设计方法,如5D-QSAR及6D-QSAR,正在研究中,这必将使药物设计更为准确、有效。本文对计算机辅助药物设计领域的研究现状和取得的进展进行综述。”
“DPP4是一种治疗Ⅱ型糖尿病的重要药物靶标酶之一。已有多种上市或者正在进行临床试验的DPP4AZD1080抑制剂药物分子,其中西他列汀(sitagliptin)已被广泛使用。为了进一步研究抗Ⅱ型糖尿病药物分子的特性并设计新的药物分子,对西他列汀及其衍生物进行了3D-QSAR研究。文中的3D-QSAR模型由38个包括西他列汀在内分子的训练集所构建,所建模型的预报能力用16个衍生物分子进行测试。结果表明,采用CoMFA(比较分子力场法)所得活性计算值和实测值对于训练集和测试集的相关系数平方分别为0.921和0.884。