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生物信息学bioinformatics 生物信息学在创新药物研究中的应用BioinformaticsandtheDiscoveryofDrugs Leadingcausesofdeath U S 1999 numberof totalRankCausedeathsdeaths1heartdisease725 19230 32malignantneoplasm549 19223 03cerebrovasculardisease167 3667 04chroniclowerrespiratory124 1815 25accidents97 8604 16diabetesmellitus68 3992 97influenza pneumonia63 7302 78Alzheimer sdisease44 5361 99nephritis related35 5251 5septicemia30 6801 3allother491 39920 2Source NationalVitalStatisticsReports49 11 1 87 2001 DrugDiscovery Development Identifydisease Isolateproteininvolvedindisease 2 5years Findadrugeffectiveagainstdiseaseprotein 2 5years Preclinicaltesting 1 3years Formulation Scale up Humanclinicaltrials 2 10years FDAapproval 2 3years Moderndrugdiscoveryprocess Targetidentification Targetvalidation Leadidentification Leadoptimization Preclinicalphase 2 5years DrugdiscoveryisanexpensiveprocessinvolvinghighR DcostandextensiveclinicaltestingAtypicaldevelopmenttimeisestimatedtobe10 15yearsandUS 0 3 0 5billions 6 9years BioinformaticsAreImpactingThisProcess生物信息学在新药研究中发挥作用的两个方面 9 1生物信息学与新药开发中的基本概念 药物 drug 与体内的靶物质 通常是蛋白质 相互作用 通过这种相互作用引起生理反应加强或阻止靶标进行正常生理活动 已达到治疗人类疾病的目的 药物重要参数 LogP疏水常数 ADME Tox 其中Absorption 吸收 Distribution 分布 Metabolism 代谢 Excretion 排泄 Toxic 毒性 药物靶标 drugtarget 指导致疾病 DiseaseorDisorder 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 药物可与其专一的结合来加强或者阻止它进行正常生理活动 先导化合物 leadmolecule 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 先导物的来源 主要有天然产物 植物 动物 微生物 海洋生物等 提取 偶然发现 随机筛选 老药新用等 Aspirin 先导物的优化 先导化合物未必是可实用的优良药物 可能由于药效不强 特异性不高 药物代谢动力学性质不合理 或毒性较大等特点 不能直接药用 但作为新的结构类型和线索物质 需要对其进一步的结构修饰和改造 来获得理想的药物 该类物质是一类重要的化工原料 主要在塑料业中用做增塑剂 目前普遍认为 生物体中的该类物质是从环境中摄取并储存于体内 而非生物自身代谢产生的 海绵中此物质的含量在一定程度上可以显示海水的污染状况 因此我国南海海域的污染问题已不容忽视 高通量药物筛选 HighThroughputScreening 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 灵敏和大规模 日筛选量达到数千甚至数万样品次 虚拟筛选 是上述药物设计方法的延伸和推广 可定义为 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 Quantitativestructure activityrelationships 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 药效基团 通常是指那些可以与受体结合位点形成氢键相互作用 静电相互作用 范德华相互作用和疏水相互作用的原子或官能团 对一组具有生物活性的化合物进行化学结构的分析和比较 找出其共同的特征结构 即可建立药效基团的模型 定量构效关系 狭义的构效关系 Structure activityrelationships SAR 是药物的结构发生变化时生物活性的定性变化经验规律 定量构效关系 Quantitativestructure activityrelationships QSAR 是由SAR发展而来的 是采用数学模式来描述药物的生物活性与结构间的定量依赖关系所谓QSAR就是通过一些数理统计方法建立起一系列化合物的生理活性或某种性质与其物理化学性质之间的定量关系 组合化学 在每一步反应过程中加入各种不同的能够参与反应的化合物基团 利用组合的原理 使各种不同的基本结构的基团以组合的方式参与反应 在结果一定反应步骤后就可以获得各种结构不同的化合物 一 药物靶标的识别 识别潜在的合适的疾病靶标二 先导化合物的发现 寻找与之相作用的药物即先导化合物的发现 包导化合物 也就是说它应该有理想药物的部分但并非全部的生物活性 对象到化合物进行化学修饰三 修饰后产生的候选药物 有更好的治疗效果 通过评估这些候选药物的质量 通过这些测试的候选药物便被注册为研发中新药 四 提交临床试验 期临床试验 初步的临床药理学及人体安全性评价试验 期临床试验 治疗作用初步评价阶段 其目的是初步评价药物对目标适应症患者的治疗作用和安全性 也包括为III期临床试验研究设计和给药剂量方案的确定提供依据 期临床试验 治疗作用确证阶段 其目的是进一步验证药物对目标适应症患者的治疗作用和安全性 评价利益与风险关系 最终为药物注册申请获得批准提供充分的依据 期临床试验 新药上市后由申请人自主进行的应用研究阶段 五 临床研究工作完成以后 将临床研究总结资料以法规规定形式呈送给国家药品监督管理局 进行全面审评 合格后获得新药证书及生产批文 9 2药物开发中的生物信息学 生物信息学在创新药中研究中发挥作用主要有两个方面 药物靶点发现药物基本设计 基于生物信息学的药物靶点发现主要的药物靶标 细胞膜受体约占靶标总数的45 酶占28 激素和因子类占10 离子通道占5 核受体占2 其它占7 G蛋白偶联受体 G蛋白偶联受体 G proteincoupledreceptor GPCR 是一类具有7个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 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 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 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 蛋白酶酶靶 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 选择药物靶点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 药物靶标识别的生物信息学方法 基因组数据库搜索 通过生物信息学方法对人类基因组序列进行挖掘与靶标相似的潜在靶标 如 通过基因从头预测和序列相似性搜索能够在有效靶标家族中发现新的成员 EST数据库搜索 同源搜索 组织差异表达差异搜寻 具有组织特异性表达的基因有可能成为特异性的副作用小的靶标 基因微阵列方法与药物靶标预测 DNA芯片 又称基因芯片或DNA阵列 DNAarray 将大量特定序列的寡聚核苷酸 DNA探针 有序地固化在硅或玻璃等材料作的承载基片上 使其能与靶基因进行互补杂交形成DNA探针池 利用DNA芯片可以快速高效地获取空前规模的生物信息 因而可用于发现疾病的相关基因 可以在基因组水平上来检测基因表达模式特征谱和鉴定潜在的药物靶标 蛋白质组学与药物靶标识别 应用蛋白质组学寻找新的药物靶标有以下几种方法 比较病态与正常态细胞内蛋白质表达差异 比较给药后病变与正常组织的蛋白质表达差异 从已知的生物活性寻找新的蛋白作为药物靶点 从蛋白质间的相互作用寻找和验证新的药物靶点 SNP研究与药物靶标识别 单核苷酸多态性 singlenucleotidepolymorphism SNP 主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性 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而带来影响 不同的个体对药物的敏感性和毒性反应有很大的区别 这主要是由基因决定的 特别是药物靶点基因 药物代谢基因等的单核苷酸多态性 影响了药物作用的强弱和药物代谢的不同 因此对应不同的snp个体应该采用不同个体化治疗 达菲为罗氏制药独家生产的抗流感药物 其通用名称为磷酸奥司他韦 Oseltamivirphosphate 高致病禽流感曾引起世界范围内的恐慌 美国FAD发现达菲在一定程度上有治疗作用 瞬间成为抢手货 但是 日本报道了数百例儿童服药后导致精神混乱于2007年发布预警提示国民慎用达菲 而Nature杂志的评论员质疑是日本国内利益集团和罗氏制药集团有不恰当利益关系而进行虚假报道 北京大学魏丽萍课题组用生物信息学分析提出了一个假设 用一个亚洲人特异性的单核苷酸多态性位点几乎解释了全部疑点 药物靶标验证技术 两方面的验证 靶标的有效性 即药物靶标与疾病确实有关 药物靶标的副作用 如果靶标的活性调节不可避免的产生重大的副作用 将其选为靶标也是不合适的 基因水平上 DNA芯片技术 可以确定疾病细胞的基因表达模式特征谱和鉴定潜在的药物靶标 基因敲除技术 通过DNA同源重组 使ES细胞 EmbryonicStemcell ES 特定的内源基因被破坏而造成功能丧失 然后再通过ES细胞介导得到该基因丧失的模式生物模型的过程称为基因敲除 geneknockout 又称基因打靶技术 通过基因敲除试验以检测该基因缺失以后是否就丢失了某种功能 从而对该靶点进行确证 RNAi RNAinterference 是一种新的基因抑制技术 它通过人为地引入与内源靶基因具有同源序列的双链RNA 从而诱导内源靶基因的mRNA降解 达到阻止基因表达的目的 双链RNA能够高效特异性阻断相应基因的表达 其机理与反义RNA技术相似 基因表达谱 是通过构建处于某一特定状态下的细胞或组织的非偏性cDNA文库 收集cDNA序列片段 定性 定量分析其mRNA群体组成 从而描绘该特定细胞或组织在特定状态下的基因表达种类和丰度信息 这样编制成的数据表就称为基因表达谱 该表达谱实际上从mRNA水平反映了细胞或组织特异性表型和表达模式 蛋白质水平的主要技术 酵母双杂交 蛋白质组学 靶标发现的相关资源介绍 重点数据库及软件介绍 TTD TherapeuticTargetDatabase提供了已知或正在探索的可用作治疗的蛋白质靶点和核苷酸靶点的信息 以及与这些靶点对应的靶疾病 靶通路和相应的药物 配体信息 DrugADMEAssociatedProteinDatabase此数据库提供了药物吸收 分布 代谢和排泄相关蛋白的信息 目前包括321个蛋白条目 提供了已知的药物ADME Absorption Distribution Metabolism Excretion 相关蛋白的功能 相似性 底物 配体 组织分布以及靶点性质等信息 TRMP TherapeuticallyRelevantMultiplePathwayDatabase提供了文献中报道的可用于治疗的靶点所参与的MultiplePathway信息 靶疾病的状况以及靶点对应的药物 配体信息 9 3药物合理设计与筛选 药物合理设计与筛选也称基于结构的药物设计与筛选 structure baseddrugdesignandscreening 或称合理发现 rationaldiscovery 这种筛选的策略是将基于机制 尤其基于大分子三维结构 的筛选与药物合理设计融合为一体 有人称理性药物发现的时代尚未到来 药物合理设计仍属于辅助手段 但可以预见计算机药物筛选将是未来创新药物开发研究的新方法 9 4药物设计的基本方法 传统的药物研制主要是从大量的天然产物中进行筛选 得到一个可供临床使和的药物要耗费大量的时间与金钱 近年来由于生物信息学的发展 相当数量的大分子三维结构已被人们精确测定 使得基于蛋白质和核酸结构的药物设计成为可能 计算机辅助药物设计所涉及的两类问题 对接问题 确定药效结构的问题 对接问题 是将小分子配体放置于受体的活性位点处 并寻找合理的取向和构象使得配体与受体的形状和相互作用能够最佳匹配 分子对接有两个核心问题 即如何找到最佳的结合位置以及如何评价对接分子之间的结合强度 分子对接方法 主要用来从化合物数据库中搜寻与受体生物大分子有较好亲和力的小分子 从而发现全新的先导化合物 常用软件有 Dock和Flex DOCK由Kuntz小组于1982年开发 最新版本为DOCK5 0F1exX是一种快速 精确的柔性对接算法 在对接时考虑了配体分子的许多构象 确定药效结构的问题 通试验发现受体的配体 然后利用配体的几何结构和化学特征 通过计算机的帮助得到受体的信息从而得到该类药物的药效结构 间接药物设计方法早期 人们对于药物作用的靶标分子大多缺乏了解 只能从药物小分子化合物的结构和活性出发 去归纳和认识药物分子的构效关系 进而设计药物分子 这种药物设计即为间接药物设计 定量构效关系 QuantitativeStructure ActivityRelationship QSAR 是一种重要的间接药物设计方法 所谓定量构效方法就是通过一些数理统计方法建立其一系列化合物的生理活性或某种性质与其物理化学性质之间的定量关系 通过这些定量关系 可以预测化合物的生理活性或某些性质 指导我们设计出具有更高活性的化合物 一旦确定已知的化合物的生物活性与其结构之间的定量关系 研究者就可以依据这一关系对化合物结构进行改造 以获得更高的活性 现代药物设计大体分为两类 间接药物设计与直接药物设计 直接药物设计方法 如果受体或受体和配体相结合所形成的复合物的三维结构已经知道 就可根据受点的三维要求设计新药的结构 如果受体蛋白仅知其组成的氨基酸顺序而不知其空间排列 则可根据同源蛋白模拟其三级结构 可以分为 全新药物设计和数据库搜寻 或者称分子对接 两大类 全新药物设计 根据受体活性部位的形状和性质要求 让计算机自动构

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