Технологии молекулярного моделирования и искусственного интеллекта для разработки потенциальных лекарственных препаратов нового поколения, исследования в области биоинформатики и вычислительной биологии
В настоящее время компьютерный дизайн лекарств является эффективным инструментом в фармацевтических технологиях, позволяющим значительно сократить время и затраты, необходимые для разработки новых терапевтических средств [1, 2]. Важную роль в компьютерном скрининге лекарств играет молекулярный докин...
Saved in:
| Format: | Article |
|---|---|
| Language: | Russian |
| Published: |
National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems
2025-02-01
|
| Series: | Informatika |
| Online Access: | https://inf.grid.by/jour/article/view/1330 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | В настоящее время компьютерный дизайн лекарств является эффективным инструментом в фармацевтических технологиях, позволяющим значительно сократить время и затраты, необходимые для разработки новых терапевтических средств [1, 2]. Важную роль в компьютерном скрининге лекарств играет молекулярный докинг, который широко используется для предсказания пространственной структуры комплекса белок-лиганд и наиболее выгодной ориентации лиганда в активном центре целевого белка, оценки энергии связывания и исследования профиля взаимодействия молекул – кандидатов в лекарственные средства с терапевтической мишенью [3]. Последние разработки полуэмпирических квантово-химических методов и методов теории функционала плотности, а также применение ab initio расчетов к дизайну молекул-кандидатов в контексте идентификации и оптимизации их структур показывают растущую важность квантовой химии в фармакологических исследованиях [4–6]. Молекулярная динамика (МД) также является мощным методом для скрининга потенциальных лекарств на основе структуры целевого белка [7, 8]. В отличие от молекулярного докинга МД моделирует перемещения каждого атома в силовом поле остальных атомов при явном задании растворителя и более эффективно, чем другие алгоритмы, отражает гибкость как лиганда, так и белка, что позволяет получать более корректные оценки свободной энергии связывания. Примеры успешных применений методов молекулярного докинга, квантовой химии и МД наглядно демонстрируют возможности вычислительных подходов для идентификации соединений с желаемыми свойствами и создания новых лекарств [3–8]. |
|---|---|
| ISSN: | 1816-0301 |