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Updated: Dec 26, 2025
07:03
Large Scale Zebrafish-Based In vivo Small Molecule Screen
Published on: December 30, 2010
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オープンソースの薬剤発見プラットフォームにより,超大型仮想スクリーンが実現
Christoph Gorgulla1,2,3, Andras Boeszoermenyi4,5, Zi-Fu Wang4
1Department of Biological Chemistry and Molecular Pharmacology, Harvard Medical School, Harvard University, Boston, MA, USA. cgorgulla@g.harvard.edu.
Nature
|March 11, 2020
まとめ
オープンソースのプラットフォームであるVirtualFlowは 10億以上の化合物の効率的なスクリーニングを可能にすることで 薬の発見を簡素化しています これはKEAP1とNRF2の相互作用を標的とするiKeap1のような高親和薬候補の特定を加速します.
科学分野:
- コンピュータ化学と薬剤開発
- バイオ情報学と化学情報学
- 分子モデリングとシミュレーション
背景:
- 薬の開発は長く高価で,平均10年以上で20億~30億米ドルかかります.
- 臨床前と臨床段階での 高い消耗率と 高価な実験室での実験は 薬の発見を妨げています
- 構造ベースの仮想スクリーニングは,ヒット品質を改善し,開発のタイムラインを短縮するための有望なアプローチを提供します.
研究 の 目的:
- 超大型コンパウンドライブラリを準備し,スクリーニングするための新しい,自動化された,スケーラブルなオープンソースプラットフォームであるVirtualFlowを導入します.
- 巨大なデータセットと 多様なドッキングプログラムの処理におけるプラットフォームの能力を実証する.
- 治療対象の高親和結合物質を特定するVirtualFlowの可能性を紹介する.
主な方法:
- 仮想スクリーニングのための高度に自動化され,汎用性の高いオープンソースプラットフォームであるVirtualFlowの開発.
- 商業的に利用可能な14億個を超えるリガンドライブラリを準備する.
- 仮想フローと様々なドッキングプログラムを使用して10億以上の化合物をスクリーニングします.
主要な成果:
- 超大型化合物ライブラリ (14億以上の分子) の準備とスクリーニングに成功しました.
- KEAP1に対するサブマイクロモラー親和性を有する構造的に多様な分子の特定.
- KEAP1-NRF2の相互作用を阻害するナノモラー afinity (114 nM Kd) の鉛阻害剤,iKeap1の発見.
結論:
- VirtualFlowは,大規模構造ベースの仮想スクリーニングのための効率的でアクセシブルでスケーラブルなソリューションを提供します.
- このプラットフォームは,広大な化学空間を調査し,高親和薬候補者を特定することができます.
- 仮想フローは 薬物の発見を大幅に加速し 関連するコストを削減する可能性があります
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