用Molpher进行化学太空探索:生成和评估一种葡萄糖皮质体受体连接体库

科学领域:

• 计算化学和化学信息学
• 药物发现和药物化学
• 分子建模和生物信息学

背景情况:

• 加快新生物活性化合物的发现是现代化学信息学的一个关键挑战.
• 化学空间的计算探索对于识别潜在的候选药物至关重要.
• 葡萄糖皮质体受体 (GR) 是一个重要的治疗点,需要有效的方法来发现连接体.

研究的目的:

• 分析分子发生器Molpher产生的潜在的葡萄糖皮质体受体 (GR) 配体的化学库.
• 为了比较目标GR联体库的组成与随机抽取的化学空间.
• 建立一个全面的工作流程来评估计算生成的连接体,特别是对于具有挑战性的目标.

主要方法:

• 利用来自ChEMBL和内部IMG数据库的结构来生成图书馆和建模模型.
• 采用随机森林模型与符合性预测来确定连接体的生物活性和适用性领域.
• 将Molpher生成的GR库与用于化学空间采样的参考库进行比较.

主要成果:

• 与随机图书馆相比,计算生成的GR库被活性GR联体显著丰富.
• 展望分析证实,Molpher成功设计了在GR上实验性活跃的化合物.
• 确定了34个潜在的新GR联体的集合,并验证了评估计算联体的工作流.

结论:

• 由Molpher生成的库展示了一个成功的丰富策略,用于识别潜在的GR配体.
• 已建立的工作流提供了一种强大的方法来评估计算设计的分子,特别是对于难以对接的目标.
• 这项研究加速了新型GR配体的发现,并为未来的药物发现工作提供了有价值的框架.