作者:南方卫理公会大学 约翰·怀斯
学分:希尔斯曼南方卫理公会大学
杰克逊 SMU的研究人员开发了一套计算机驱动的程序，可以模拟实验室中的化学反应，减少了为达到预期结果而寻找最佳药物所需的时间和人力成本
该大学有一项名为ChemGen的计算程序专利正在申请中
除了加快为特定应用寻找成功药物的过程，ChemGen还将允许较小的实验室以许多人目前负担不起的水平为有意义的研究做出贡献
“化学工程公司有能力取代一个由20名高技能有机化学家组成的团队来优化感兴趣的分子，”首席发明家约翰·怀斯说，他是SMU的一名教授，专门研究结构生物化学
“我们基本上是在武装一支小型实验室大军，进行真正复杂的研究
“我也希望主要的制药公司也能利用这项技术，”怀斯说
他说，ChemGen有可能让一栋建筑充满了技术娴熟的化学家，从而大幅提高他们的生产力，从一年处理6个问题到多达60个问题
怀斯说:“这将使新药更快、更便宜地问世，这正是我们对冠状病毒以及随之而来的任何东西所需要的。”
目前，一种新药可能需要12到15年的时间，才能通过设计、开发、测试和批准过程，用于患者
虽然药物开发对制造商的平均成本是争论的主题，但估计成本高达2美元
60亿
它是如何工作的 ChemGen加快了药物发现过程的早期阶段，即药理学优化，使药物在特定应用中发挥作用，这一任务可能需要一组有机化学家花几个月的时间来完成
ChemGen几乎可以在几天内使用高性能计算机完成同样的任务，比如SMU的巨型移动框架2
怀斯解释说，创造药物的第一步是确定药物可以作用的分子靶点——一个在使人感染病毒、感受疾病症状或遭受其他身体伤害方面发挥作用的靶点
一旦确定了目标，下一步就是找到尽可能多的可能阻断目标功能并防止导致疾病的负面生物效应的化学钥匙
分子目标和作用于它们的化学键都是极其复杂的分子，负责人体内的许多任务
“他们就像人一样，”怀斯说
“他们都不一样
" “当一家制药公司发现一种药物——一种他们认为可能有价值的化学‘钥匙’，他们可能会让一组非常熟练的化学家来研究这种目标分子
怀斯说:“这不是他们唯一要研究的分子，但他们可能会在明年的三个月里对这一分子进行1000次变异。”
这是药理学优化的传统方法——化学家试图确定是否有比他们刚刚发现的更好的匹配目标蛋白
重要的原因是，如果一种药物不完全适合这种蛋白质，它就不会与这种蛋白质结合得足够紧密而有效
研究人员还需要确定人体中的哪些其他蛋白质可能会被同一钥匙无意中阻断，从而可能导致副作用
ChemGen通过计算而不是在物理化学实验室中创建原始化学密钥的分子变体
它模拟了在各种环境组合下会发生什么
SMU生物科学系副教授怀斯说:“我们教化学基因这些反应的化学规则——什么能做什么不能做。”
“我们可以提取1000种化合物，在计算机中进行反应，然后从中制造1000种产品
然后我们可以将这一组1000个分子与第二组1000个其他分子反应，生成一百万个不同但相关的产物
这为给定的分子产生了大量的化学变化
" 因此，ChemGen可以查看这些变体，并确定它们中是否有任何一个比原始密钥更符合目标蛋白质
“过程是盲目的
没有偏见
怀斯说:“它会产生这些变体，然后只需说:“你适合多好，它会给你排名。”
“因此，研究小组或制药公司只需要实际合成最有可能被改进的分子，将数千个未改进的分子留在计算机中，而不是放在实验室的工作台上
怀斯说:“这种方法在时间和金钱上都非常有效。”
“它限制了浪费，使新药比最初发现的更有可能更好
" 怀斯与包括学生在内的其他SMU科学家一起工作了十多年，开发了后来成为化学基因的东西
怀斯在他和皮娅·沃格尔试图寻找能够逆转恶性肿瘤化疗失败的化合物时，产生了创造化学基因的想法
沃格尔是SMU药物发现、设计和输送中心的教授和主任
化学副教授亚历克斯·里佩尔帮助Wise项目ChemGen知道在化学反应中它能做什么和不能做什么
李伯特和他的博士
D
学生Maha Aljowni还物理合成了ChemGen预测的药物化合物，并表明它准确预测了在多药耐药癌症中可能具有活性的新分子
罗伯特·卡莱斯基把怀斯写的脚本转换成了另一种编程语言，这样ChemGen工作起来更快，任何人都可以使用
卡莱斯基是SMU的高性能计算应用科学家，他协助SMU的研究团体使用第二代移动框架
Amila K
纳那亚卡拉、迈克·陈、麦莎·科雷亚·德·奥利韦拉和劳伦·阿默尔曼——他们都是生物科学博士的学生
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SMU的项目——也帮助测试它
科特塔·奥伦格在SMU大学读本科时也协助了早期的研究
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