物理科技生物学-PHYICA

新的大环内酯数据库可以帮マークエッタ.ジュエル助药物的发现、研究

化学 2021-11-11 00:03:02

北卡罗莱纳州立大学的特雷西·皮克 学分:北卡罗来纳州立大学 北卡罗来纳州立大学和协作制药公司的研究人员创建了一个免费使用的数据库,包含14,000种已知的大环内酯类化合物——药物开发中使用的大分子——其中包含关于这一结构类别的分子特征、化学多样性和生物活性的信息

这个名为“大环内酯B”的数据库填补了关于这些分子的知识空白,可以作为未来药物发现的有用工具

大环内酯是由至少12个原子组成环状结构的分子

在许多有用的特性中,大环内酯类化合物能够结合困难的蛋白质靶标,这使得它们适用于抗病毒、抗生素、抗真菌和抗寄生虫药物

然而,它们的尺寸和复杂的结构使得它们难以合成

“大环内酯是巨大的分子——它们的大小给那些可能想和它们一起工作的研究人员带来了挑战,”西恩·艾金斯说,他是合作制药公司的首席执行官,北卡罗来纳州比较医学研究所的成员,是北卡罗来纳大学教堂山分校埃舍曼药学院的企业家和该项研究的相应作者

“我们想通过建立一个公开的关于这些分子及其特性的数据库来解决这个问题

" 北卡罗来纳州立大学研究生,论文《Phyo Phyo Zin》的第一作者,为14,000种已知的大环内酯类化合物挖掘了13个公共数据库,并将它们编译成大环内酯类化合物数据库

她收集的大环内酯化合物中,只有20%有相关的生物学数据

吉娜、艾金斯和北卡罗来纳州化学副教授加文·威廉姆斯对大环内酯的分子特性进行了化学信息学分析,并开发了91个描述符来更好地表征分子

然后,研究人员观察了一些大环内酯类药物的三个感兴趣的目标——特别是疟疾、丙型肝炎和T细胞——并使用机器学习技术来理解大环内酯类药物和这些目标之间的结构-活性关系

威廉姆斯说:“我们知道大环内酯类药物是有效的,但是有很多我们不知道什么是好的。”

“这就是我们着手进行这项研究的原因

我们发现有可能利用这些分子的机器学习,并且改进我们对大环内酯的分析和描述将改进未来的预测模型

" “任何对这些分子或利用大环内酯的药物开发感兴趣的人现在都有一个用户友好的数据库,所有东西都可以在一个位置访问,”埃克金斯说

“研究人员可以询问是什么使特定的大环内酯分子非常适合特定的生物应用

“希望大环内酯B能帮助我们理解这种不同种类的分子,并在创造新的分子方面取得进展

"

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