A.计算机辅助药物设计ppt(宫)
计算机药物辅助设计
计算机药物辅助设计药物辅助设计（Computer-Aided Drug Design, CADD）是一种利用计算机科学和生物信息学技术来加速药物研发过程的方法。
它结合了分子建模、计算机模拟和数据库挖掘等技术，可帮助药物研究人员预测分子的活性，优化药物设计以及筛选潜在药物候选。
CADD主要包括以下几个方面的内容：1. 分子建模和计算机模拟分子建模是指通过化学信息学方法来描述和生成分子结构的过程。
在药物研发中，可以使用分子力学、量子力学等计算方法来预测分子的物理性质和反应行为。
计算机模拟是指通过计算机程序模拟和预测分子在生物体内的行为和相互作用。
常用的计算方法包括分子动力学模拟、蒙特卡罗模拟等。
这些方法可以帮助研究人员了解药物分子与生物体的相互作用机制，进而指导药物设计和优化过程。
2. 三维药物靶点结构预测与识别药物研发的关键是找到适合的药物靶点，以实现药物与生物体的特异性相互作用。
计算机辅助技术可以通过基于序列相似性、结构模拟和数据库挖掘等方法，预测药物靶点的三维结构或识别潜在的药物靶点。
这有助于研究人员更好地理解药物与靶点之间的相互作用，并设计更具方向性的药物分子。
3. 药物分子库的建立与筛选在药物研发过程中，建立一个可靠、多样性的药物分子库非常重要。
计算机辅助技术可以通过分析已知的活性药物分子结构，设计新的药物分子或改造现有的药物结构，进而建立药物分子库。
同时，计算机辅助筛选（Virtual Screening）技术可以通过预测工具，快速筛选大规模的化合物库，从中筛选出具有潜在活性的合适候选分子。
4. 量化构效关系（QSAR）与定量构效关系（QSPR）研究量化构效关系（QSAR）和定量构效关系（QSPR）是一种通过数学和统计的方法，建立药物分子结构与其生物活性或物化性质之间的关系。
通过分析已有的实验数据，建立模型，可以预测和优化化合物的性质和活性。
这种方法可以在早期药物设计中预测药物的活性，加速药物筛选和开发过程。
计算机辅助药物设计(完整版)
计算机辅助药物设计(完整版)计算机辅助药物设计药物设计是一个十分复杂的过程，涉及到许多方面的知识和技术。
而计算机辅助药物设计技术的出现，为药物设计师带来了许多方便和机遇，大大提高了药物研发的速度和效率。
一、计算机辅助药物设计的意义药物设计是发现、开发和改良药物的过程，其目的是为了使药物更加有效地治疗疾病，并尽量减少其所产生的副作用。
而计算机在药物设计中的应用，主要体现在以下几个方面：1、快速筛选药物设计师可以使用计算机模拟技术来预测药物分子与生物体分子之间的相互作用，从而快速地筛选潜在的药物分子，大大减少了繁琐的实验过程和时间。
2、节约成本计算机模拟技术不仅可以提高药物设计效率，降低药物研发周期，还能够降低研发成本。
由于计算机模拟技术可预测药物的分子结构，因此无需花费大量费用和时间制备反复试验所需的批量药物分子。
3、优化药物分子计算机辅助药物设计还可以优化药物分子结构，使药物分子的生物活性以及药效更加准确、稳定和明显，从而提高药物治疗效果。
二、计算机辅助药物设计技术计算机辅助药物设计技术主要包括分子模拟、药物分子的虚拟筛选和分子对接技术等。
1、分子模拟分子模拟技术是基于计算机数值计算方法来对化学反应进行模拟和预测，分子模拟技术主要包括量子力学计算和分子力学计算两种方法。
其中，量子力学计算可以预测分子中原子和分子间的电子结构、结合能，分子力学计算则可以对大分子体系进行计算，包括构象搜索、分子优化和分子动力学模拟等。
2、药物分子的虚拟筛选药物分子的虚拟筛选可以应用大量的计算机程序来评估分子识别过程和化合物相互作用，从而进行优化。
通过药物分子的虚拟筛选，可以快速评估某个化合物在目标受体中的作用，并预测其与相关受体的亲和力。
药物分子的虚拟筛选还可以快速地确定药物分子的最优化设计方案。
3、分子对接技术分子对接技术是利用计算机模拟技术来预测化合物在蛋白受体中的结合方式和结合能力，从而确定合理的化合物设计方案。
计算机药物辅助设计
计算机药物辅助设计计算机药物辅助设计，指的是利用计算机技术来辅助药物的设计和优化。
在药物研发过程中，传统的药物设计方法存在着时间长、费用高等问题，而计算机药物辅助设计则可以大大加快药物设计的速度和降低费用。
本文将重点介绍计算机药物辅助设计的相关参考内容。
在计算机药物辅助设计中，有三个重要的方向：计算机虚拟筛选、分子对接和定量构效关系模型。
首先，计算机虚拟筛选是指通过计算机技术，对大量的化合物进行筛选，并根据一定的规则和指标，来选择合适的候选化合物。
在虚拟筛选中，常用的方法包括分子对应法、引力模型和机器学习等。
参考内容可以包括基于药物化学数据的虚拟筛选方法、基于机器学习的虚拟筛选方法等。
其次，分子对接是指将小分子与蛋白质结构进行对接，以预测它们之间的相互作用模式和结合能力。
分子对接的目标是找到合适的药物分子与蛋白质靶点结合，从而发现具有抑制或激活作用的药物分子。
参考内容可以包括分子对接的算法原理、分子对接模拟软件的使用等。
最后，定量构效关系模型是指利用计算机技术，建立药物分子结构与生物活性之间的数学关系模型。
通过这种模型，可以预测新化合物的活性，并优化药物设计。
参考内容可以包括定量构效关系的建立方法、常用的分子描述符、机器学习算法等。
除了上述的主要方向，计算机药物辅助设计还涉及到分子模拟、拟合和统计分析等方法，这些方法都有助于药物设计的精确性和准确性。
参考内容可以包括分子模拟的原理和方法、拟合和统计分析方法的应用案例等。
此外，计算机药物辅助设计在虚拟药物筛选、靶点设计、药物优化和药物副作用预测等方面也有广泛的应用。
参考内容可以包括相关的研究论文、综述文章和专利等。
综上所述，计算机药物辅助设计是一门复杂而多样的学科，涉及到大量的理论和方法。
本文提到的参考内容只是其中的一部分，读者可以根据自己的兴趣和需求，进一步深入学习相关内容。
计算机辅助药物设计
DOCK
DOCK
DOCK由Kuntz小组于1982年开发，最新版本为DOCK 5.0。DOCK的开发经历了一个由简单到复杂的过程： DOCK1.0考虑的是配体与受体间的刚性形状对接；DOCK2.0引入了“分而治之”算法，提高了计算速度；DOCK 3.0采用分子力场势能函数作为评价函数；DOCK 3.5引入了打分函数优化以及化学性质匹配等；DOCK4.0开始考 虑配体的柔性；DOCK 5.0在前面版本基础上，采用C++语言重新编程实现，并进一步引入GB/SA打分。DOCK程序 现已成功地应用于药物分子设计领域。 Kuntz等利用DOCK程序研究HIV－1蛋白酶，根据分子相似性对剑桥晶体数 据库进行搜寻，得到化合物haloperidol，通过测试，其对 HIV－1蛋白酶的Ki值为100μmol/L；进一步的结构 改造得到化合物thioletal，其IC50高达1 5μmol/L。DesJarlais利用DOCK程序的一个改进版target-DOCK搜寻 HIV－1蛋白酶抑制剂，得到一系列HIV－1蛋白酶抑制剂，其中活性最高的化合物其Ki值为7μmol/L。
活性位点
活性位点
1．活性位点分析法
该方法可以用来探测与生物大分子的活性位点较好地相互作用的原子或者基团。用于分析的探针可以是一些 简单的分子或者碎片，例如水或者苯环，通过分析探针与活性位点的相互作用情况，最终可以找到这些分子或碎 片在活性部位中的可能结合位置。由活性位点分析得到的有关受体结合的信息对于全新药物的设计具有指导性。 活性位点分析软件有DRID、GREEN、HSITE等。另外还有一些基于蒙特卡罗、模拟退火技术的软件如MCSS、HINT、 BUCKETS等。
LUDI
LUDI
LUDI是由Bhöm开发的进行全新药物设计的有力工具，已广泛地被制药公司和科研机构使用，其特点是以蛋 白质三维结构为基础，通过化合物片段自动生长的方法产生候选的药物先导化合物。它可根据用户确定好的蛋白 质受体结合部位的几何形状和物理化学特征（氢键形成能力、疏水作用位点），通过对已有数据库中化合物的筛 选并在此基础上自动生长或连接其他化合物的形式，产生大量候选先导化合物并按评估的分值大小排列，供下一 步筛选；可以对已知的药物分子进行修改，如添加/去除基团、官能团之间的连接等。在受体蛋白质结构未知的情 况下，此模块也可以根据多个已知的同系化合物结构的叠合确定功能团，再根据功能团的空间排列和理化性质推 测可能的蛋白质受体结合部位特征，根据此特征进行新型药物设计。研究人员利用LUDI设计出数十个针对不同疾 病的活性化合物。
计算机辅助药物设计(完整版)(完整资料).doc
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计算机辅助药物设计的主要任务就是先导化合物的发现与优化。
二、合理药物设计1、合理药物设计（rational drug design）是依据与药物作用的靶点，即广义上的受体，如酶、受体、离子通道、病毒、核酸、多糖等，寻找和设计合理的药物分子。
通过对药物和受体的结构在分子水平甚至电子水平的全面准确了解进行基于结构的药物设计和通过对靶点的结构、功能、与药物作用方式及产生生理活性的机理的认识基于机理的药物设计。
CADD通过内源性物质或外源性小分子作为效应子作用于机体的靶点，考察其形状互补，性质互补（包括氢键、疏水性、静电等），溶剂效应及运动协调性等进行分子设计。
2、方法分类（1）合理药物设计有基于靶点结构的三维结构搜索和全新药物设计等方法。
后者分为模板定位法、原子生长法、分子碎片法。
（2）根据受体是否已知分为直接药物设计和间接药物设计。
前者即通过结构测定已知受体或受体-配体复合物的三维结构，根据受体的三维结构要求设计新药的结构。
受体结构测定方法：同源模建（知道氨基酸序列不知道空间结构时），X射线衍射（可结晶并得到晶体时），多维核磁共振技术（在体液即在水溶液环境中）。
后者通过一些配体的结构知识（SAR，计算机图形显示等）推测受体的图像，提出假想受体，采用建立药效团模型或3D-QSAR和基于药效团模型的三维结构搜索等方法，间接进行药物设计。
三、计算化学计算化学包括分子模型、计算方法、计算机辅助分子设计（CAMD）、化学数据库及有机合成设计。
计算方法基本上可分为两大类：分子力学（采用经典的物理学定律只考虑分子的核而忽略外围的电子）和量子力学（采用薛定谔方程考虑外围电子的影响，分为从头计算方法和半经验方法）。
常用的计算应用有：（1）单点能计算：根据模型中原子的空间位置给出相应原子坐标的势能；（2）几何优化：系统的修改原子坐标使原子的三维构象能量最小化；（3）性质计算：预测某些物理化学性质，如电荷、偶极矩、生成热等；（4）构象搜索：寻找能量最低的构象；（5）分子动力学模拟：模拟分子的构象变化。
计算机辅助药物设计ppt
这三个模型的构建方法是用氘取代除草剂和除草 剂安全剂中的氢，然后再施用到作物上。从作物中 提取出已经和受体蛋白（结构未知）结合的化合物 结构作为母体，把除草剂和安全剂分为三个组。
2.2 CoMFA方法计算受体模型
所有计算都使用Sybyl 的分子建模程序包，运行在Silicon Graphics Octane workstation工作站。 来构建其他的结构分子。Saf建于手动在Sybyl分子力学几何优化力场。
此外，我们还必须看到 ,对于许多分子内的效应 ,如诱导效应和共轭效应 ,尚无精确方法 , 许多基团参数尚无可查 ,因此 ,经常无法进行 QSAR分析。各种模拟结果也未必是最佳的合成分 子 ,因为还要涉及到合成的难易程度等。且最佳未必就是最现实、最经济。此外 ,活性成分分 离、生物活性测定和作用机制研究等仍是必不可少的基础工作 , QSAR并不能解决药物设计创 制中的一切问题。
1.6 分子模拟法 ( MS)
相似化合物表现相似活性是分子模拟法 ( Molecular similarity, MS)的原理基础。分子模拟法中的 分子模拟参数 ,是以分子三元性质相似性作为表现点 ,而此点正是3D-QSAR 应用时的关键之点。
1.7 分子对接法 ( MD)
随着 X射线衍射及核磁共振等技术的发展 ,越来越多的生物大分子的三维结构被测定出来。基于受 体结构的药物设计也就更具有现实意义 ,由此成功地创制了许多药物。
计算机辅助药物设计(完整版)
计算机辅助药物设计完整版第1章概论一、药物发现一般过程新药的研究有三个决定阶段：先导化合物的发现，新药物的优化研究，临床与开发研究。
计算机辅助药物设计的主要任务就是先导化合物的发现与优化。
二、合理药物设计1、合理药物设计（rational drug design）是依据与药物作用的靶点，即广义上的受体，如酶、受体、离子通道、病毒、核酸、多糖等，寻找和设计合理的药物分子。
通过对药物和受体的结构在分子水平甚至电子水平的全面准确了解进行基于结构的药物设计和通过对靶点的结构、功能、与药物作用方式及产生生理活性的机理的认识基于机理的药物设计。
CADD通过内源性物质或外源性小分子作为效应子作用于机体的靶点，考察其形状互补，性质互补（包括氢键、疏水性、静电等），溶剂效应及运动协调性等进行分子设计。
2、方法分类（1）合理药物设计有基于靶点结构的三维结构搜索和全新药物设计等方法。
后者分为模板定位法、原子生长法、分子碎片法。
（2）根据受体是否已知分为直接药物设计和间接药物设计。
前者即通过结构测定已知受体或受体-配体复合物的三维结构，根据受体的三维结构要求设计新药的结构。
受体结构测定方法：同源模建（知道氨基酸序列不知道空间结构时），X射线衍射（可结晶并得到晶体时），多维核磁共振技术（在体液即在水溶液环境中）。
后者通过一些配体的结构知识（SAR，计算机图形显示等）推测受体的图像，提出假想受体，采用建立药效团模型或3D-QSAR和基于药效团模型的三维结构搜索等方法，间接进行药物设计。
三、计算化学计算化学包括分子模型、计算方法、计算机辅助分子设计（CAMD）、化学数据库及有机合成设计。
计算方法基本上可分为两大类：分子力学（采用经典的物理学定律只考虑分子的核而忽略外围的电子）和量子力学（采用薛定谔方程考虑外围电子的影响，分为从头计算方法和半经验方法）。
常用的计算应用有：（1）单点能计算：根据模型中原子的空间位置给出相应原子坐标的势能；（2）几何优化：系统的修改原子坐标使原子的三维构象能量最小化；（3）性质计算：预测某些物理化学性质，如电荷、偶极矩、生成热等；（4）构象搜索：寻找能量最低的构象；（5）分子动力学模拟：模拟分子的构象变化。
A计算机辅助药物设计ppt
A计算机辅助药物设计ppt引言在现代医药研究中，药物设计起着至关重要的作用。
随着计算机技术的迅猛开展，计算机辅助药物设计〔Computer-Aided Drug Design, CADD〕成为了药物研究领域的一项重要技术。
本文将介绍A计算机辅助药物设计ppt的根本内容。
A计算机辅助药物设计ppt1. 药物设计概述药物设计是指通过对药物分子进行合理的设计，以到达预期治疗效果的过程。
计算机辅助药物设计利用计算机和相关软件来辅助进行药物设计，可以大大缩短研发周期，提高药物研发的成功率。
在药物设计中，药物分子的模拟和优化是非常重要的步骤。
通过计算机模拟，可以预测药物分子的物理性质、化学性质和生物活性，从而指导进一步的优化工作。
现代药物设计中常用的方法包括分子力学模拟、分子对接、药效团筛选等。
3. 药物数据库的应用药物设计所基于的关键信息来源于药物数据库。
药物数据库包含了大量的化合物信息、生物活性数据、分子结构信息等。
通过对药物数据库的查询和分析，可以提供重要的参考信息，指导药物设计的工作。
4. 药物分子的三维构象分析药物分子的三维构象分析是计算机辅助药物设计中的重要工作。
通过对药物分子的三维构象进行分析，可以了解药物分子与靶标蛋白的相互作用机制，为药物设计提供重要的依据。
药物分子的虚拟筛选是计算机辅助药物设计中的一项重要技术。
通过计算机模拟和计算化学方法，对大量的化合物进行筛选，以找到具有潜在药效的分子。
虚拟筛选可以大大缩短研发周期，节省研发本钱。
6. CADD软件的应用在计算机辅助药物设计中，使用适宜的软件工具非常重要。
目前市面上有许多优秀的CADD软件，如AutoDock、Schrödinger Suite等。
通过合理选择和使用这些软件工具，可以提高药物设计的效率和准确性。
结论A计算机辅助药物设计ppt展示了计算机辅助药物设计的根本原理、方法和应用。
计算机辅助药物设计在药物研发中具有重要的作用，可以加快药物研发进程，提高研发效率。
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药物的筛选方式
• 从药物的发展史来说
– 最原始的筛选药物方式—神农尝百草 最原始的筛选药物方式— – 大规模的整体动物实验方式 – 分子细胞水平的体外筛选方式
• 从筛选药物的范围来看
– 随机筛选法：从自然资源中或已有的化学库（包括 随机筛选法：从自然资源中或已有的化学库（ 组合化学库） 组合化学库）中筛选组合化学物 – 经验式重复筛选法：利用传统药物化学手段合成化 经验式重复筛选法： 合物进行构效优化评价 – 药物合理设计与筛选法：基于靶标分子结构进行靶 药物合理设计与筛选法： 标药物的评价
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
• Catalyst 是美国Accelrys 是美国Accelrys 公司开发的面向药物研究 领域的综合性的药物开发 软件。Catalyst通过确立 软件。Catalyst通过确立 正确的药效基团模型， 正确的药效基团模型，并 利用这一药效基团模型及 来自受体的信息形成约束 条件， Catalyst所管理 条件，对Catalyst所管理 的化合物数据库进行检索。 的化合物数据库进行检索。 药效基团模型可对检索得 到的化合物的活性进行预 测和评价， 测和评价，最后帮助研究 人员找到合乎要求的先导 化合物。 寻找先导化合物 分子对接
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
基于靶标的药物设计流程
确定靶标 寻找先导化合物 分子对接
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
基于靶标的药物设计流程
确定靶标 寻找先导化合物 分子对接
高通量药物筛选
• 以药物作用靶点（包括酶、结构和通道 以药物作用靶点（包括酶、 蛋白、基因等） 蛋白、基因等）为主要对象的细胞和分 子水平的筛选模型， 子水平的筛选模型，根据样品与靶点结 合的表现，判断化合物的生物活性。 合的表现，判断化合物的生物活性。并 可以进一步预测药物的三维空间构象， 可以进一步预测药物的三维空间构象， 药物的毒性以及制定合理有效的药物合 成方法。 成方法。
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
MDL软件产品 MDL软件产品
1. MDL信息管理系统 MDL信息管理系统 A、ISIS化学信息管理系统 ISIS化学信息管理系统 B、其它管理系统 2. MDL数据库产品介绍 MDL数据库产品介绍 A、生物活性数据库 B、筛选用数据库 C、合成方法和转化数据库 D、化学物质源和安全数据库 E、化合物代谢和毒性数据库
基于靶标的药物设计流程
确定靶标 寻找先导化合物 分子对接
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
基于靶标的药物设计流程
确定靶标 寻找先导化合物 分子对接
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
• 在合成和购买之前先通过计算机工具分析和预 找到最有可能具有活性的化合物， 测，找到最有可能具有活性的化合物，已成为 加速药物发现过程的关键步骤。Tsar作为一个 加速药物发现过程的关键步骤。Tsar作为一个 桌面上的QSAR(定量构效关系 分析软件， 定量构效关系) 桌面上的QSAR(定量构效关系)分析软件，不 但可以在新药发现的各个阶段起到至关重要的 作用，同时它易于使用的化学表格的界面可以 作用， 被药物化学家、 被药物化学家、计算机化学家以及组合化学家 等各方面专家所接受。 等各方面专家所接受。 • Tsar的组成 Tsar的组成
计算机辅助药物设计
哈尔滨医科大学药学院 医学数学与生物医学工程教研室 生物信息学研究室 宫滨生
引言
• 建国以来，我国的药学研究和医药产业有了很大的发 建国以来， 但总体上仍以仿制为主，自己创制的新药仅占2 展，但总体上仍以仿制为主，自己创制的新药仅占2％ -3％。随着国际上知识产权保护的各项法规在我国逐 ％。随着国际上知识产权保护的各项法规在我国逐 步实行，新药的研制已日益显示出其重要性和紧迫性。 步实行，新药的研制已日益显示出其重要性和紧迫性。 然而， 然而，新药的寻找至今仍是一件耗资巨大而效率很低 的工作，据国际上近年来的统计，研制成功一种新药， 的工作，据国际上近年来的统计，研制成功一种新药， 平均需要花费10～12年的时间 耗资2.0亿 3.5亿美元 年的时间， 亿美元， 平均需要花费10～12年的时间，耗资2.0亿～3.5亿美元， 并且这一费用正以每年20％的速度递增。近年来， 并且这一费用正以每年20％的速度递增。近年来，应 用各种理论计算方法和分子模拟技术， 用各种理论计算方法和分子模拟技术，进行计算机辅 助药物设计(ComputerCADD)， 助药物设计(Computer-aided Drug Design, CADD)，已 成为国际上十分活跃的研究领域。 成为国际上十分活跃的研究领域。
计算机辅助药物设计 相关软件介绍
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基于靶标的药物设计流程
确定靶标 寻找先导化合物 分子对接
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
• InsightII提供分子建模与模拟的专业工具， InsightII提供分子建模与模拟的专业工具， 提供分子建模与模拟的专业工具 是一个三维图形环境软件包， 是一个三维图形环境软件包，它集成了分子 建模工具、开发工具、力场、 建模工具、开发工具、力场、模拟和显示工 具，以及为生命科学的应用而特别开发的工 具，帮助研究人员全面了解生物分子的结构 与功能。它在蛋白质结构功能关系、生物分 与功能。它在蛋白质结构功能关系、 子模拟与计算、基于靶标结构的药物设计、 子模拟与计算、基于靶标结构的药物设计、 生物分子核磁共振、抗体设计、教学、 生物分子核磁共振、抗体设计、教学、功能 基因组以及蛋白质组等领域有着广泛的应用。 基因组以及蛋白质组等领域有着广泛的应用。
• 生物芯片技术
– 生物芯片技术是随着人类基因组研究的进展，在最近几年出现的高 生物芯片技术是随着人类基因组研究的进展， 新技术。 新技术。由于该项技术可以在有限的空间和实验条件下获得极为大 量的生物信息，使研究工作的效率得到极大的提高， 量的生物信息，使研究工作的效率得到极大的提高，受到科学界的 重视。生物芯片包括基因芯片、蛋白芯片、细胞芯片、组织芯片等。 重视。生物芯片包括基因芯片、蛋白芯片、细胞芯片、组织芯片等。
高通量筛选的新技术
• 计算机技术
– 在高通量药物筛选中，几乎全部过程都与计算机技术密切相关，如 在高通量药物筛选中，几乎全部过程都与计算机技术密切相关， 样品的管理，操作过程的控制，筛选结果的分析和处理等等。 样品的管理，操作过程的控制，筛选结果的分析和处理等等。计算 机辅助筛选的基本方法是根据药物作用靶点与药物小分子结合的原 通过结构模拟、立体结构对接、分子间能量计算、 理，通过结构模拟、立体结构对接、分子间能量计算、分子相互作 用力的预测等手段， 用力的预测等手段，寻找能够与特定药物作用靶点相互作用的小分 子结构，作为药物研究的对象。 子结构，作为药物研究的对象。
随机筛选与合理药物设计
• 为了克服传统随机筛选方法的缺陷，人们将合 为了克服传统随机筛选方法的缺陷， 理药物设计方法( design)引入到 理药物设计方法 ( rational drug design) 引入到 药物先导结构发现的循环中， 药物先导结构发现的循环中，从而大大提高了 发现新药的概率。在此过程中， 发现新药的概率。在此过程中，人们发展了很 多药物设计的方法，如定量构效关系 ( quantitative structure activity relationship， relationship， QSAR)和三维定量构效关系 QSAR)和三维定量构效关系(3D-QSAR)方法、 和三维定量构效关系( QSAR)方法 方法、 三维药效基团模建、 三维药效基团模建、数据库搜寻以及全新药物 设计( design)等 设计(de novo drug design)等。这些方法均已应 用于具体的新药研究与开发过程中， 用于具体的新药研究与开发过程中，特别是用 于先导化合物的发现和优化。 于先导化合物的发现和优化。
• CADD方法能加速药物先导化合物的发现。目前药品 CADD方法能加速药物先导化合物的发现。 方法能加速药物先导化合物的发现 专利的保护期限为20年 专利的保护期限为20年，如果药物上市前研究与开发 (R&D)花费的时间为10年，那么药品的有效市场销售 R&D)花费的时间为 年 花费的时间为10 时间就仅有10年 如果R&D时间能缩短 时间能缩短2 时间就仅有10年。如果R&D时间能缩短2～3年，那么 不但能节约R&D的经费 的经费， 不但能节约R&D的经费，而且能为市场赢得宝贵的时 间，这将产生巨大的经济效益和社会效益。因此， 这将产生巨大的经济效益和社会效益。因此， CADD方法已被国外许多制药公司用于新药的研究与 CADD方法已被国外许多制药公司用于新药的研究与 开发，并且近年来已取得了极大的成功。所以， 开发，并且近年来已取得了极大的成功。所以， CADD方法与应用的研究不但具有深远的科学意义 CADD方法与应用的研究不但具有深远的科学意义， 方法与应用的研究不但具有深远的科学意义， 而且具有巨大的应用价值。 而且具有巨大的应用价值。
基于靶标的药物设计流程
确定靶标 寻找先导化合物 分子对接
三维构效关系
Ｒ基修饰
药效基团模型
活性预测
毒性预测
化学合成
动物实验
基于靶标的药物设计流程
确定靶标 寻找先导化合物 分子对接
三维构效关系