虚拟筛选在中药研究中的应用前景与不足

虚拟筛选在中药研究中的应用前景与不足姓名：汪岩学号：S2010210 专业：中药学

计算机药物虚拟筛选技术是20世纪后期起发展起来的新药发现新技术，该项技术应用了现代科学研究的成果和技术，使药物发现的方式方法和理论都产生了巨大变化。

药物筛选是药物发现的最初阶段和关键步骤，其目的是发现新药。由于采用动物模型进行药物筛选的成本高、效率低、速度慢、样品需要量大等特点，近年来已逐步从以体内实验筛选为主，转变为以体外实验筛选为主特别是以高通量筛选(high throughput screening，HTS)为主的新药发现模式[1]。高通量筛选采用自动化操作系统执行实验过程，以灵敏快速的检测方法和手段采集生物活性数据，每天可以完成数万甚至数十万个样品的活性检测，从而极大地提高了药物筛选的速度。

高通量筛选技术的应用，使得待筛样品的数量成为药物筛选的重要瓶颈，因此新的化学合成技术特别是组合化学合成技术得到快速发展和广泛应用。据理论推算，一个组合化学工作者一年可合成1×104～1×105个化合物，若将所有的组合化学库加在一起，目前的化合物数量可达1×l09甚至更多[2]，大量化合物的出现虽然满足了高通量药物筛选的需要，但是对于如此海量化合物的活性评价，如果采取高通量筛选的方法，其阳性率很低，一般不到万分之一。在这种情况下，仅仅依赖于高通量筛选技术发现先导化合物，其成本高且成功率低，将造成大量不必要的浪费。因此，目前开展药物筛选，还需要引入其他新理论、新方法和新技术，以提高新药发现的几率，降低新药发现的成本。

药物虚拟筛选是基于药物设计理论，借助计算机技术和专业应用软件，从大量化合物中挑选出一些有苗头的化合物，进行实验活性评价，其阳性率一般在5％～20％，远远高于高通量筛选的阳性率[3]，但虚拟筛选的计算结果最终还需要实验结果来验证。因此，虚拟筛选技术与实验筛选技术优势互补，如果将两者结合起来，将有利于新药的快速发现。

目前，基于相似性的方法作为实用工具已被广泛应用于药物设计过程中。由于组合化学技术的应用，化合物的合成速度大大提高，因而产生大量不同结构的化合物，在此基础上，最常应用的虚拟筛选方法就是基于分子相似性的方法。另外，这种方法还用于确定待筛化合物结构类型，相似性配体分类以后，构建生物活性与亚结构或功能团出现与否的SAR模型，这些模型用于决定化合物参与实验筛选的优先权。

一、虚拟筛选的应用及优势

在药物筛选过程中，应用虚拟筛选技术方法指导药物筛选，首先需要确定药物筛选的疾病相关药物靶点，在此基础上设计虚拟筛选策略。化合物数据库的处理需利用非类药化合物排除法和假阳性化合物排除法，对化合物数据库进行初步过滤，然后应用基于配体的虚拟筛选方法和(或)基于受体的虚拟筛选方法，对化合物数据库作进一步过滤，从中挑选部分有苗头的化合物进行生物活性评价。虚拟筛选完成以后，库中的化合物分为两个部分：一部分为被排除的化合物，另一部分为待筛化合物。待筛化合物经实验筛选后，一般情况下可以发现一些活性化合物，将这些化合物的结构特点，反馈到化合物数据库，可以用于评价虚拟筛选的方法策略。对于特定药物靶点的药物筛选，通过虚拟筛选和实验验证的多次反复，可以不断完善两者结合的方法策略，为基于其他靶点的药物筛选提供借鉴。

近年来，虚拟筛选和高通量筛选等多种新药发现技术在新药发现中的整合应用，出现了许多成功的实例，如HIV Nef的蛋白一蛋白相互作用的抑制作用研究，抗肿瘤药物研究，抗流感病毒神经氨酸酶抑制剂的发现等。

应用多种虚拟筛选方法所得到的待测化合物，其阳性率均有所提高，阳性率最高可达6 ％以上。经虚拟筛选，待筛化合物的数量减少了10余倍，但其中活性化合物的阳性率比

高通量筛选普筛的阳性率却提高了7倍多。虚拟筛选与实验筛选结果的比较表明，虚拟筛选可以大大提高活性化合物的富集度，减少待筛化合物的数量，从而降低筛选成本，提高活性化合物发现的几率和新药发现的速度。随着高通量筛选等药物发现新技术的普及应用，以及虚拟筛选计算软件的日趋成熟和广泛应用，通过药理学和计算化学等多学科研究者的通力协作，必将为新药发现注入新的活力，并有力地推动新药的快速发现。

二、计算机药物虚拟筛选对中医药理论的阐明具有重大意义

既往对复方的研究路线通常是中药复方作用部位一有效成分，往往忽略成分之间的相互作用。我们认为中药配伍理论是中药组方的依据，临床上复方才是中药运用的主流，中医传统就有“药有个性之长，方有合群之妙”的说法，各味中药之间存在相互协同效应。大量临床实践表明在中医药理论指导下组成的复方疗效要远远优于将几种现代药理实验证明具有某种功效的中药简单组合。这是因为中医理论指导下的中药，尤其是复方制剂，任何一种活性成分均不能全面反映其所体现的整体疗效，这也是不少研究者发现经过复杂纯化过程得到的中药活性成分越纯，但药理作用越差的重要原因，因此如何科学阐明中药或复方中各化学成分之间的协同作用应该成为研究者优先考虑解决的问题。近来的一些实验研究证明同种中药的化学成分在药代动力学之间存在协同作用[4-7]，但总体来看，这类实验数量很少且目前尚未成为西方研究者最为关注的方向，国内外研究水平处于同一起跑线，加快对其研究有利于我们在这场竞赛中处于领先地位，尽快开发出具有原始创新、自主知识产权的成果。为以最少的成本在最短的时间解决该问题，我们认为可以利用计算机药物虚拟筛选技术可以在细胞、动物实验前先模拟中药或复方中的化学成分与疾病密切相关的重要靶酶、参与药物吸收过程的关键酶之间的相互作用，这样就能快速筛选出可能性大的候选化合物供随后的实验进行验证。

三、计算机药物虚拟筛选的局限及解决的对策

计算机药物虚拟筛选技术正处于高速发展阶段，已在新药设计中占据重要的地位，然而每一种方法并非完善，或多或少存在着局限性。目前计算机药物虚拟筛选技术在中医药领域应用面临的问题主要有：

1 计算机药物虚拟筛选技术仅仅是一个创新中药研究的辅助性工具，只能为随后的实验提供一些有用的思路和线索，另外该技术本身还有需要进一步完善之处。因此不能将计算机药物虚拟筛选技术看成是“灵丹妙药”，任何问题都能一用就灵，迎刃而解。而是应该全面评价，合理利用，让其真正成为研究中医药奥妙的有力武器。

2 缺少一个拥有大量中草药化学成分的数据库当前国内有3个包含中草药化学成分的数据库：徐筱杰教授小组开发的中药有效成分三维结构数据库[8]、中国科学院上海药物所开发的中国天然产物数据库[9]以及中国科学院工程过程研究所开发的中药化学数据库[10]。由于当前仅对10％的植物性中药做过比较深入的化学研究，而对绝大多数植物药的化学成分知之甚少，因此从3个数据库搜集的化学成分的数量上看，都没有超20000种，与商用数据库中包含几十至几百万种化合物相比是“小巫见大巫”，还需要一段相当长时间逐渐充实更新。

3 计算机药物虚拟筛选技术缺乏一种完善、有效的评价方法来评估配体，现有的打分方法都存在着各自的缺陷和局限性，分高的分子未必是作用好的配体。同时各种打分函数具有一定的适用专属性，某一个打分函数可能只对某几类化合物或相似结构比较灵敏，评价比较好。因此会出现假阴性、假阳性现象。假阳性可能使研究人员花费大量时间去纯化分离没有活性的化合物，而假阴性又可能使研究人员失去发现好的药物先导化合物的机会。

4 计算机在虚拟筛选过程中只考虑受体和配体的作用，而未考虑药物复杂的作用机制。如果要提高计算机药物虚拟筛选技术在创新中药开发中的命中率，除了考虑配体与受体的相互作用外，还要考虑分子的类药性、毒性、化学稳定性和合成的难易性以及体内转运和代