Tag Archives: Cresset

Alex等人的深度学习药物设计流程

用SPARK基团替换策略重现深度学习DDR1抑制剂的发现

本文以DDR1抑制剂Ponatinib为起始化合物,用SPARK对其进行了基团替换计算实验。结果表明,SPARK在不到10分钟的时间内完成了计算,不仅获得了Alex等人采用深度学习生成化合物1的甲基哌嗪衍生物,而且该类化合物被SPARK打分后排序靠前(排名第一)。这说明SPARK比起深度学习在使用上可以更加简单、直接地获得目标化合物。

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连接臂的设计

SPARK案例 | 拜尔发现通过干扰RAS-SOS1相互作用能够阻断RAS激活的SOS1抑制剂

本文分享了拜尔公司科研人员用SPARK发现高效、选择性的SOS1抑制剂的研究过程:首先用片段筛选与高通量筛选发现了与SOS1结合的片段F1与化合物17;发现它们分别结合于SOS1的子结合口袋与主结合口袋;F1与17有部分重合,删除该重合后用Spark合理地设计了连接F1与17的连接臂;最后发现了化合物BAY-293,是一种KRAS-SOS1相互作用强效、选择性的抑制剂。

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药效团识别流程

FieldTemplater

FieldTemplater药效团识别的假设是:两个分子以相似的结合模式(相互作用方式)结合到蛋白的同一个结合位点,因此化合物应该有高度相似的场点模式。FieldTemplater因此遍历一组配体的构象空间、并识别其公共场模式。多个结构多样化合物的场模式很可能就解释了这些化合物与靶标的结合模式。

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苯丙氨酸类

PickR用于氨基酸侧链的设计

PickR最早由诺华与Cresset合作开发挑选DNA编码库(DEL)的构建块(Building Block,BB)而设计的。PickR将Novartis的方法规范化为一个新的计算工具。用于选择结构多样的试剂并合并到化合物库中。与其他方法不同,PickR使用分子的静电和形状性质来生成描述符矩阵作为结构多样性选择的基础。在过去几年中,PickR方法广泛地应用于多种类型的化合物库设计,并赢得了良好声誉。本文提供了一个用PickR设计多样氨基酸侧链库的算例以展示PickR的性能。

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Lead Finder workflow

Lead Finder

Lead Finder是一款全新的分子对接软件,其设计的目的是用来满足计算化学家和药物化学家在药物发现过程中的需求,可以用于(1)虚拟筛选哪发现全新的先导化合物;(2)对活性化合物的高富集能力设计集中库;(3)预测活性化合物的3D结构;(4)快速地评估新设计的分子是否与结合位点匹配。

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