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。
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。
喹唑啉酮是选择性PI3K-gamma与delta抑制剂的公共片段,在本研究中作者开发了一种电子密度模型,用片段替换软件BROOD成功地识别出喹唑啉酮的新型替代物吡咯并三嗪酮。在分子对接的指导下,使用新的环状连接臂将该新型特异性片段与抑制剂的铰链结合区连接。进一步针对铰链区进行了SAR优化发现了候选化合物26,它是一种高效、选择性的PI3Kγ/PI3Kδ双重抑制剂,在临床前物种中具有有利的DMPK特性。
Cresset应用案例第三期 使用分子场点合理解释缩胆囊素2受体多样性拮抗剂的活性 一、文献来源 Caroli […]
《骨架跃迁、侧链替换与3D-QSAR》由广州市墨灵格信息科技有限公司与广州集采生物科技有限公司共同举办,围绕药物设计中的骨架跃迁、侧链替换与3D QSAR等重方面进行了详细介绍与实践演练。《骨架跃迁与侧链替换》课程讲解了生物等排体、避开专利保护、改善ADME性质等药物设计中的重要方面,本课程让学员们掌握如何通过骨架跃迁和侧链替换方法实现Me-too、Me-Better药物设计技术。《3D-QSAR》课程使用Forge软件进行实际操作,让学员们亲身体验药物设计的便利与挑战。
新发布的SPARKv10.3带来新的片段数据库和新的高级过滤功能可以用来控制结果的化学和物理化学性质的空间。在本案例中我们在一个二肽基二肽酶IV抑制剂( Dipeptidyl Peptidase IV, DPP-IV) 的搜索中应用这些新功能特性,您可以了解到如何用SPARK快速的生成新的DPP-IV抑制剂,并设计出各种性质良好的、具有自主知识产权的新化合物。