



计算机辅助药物设计(Computer Aided Drug Design, CADD)是以计算机化学为基础, 通过计算机的模拟、计算和预测药物与受体生物大分子之间的关系,设计和优化先导化合物的方法。
计算机辅助药物设计本质上就是模拟靶点与候选药物之间的相互作用, 以降低实体筛选实验中的化合物数目,从而提高先导化合物发现效率以及成功率。 随机筛选的活性率在0.01%~0.1%, 而计算机辅助药物设计可以从大型化合物库(2600万的Topscience DataBase现货库存数据库)中快速筛选出具有潜在活性的药物分子, 其活性率可以提高到5%-20%。
AnyMole可以利用基于靶点或小分子结构的药物设计方法, 对可购买化合物、天然产物等数据库进行虚拟筛选,并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。 面向制药企业和科研院所,我们可提供一站式的早期药物研发服务, 包括虚拟药物筛选、先导优化、靶标预测、动力学模拟等,涉及小分子化学药、生物药、中药等多种新药类型, 为您提供优质的药物发现服务。


| 疾病/药物 | 靶标 | 研究方法 | 活性分子 | 单位/公司 |
|---|---|---|---|---|
| 老年性痴呆 | β分泌酶 | 虚拟筛选 | 首次找到活性为μM级别的有机小分子抑制剂 | 上海药物所 |
| 心律失常 | 钾离子通道 | 3D-QSAR | 找到一个结构新颖的活性化合物,已通过动物和毒性实验并转让给医药公司 | 上海药物所 |
| 肿瘤 | BCL-2 | 虚拟筛选、组合库设计 | 发现了具有诱导细胞凋亡和抗肿瘤新生血管形成的先导化合物 | 军科院药物所 |
| 神经系统 | FKBP12 | 虚拟筛选、组合库设计 | 10个化合物的活性高于阳性对照物FK-506 | 军科院药物所 |
| 关节炎 | 磷脂酶A2 | 从头设计、虚拟筛选、3D-QSAR | 找到结构新颖活性与阳性化合物相当的化合物 | 北京大学化学系 |
| 获得性免疫缺陷综合征 | HIV蛋白水解酶 | 治疗人类免疫缺陷病毒的药物Saquinavir | Roche (Welwyn, UK) | |
| 流行性感冒 | 神经胺酸苷酶 | 选择性的抗病毒药zanamivir | Biota (Melbourne, Australia) |