Leadingcausesofdeath(U.S.,1999) numberof %totalRank

Cause

deaths

deaths1 heartdisease 725,192 30.32 malignantneoplasm 549,192 23.03 cerebrovasculardisease 167,366 7.04 chroniclowerrespiratory 124,181 5.25 accidents 97,860 4.16 diabetesmellitus 68,399 2.97 influenza,pneumonia 63,730 2.78 Alzheimer’sdisease 44,536 1.99 nephritis&related 35,525 1.5septicemia 30,680 1.3 allother 491,399 20.2Source:NationalVitalStatisticsReports49(11):1-87,.

生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第1頁生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第2頁DrugDiscovery&DevelopmentIdentifydiseaseIsolateproteininvolvedindisease(2-5years)Findadrugeffectiveagainstdiseaseprotein(2-5years)Preclinicaltesting(1-3years)Formulation&Scale-upHumanclinicaltrials(2-10years)FDAapproval(2-3years)FileINDFileNDA生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第3頁ModerndrugdiscoveryprocessTargetidentificationTargetvalidationLeadidentificationLeadoptimizationPreclinicalphase

2-5yearsDrugdiscoveryisanexpensiveprocessinvolvinghighR&DcostandextensiveclinicaltestingAtypicaldevelopmenttimeisestimatedtobe10-15yearsandUS$0.3~0.5billions.6-9years生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第4頁BioinformaticsAreImpactingThisProcess

生物信息學(xué)在新藥研究中發(fā)揮作用兩個方面：IsolateproteinFinddrugPreclinicaltestingDrugTargetDiscovery藥品靶點(diǎn)發(fā)覺Structure-baseddrugdesign藥品設(shè)計(jì)生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第5頁9.1生物信息學(xué)與新藥開發(fā)中基本概念藥品（drug）：與體內(nèi)靶物質(zhì)（通常是蛋白質(zhì)）相互作用，經(jīng)過這種相互作用引發(fā)生理反應(yīng)加強(qiáng)或阻止靶標(biāo)進(jìn)行正常生理活動，已到達(dá)治療人類疾病目標(biāo)。

藥品主要參數(shù)：LogP疏水常數(shù)、ADME/Tox：其中Absorption（吸收），Distribution（分布），Metabolism（代謝），Excretion（排泄），Toxic（毒性）。藥品靶標(biāo)（drugtarget）：指造成疾?。―iseaseorDisorder）或與疾病產(chǎn)生親密相關(guān)生物大分子，包含蛋白質(zhì)（酶、受體、離子通道），核酸（DNA、RNA），糖類等。藥品可與其專一結(jié)合來加強(qiáng)或者阻止它進(jìn)行正常生理活動。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第6頁先導(dǎo)化合物（leadmolecule）：是指含有一定藥理活性、可經(jīng)過結(jié)構(gòu)改造來優(yōu)化其藥理特征而可能造成藥品發(fā)覺特殊化合物。先導(dǎo)物起源：主要有天然產(chǎn)物（植物、動物、微生物、海洋生物等）提取、偶然發(fā)覺、隨機(jī)篩選、老藥新用等。Aspirin先導(dǎo)物優(yōu)化：先導(dǎo)化合物未必是可實(shí)用優(yōu)良藥品，可能因?yàn)樗幮Р粡?qiáng)，特異性不高，藥品代謝動力學(xué)性質(zhì)不合理，或毒性較大等特點(diǎn)，不能直接藥用，但作為新結(jié)構(gòu)類型和線索物質(zhì)，需要對其深入結(jié)構(gòu)修飾和改造，來取得理想藥物。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第7頁生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第8頁該類物質(zhì)是一類主要化工原料，主要在塑料業(yè)中用做增塑劑。當(dāng)前普遍認(rèn)為，生物體中該類物質(zhì)是從環(huán)境中攝取并儲存于體內(nèi)，而非生物本身代謝產(chǎn)生。海綿中此物質(zhì)含量在一定程度上能夠顯示海水污染情況。所以我國南海海域污染問題已不容忽略。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第9頁高通量藥品篩選(HighThroughputScreening,HTS)：是近年發(fā)展起來藥品篩選新方法。這一方法集計(jì)算機(jī)控制、自動化操作、高靈敏度檢測、數(shù)據(jù)結(jié)果和自動采集和處理于一體，實(shí)現(xiàn)了藥品篩選快速、微量、靈敏和大規(guī)模，日篩選量到達(dá)數(shù)千甚至數(shù)萬樣品次。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第10頁生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第11頁虛擬篩選：是上述藥品設(shè)計(jì)方法延伸和推廣，可定義為：針對主要疾病特定靶標(biāo)生物大分子三維結(jié)構(gòu)或定量構(gòu)效關(guān)系(Quantitativestructure-activityrelationships,QSAR)模型，從現(xiàn)有小分子數(shù)據(jù)庫中，搜尋與靶標(biāo)生物大分子結(jié)合或符合QSAR模型化合物，進(jìn)行篩選試驗(yàn)研究。藥效基團(tuán)：通常是指那些能夠與受體結(jié)合位點(diǎn)形成氫鍵相互作用、靜電相互作用、范德華相互作用和疏水相互作用原子或官能團(tuán)。對一組含有生物活性化合物進(jìn)行化學(xué)結(jié)構(gòu)分析和比較，找出其共同特征結(jié)構(gòu)，即可建立藥效基團(tuán)模型。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第12頁定量構(gòu)效關(guān)系：狹義構(gòu)效關(guān)系(Structure-activityrelationships,SAR)是藥品結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時生物活性定性改變經(jīng)驗(yàn)規(guī)律。定量構(gòu)效關(guān)系(Quantitativestructure-activityrelationships,QSAR)是由SAR發(fā)展而來，是采取數(shù)學(xué)模式來描述藥品生物活性與結(jié)構(gòu)間定量依賴關(guān)系所謂QSAR就是經(jīng)過一些數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立起一系列化合物生理活性或某種性質(zhì)與其物理化學(xué)性質(zhì)之間定量關(guān)系。組合化學(xué)：在每一步反應(yīng)過程中加入各種不一樣能夠參加反應(yīng)化合物基團(tuán)，利用組合原理，使各種不一樣基本結(jié)構(gòu)基團(tuán)以組合方式參加反應(yīng)，在結(jié)果一定反應(yīng)步驟后就能夠取得各種結(jié)構(gòu)不一樣化合物。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第13頁生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第14頁一、藥品靶標(biāo)識別：識別潛在適當(dāng)疾病靶標(biāo)二、先導(dǎo)化合物發(fā)覺：尋找與之相作用藥品即先導(dǎo)化合物發(fā)覺，包導(dǎo)化合物，也就是說它應(yīng)該有理想藥品部分但并非全部生物活性，對象到化合物進(jìn)行化學(xué)修飾三、修飾后產(chǎn)生候選藥品，有更加好治療效果，經(jīng)過評定這些候選藥品質(zhì)量，經(jīng)過這些測試候選藥品便被注冊為研發(fā)中新藥，生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第15頁四、提交臨床試驗(yàn)Ⅰ期臨床試驗(yàn)：初步臨床藥理學(xué)及人體安全性評價試驗(yàn)。Ⅱ期臨床試驗(yàn)：治療作用初步評價階段。其目標(biāo)是初步評價藥品對目標(biāo)適應(yīng)癥患者治療作用和安全性，也包含為III期臨床試驗(yàn)研究設(shè)計(jì)和給藥劑量方案確實(shí)定提供依據(jù)。Ⅲ期臨床試驗(yàn)：治療作用確證階段。其目標(biāo)是深入驗(yàn)證藥品對目標(biāo)適應(yīng)癥患者治療作用和安全性，評價利益與風(fēng)險關(guān)系，最終為藥品注冊申請取得同意提供充分依據(jù)。Ⅳ期臨床試驗(yàn)：新藥上市后由申請人自主進(jìn)行應(yīng)用研究階段。五、臨床研究工作完成以后，將臨床研究總結(jié)資料以法規(guī)要求形式呈送給國家藥品監(jiān)督管理局,進(jìn)行全方面審評，合格后取得新藥證書及生產(chǎn)批文。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第16頁9.2藥品開發(fā)中生物信息學(xué)生物信息學(xué)在創(chuàng)新藥中研究中發(fā)揮作用主要有兩個方面：藥品靶點(diǎn)發(fā)覺藥品基本設(shè)計(jì)生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第17頁①基于生物信息學(xué)藥品靶點(diǎn)發(fā)覺主要藥品靶標(biāo)：細(xì)胞膜受體約占靶標(biāo)總數(shù)45%，酶占28%，激素和因子類占10%，離子通道占5%，核受體占2%，其它占7%。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第18頁G蛋白偶聯(lián)受體：G蛋白偶聯(lián)受體(G-proteincoupledreceptor,GPCR)是一類含有7個跨膜螺旋跨膜蛋白受體.GPCR結(jié)構(gòu)特征和在信號傳導(dǎo)中主要作用決定了其能夠作為很好藥品靶標(biāo)。與GPCRs家族相關(guān)疾病包含阿爾茨海默氏癥、帕金森癥、侏儒癥、色盲癥、色素性視網(wǎng)膜炎和哮喘等利用生物信息學(xué)伎倆尋找新GPCR編碼基因(新潛在藥品靶標(biāo))，并構(gòu)建GPCR分子生物學(xué)數(shù)據(jù)庫，一直是GPCR研究領(lǐng)域中熱點(diǎn)生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第19頁離子通道藥靶：細(xì)胞膜離子通道是調(diào)整細(xì)胞興奮性一類主要膜蛋白結(jié)構(gòu)，也是僅次于G蛋白偶聯(lián)受體藥品作用主要靶點(diǎn)。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第20頁蛋白酶酶靶：在大約400個已知人類蛋白酶中，有大約14%被確認(rèn)為藥品靶標(biāo)。選擇藥品靶點(diǎn)基本標(biāo)準(zhǔn)

與疾病之間關(guān)系非常清楚;跟藥品能有一定結(jié)合位點(diǎn);最好結(jié)構(gòu)已經(jīng)清楚了，尤其是與藥品相互作用位點(diǎn);動物敲除（Knockout）這個基因不引發(fā)顯著不良后果;當(dāng)然也要有一定市場需求和銷量。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第21頁藥品靶標(biāo)識別生物信息學(xué)方法：基因組數(shù)據(jù)庫搜索：經(jīng)過生物信息學(xué)方法對人類基因組序列進(jìn)行挖掘與靶標(biāo)相同潛在靶標(biāo)。如：經(jīng)過基因從頭預(yù)測和序列相同性搜索能夠在有效靶標(biāo)家族中發(fā)覺新組員。EST數(shù)據(jù)庫搜索：同源搜索組織差異表示差異搜尋：含有組織特異性表示基因有可能成為特異性副作用小靶標(biāo)?；蛭㈥嚵蟹椒ㄅc藥品靶標(biāo)預(yù)測：DNA芯片，又稱基因芯片或DNA陣列（DNAarray），將大量特定序列寡聚核苷酸（DNA探針）有序地固化在硅或玻璃等材料作承載基片上，使其能與靶基因進(jìn)行互補(bǔ)雜交形成DNA探針池。利用DNA芯片能夠快速高效地獲取空前規(guī)模生物信息，因而可用于發(fā)覺疾病相關(guān)基因，能夠在基因組水平上來檢測基因表示模式特征譜和判定潛在藥品靶標(biāo)。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第22頁蛋白質(zhì)組學(xué)與藥品靶標(biāo)識別：應(yīng)用蛋白質(zhì)組學(xué)尋找新藥品靶標(biāo)有以下幾個方法：：①比較病態(tài)與正常態(tài)細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)表示差異；②比較給藥后病變與正常組織蛋白質(zhì)表示差異；③從已知生物活性尋找新蛋白作為藥品靶點(diǎn)；④從蛋白質(zhì)間相互作用尋找和驗(yàn)證新藥品靶點(diǎn)。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第23頁SNP研究與藥品靶標(biāo)識別：單核苷酸多態(tài)性(singlenucleotidepolymorphism，SNP),主要是指在基因組水平上由單個核苷酸變異所引發(fā)DNA序列多態(tài)性。可使用生物信息學(xué)來決定一個基因變異是否改變一個氨基酸而帶來影響。

不一樣個體對藥品敏感性和毒性反應(yīng)有很大區(qū)分，這主要是由基因決定,尤其是藥品靶點(diǎn)基因、藥品代謝基因等單核苷酸多態(tài)性，影響了藥品作用強(qiáng)弱和藥品代謝不一樣。所以對應(yīng)不一樣snp個體應(yīng)該采取不一樣個體化治療達(dá)菲為羅氏制藥獨(dú)家生產(chǎn)抗流感藥品，其通用名稱為磷酸奧司他韋（Oseltamivirphosphate）。高致病禽流感曾引發(fā)世界范圍內(nèi)恐慌。美國FAD發(fā)覺達(dá)菲在一定程度上有治療作用，瞬間成為搶手貨，不過，日本報(bào)道了數(shù)百例兒童服藥后造成精神混亂于年公布預(yù)警提醒國民慎用達(dá)菲。而Nature雜志評論員質(zhì)疑是日本國內(nèi)利益集團(tuán)和羅氏制藥集團(tuán)有不恰當(dāng)利益關(guān)系而進(jìn)行虛假報(bào)道。北京大學(xué)魏麗萍課題組用生物信息學(xué)分析提出了一個假設(shè)，用一個亞洲人特異性單核苷酸多態(tài)性位點(diǎn)幾乎解釋了全部疑點(diǎn)生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第24頁生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第25頁②藥品靶標(biāo)驗(yàn)證技術(shù)兩方面驗(yàn)證靶標(biāo)有效性，即藥品靶標(biāo)與疾病確實(shí)相關(guān)藥品靶標(biāo)副作用，假如靶標(biāo)活性調(diào)整不可防止產(chǎn)生重大副作用，將其選為靶標(biāo)也是不適當(dāng)生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第26頁基因水平上：DNA芯片技術(shù)：能夠確定疾病細(xì)胞基因表示模式特征譜和判定潛在藥品靶標(biāo)基因敲除技術(shù)：經(jīng)過DNA同源重組，使ES細(xì)胞（EmbryonicStemcell，ES）特定內(nèi)源基因被破壞而造成功效喪失，然后再經(jīng)過ES細(xì)胞介導(dǎo)得到該基因喪失模式生物模型過程稱為基因敲除(geneknockout)，又稱基因打靶技術(shù)，經(jīng)過基因敲除試驗(yàn)以檢測該基因缺失以后是否就丟失了某種功效，從而對該靶點(diǎn)進(jìn)行確證。RNAi（RNAinterference）：是一個新基因抑制技術(shù)，它經(jīng)過人為地引入與內(nèi)源靶基因含有同源序列雙鏈RNA，從而誘導(dǎo)內(nèi)源靶基因mRNA降解，到達(dá)阻止基因表示目標(biāo)。雙鏈RNA能夠高效特異性阻斷對應(yīng)基因表示，其機(jī)理與反義RNA技術(shù)相同，生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第27頁基因表示譜：是經(jīng)過構(gòu)建處于某一特定狀態(tài)下細(xì)胞或組織非偏性cDNA文庫，搜集cDNA序列片段、定性、定量分析其mRNA群體組成，從而描繪該特定細(xì)胞或組織在特定狀態(tài)下基因表示種類和豐度信息，這么編制成數(shù)據(jù)表就稱為基因表示譜。該表示譜實(shí)際上從mRNA水平反應(yīng)了細(xì)胞或組織特異性表型和表示模式。蛋白質(zhì)水平主要技術(shù)：酵母雙雜交、蛋白質(zhì)組學(xué)③靶標(biāo)發(fā)覺相關(guān)資源介紹生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第28頁生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第29頁重點(diǎn)數(shù)據(jù)庫及軟件介紹：TTD:TherapeuticTargetDatabase

提供了已知或正在探索可用作治療蛋白質(zhì)靶點(diǎn)和核苷酸靶點(diǎn)信息，以及與這些靶點(diǎn)對應(yīng)靶疾病，靶通路和對應(yīng)藥品/配體信息。DrugADMEAssociatedProteinDatabase

此數(shù)據(jù)庫提供了藥品吸收、分布、代謝和排泄相關(guān)蛋白信息，當(dāng)前包含321個蛋白條目。提供了已知藥品ADME(Absorption，Distribution，Metabolism，Excretion)相關(guān)蛋白功效、相同性、底物/配體、組織分布以及靶點(diǎn)性質(zhì)等信息。TRMP:TherapeuticallyRelevantMultiplePathwayDatabase提供了文件中報(bào)道可用于治療靶點(diǎn)所參加MultiplePathway信息，靶疾病情況以及靶點(diǎn)對應(yīng)藥品/配體信息生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第30頁9.3藥品合理設(shè)計(jì)與篩選藥品合理設(shè)計(jì)與篩選也稱基于結(jié)構(gòu)藥品設(shè)計(jì)與篩選(structure-baseddrugdesignandscreening)或稱合剪發(fā)覺（rationaldiscovery）。這種篩選策略是將基于機(jī)制（尤其基于大分子三維結(jié)構(gòu)）篩選與藥品合理設(shè)計(jì)融合為一體。有些人稱理性藥品發(fā)覺時代還未到來。藥品合理設(shè)計(jì)仍屬于輔助伎倆。但能夠預(yù)見計(jì)算機(jī)藥品篩選將是未來創(chuàng)新藥品開發(fā)研究新方法。9.4藥品設(shè)計(jì)基本方法：傳統(tǒng)藥品研制主要是從大量天然產(chǎn)物中進(jìn)行篩選。得到一個可供臨床使和藥品要花費(fèi)大量時間與金錢。近年來因?yàn)樯镄畔W(xué)發(fā)展，相當(dāng)數(shù)量大分子三維結(jié)構(gòu)已被人們準(zhǔn)確測定，使得基于蛋白質(zhì)和核酸結(jié)構(gòu)藥品設(shè)計(jì)成為可能。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第31頁計(jì)算機(jī)輔助藥品設(shè)計(jì)所包括兩類問題：對接問題確定藥效結(jié)構(gòu)問題對接問題:是將小分子配體放置于受體活性位點(diǎn)處，并尋找合理取向和構(gòu)象使得配體與受體形狀和相互作用能夠最正確匹配。分子對接有兩個關(guān)鍵問題，即怎樣找到最正確結(jié)合位置以及怎樣評價對接分子之間結(jié)合強(qiáng)度。分子對接方法:主要用來從化合物數(shù)據(jù)庫中搜尋與受體生物大分子有很好親和力小分子，從而發(fā)覺全新先導(dǎo)化合物。慣用軟件有：Dock和FlexDOCK由Kuntz小組于1982年開發(fā)，最新版本為DOCK5.0F1exX是一個快速、準(zhǔn)確柔性對接算法，在對接時考慮了配體分子許多構(gòu)象。生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第32頁生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第33頁確定藥效結(jié)構(gòu)問題：通試驗(yàn)發(fā)覺受體配體，然后利用配體幾何結(jié)構(gòu)和化學(xué)特征，經(jīng)過計(jì)算機(jī)幫助得到受體信息從而得到該類藥品藥效結(jié)構(gòu)。①間接藥品設(shè)計(jì)方法早期，人們對于藥品作用靶標(biāo)分子大多缺乏了解，只能從藥品小分子化合物結(jié)構(gòu)和活性出發(fā)，去歸納和認(rèn)識藥品分子構(gòu)效關(guān)系，進(jìn)而設(shè)計(jì)藥品分子，這種藥品設(shè)計(jì)即為間接藥品設(shè)計(jì)。定量構(gòu)效關(guān)系(QuantitativeStructure-ActivityRelationship,QSAR)是一種主要間接藥品設(shè)計(jì)方法。所謂定量構(gòu)效方法就是經(jīng)過一些數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立其一系列化合物生理活性或某種性質(zhì)與其物理化學(xué)性質(zhì)之間定量關(guān)系，經(jīng)過這些定量關(guān)系。能夠預(yù)測化合物生理活性或一些性質(zhì)，指導(dǎo)我們設(shè)計(jì)出含有更高活性化合物。一旦確定已知化合物生物活性與其結(jié)構(gòu)之間定量關(guān)系，研究者就能夠依據(jù)這一關(guān)系對化合物結(jié)構(gòu)進(jìn)行改造，以取得更高活性當(dāng)代藥品設(shè)計(jì)大致分為兩類：間接藥品設(shè)計(jì)與直接藥品設(shè)計(jì)生物信息學(xué)在創(chuàng)藥物研究中的應(yīng)用專家講座第34頁②直接藥品設(shè)計(jì)方法:

假如受體或受體和配體相結(jié)合所形成復(fù)合物三維結(jié)構(gòu)已經(jīng)知道，就可依據(jù)受點(diǎn)三維要求設(shè)計(jì)新藥結(jié)構(gòu)。假如受體蛋白僅知其組成氨基酸次序而不知其空間排列，則可依據(jù)同源蛋白模擬其三級結(jié)構(gòu)能夠分為：全新藥品設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫搜尋（或者稱分子對接）兩大類全新藥品設(shè)計(jì)：依據(jù)受體活性部位形狀和性質(zhì)要求，讓計(jì)算機(jī)自動構(gòu)建出形狀、性質(zhì)互補(bǔ)新分子，該新分子能與受體活性部位很好地契合，從而有望成為新先導(dǎo)化合物。數(shù)據(jù)庫