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E3. Conception informatique de médicaments - Biologie

E3. Conception informatique de médicaments - Biologie


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Étant donné la structure 3D d'une protéine, un chimiste de synthèse intelligent devrait être capable de concevoir un médicament pour s'adapter à n'importe quel « fosse ou canyon » qui sert de site de liaison pour un ligand biologique. Des simulations de réalité virtuelle montrant la protéine cible et le médicament avec un retour d'informations sur les interactions de liaison fournies aux entrées manuelles à l'aide d'un dispositif haptique sont utilisées dans la conception de médicaments.

  • Rôles de l'haptique dans l'enseignement de la biologie moléculaire structurale

Il existe également de nombreux programmes informatiques qui « ancreront » un petit ligand à des sites actifs sur de grandes molécules biologiques.

  • AUTODOCK : Docking Automatique des Ligands Flexibles aux Macromolécules

  • Docking.org

  • Zinc : une base de données de bibliothèque moléculaire numérique gratuite pour l'appariement de structure

  • Base de données biomoléculaires - y compris BIND

Les médicaments sont destinés à être spécifiques à une cible ; cependant, de nombreux médicaments interagissent avec d'autres cibles physiologiques, ce qui peut entraîner des effets secondaires. Afin de comprendre les associations médicament-cible et de prédire de nouvelles cibles pour les médicaments établis, Keizer M. et. tous ont utilisé une approche d'ensemble de similarité (SEA) pour comparer 3 665 médicaments approuvés par la FDA à des centaines de ligands différents. Dans cette approche, ils ont comparé des cibles sur la base de la similitude des ligands qui se lient aux différentes cibles. Cette comparaison a prédit 257 associations médicament-cible qui n'ont été notées ni dans le MDL Drug Data Report ni dans la base de données World of Molecular Bioactivity. Parmi ceux-ci, ils ont ensuite testé 30 des prédictions. 14 des 30 se sont avérés avoir 23 cibles inconnues auparavant.

Keiser et.al ont ensuite analysé si ces nouvelles cibles étaient biologiquement pertinentes. Pour ce faire, ils ont utilisé les critères suivants :

  • Les nouvelles cibles ont-elles contribué à l'activité principale du médicament,
  • Ont-ils causé des effets secondaires, ou
  • Les nouvelles cibles n'étaient-elles pas liées par la séquence, la structure et la fonction à la cible typique.

En testant si certaines des nouvelles cibles étaient des sites d'action primaires, ils ont noté que pour certains des différents médicaments, l'affinité de liaison était plus élevée pour la nouvelle cible que pour la cible prévue. Par exemple, Keiser et. tous ont utilisé SEA pour compiler différents ligands pour la diméthyltryptamine (DMT). Sur la base de cela et des effets secondaires du DMT, ils ont testé l'affinité de liaison du DMT à différents récepteurs et ont découvert que le DMT en lierait cinq. Tous ces récepteurs avaient des affinités pour le DMT sensiblement plus grandes que la cible prévue. Certaines des nouvelles cibles non ciblées ont également donné un aperçu des effets secondaires de plusieurs médicaments. Enfin, il y avait quatre médicaments qui ne se sont pas liés à des cibles qui étaient liées par séquence ou structure à leurs cibles prévues. Cependant, ces nouvelles cibles étaient liées aux cibles visées dans la mesure où elles possédaient des ligands similaires régulant leurs activités. Dans l'ensemble, Keiser et. tous ont pu utiliser l'approche d'ensemble de similitudes basée sur les similitudes de ligands pour cartographier de nouvelles associations hors cible pour les médicaments. Cette approche peut être utilisée pour mieux comprendre les associations médicamenteuses et pour prédire de nouvelles cibles moléculaires


Voir la vidéo: Médicament: de la conception à la commercialisation - partie 1 (Juin 2022).


Commentaires:

  1. Maahes

    Interesting and informative, but will there be something else on this topic?



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