如如何轻松地将计算方法应用于鉴定针对锥虫病的药物
2020-04-28
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由诸如美国锥虫病（南美锥虫病），非洲非洲锥虫病（昏睡病）和利什曼病等锥虫病寄生虫引起的被忽视的热带病（NTD）影响着全球数以百万计的人，主要是在发展中国家，因此对健康，社会和经济产生了重大影响。没有针对这些疾病的疫苗接种，并且治疗仅限于少数几种药效低且副作用严重的药物，这突显了迫切需要开发新疗法。
已经实施了不同的方法来识别新的候选药物。查找和优化新化学实体的传统方法包括高通量筛选，主要基于化学合成，以及生物引导的天然产物分离和分离。但是，这些过程通常很耗时，并且需要大量的金钱投资。在这篇综述中， 我们着重于用于鉴定治疗锥虫病和利什曼病的新药的计算方法。
计算工具对于识别新的候选药物或已批准用于临床的药物的新适应症非常有效，这种策略称为药物重新定位或重新定位。对于NTD，世界卫生组织（WHO）建议重新使用药物，因为它可以减少药物开发的成本和将其用于治疗的时间，并利用药物的可用信息，例如毒性和药代动力学参数。实际上，世卫组织目前正在将这种方法用于抗击全球大流行性病毒SARS-CoV-2，其中抗病毒药和抗疟药是主要的候选药物。
我们的评论专注于计算或“虚拟筛选”（VS）技术，特别是那些针对大分子靶标或其配体的技术。基于配体的VS在于利用经过验证的药物靶标的已知配体，以鉴定可结合并干扰目标大分子的相似化合物。常见的基于配体的技术包括指纹相似性，机器学习算法和基于配体的药效团。另一方面，基于受体的VS使用药物靶标分子结构的实验数据，并应用分子对接和基于结构的药效团方法。由于有大量免费的开源软件和化合物数据库，因此任何实验室都可以轻松获得计算方法。其中许多资源以及使用说明，
尽管审查的重点是针对锥虫引起的疾病使用VS策略，但所描述的方法和建议也适用于任何其他疾病。我们鼓励所有读者尝试虚拟筛选，以快速识别潜在药物，以在实验研究中进行进一步测试。
