幕後文章是與國家科學基金會合作提供給生活方面的。
大多數藥物以小分子，與靶蛋白表面結合，抑制其功能並保護我們的健康的配體進入我們的身體。為了使藥物馴服頭痛或減輕膝蓋腫脹，它需要在小劑量下有效，並且有足夠的選擇性以限制副作用。
在當地藥房的貨架上有這麼多藥物可供選擇，似乎新藥是一個簡單，直接的過程。實際上，發現一種新藥物可能是一種艱鉅的努力。
據專家說，一種藥物上市的水平平均而言，需要15年，而在研究和開發上才有超過8億美元的發展。這提高了重磅炸藥的價格，同時將研究限制為盈利不足的藥物。
由於涉及的時間和費用，高級計算對於藥物發現工作至關重要。通過模擬虛擬蛋白和配體的結合，化學家可以比實驗室中可能更快地篩選大量可能的化合物。
這個過程修剪了可能的治療方法從數百萬到數百人，這時可以在實驗室中研究毒品候選人，從而使毒品發現更便宜，更快。使用這種方法發現了幾種重要的HIV蛋白酶抑製劑。
但是，僅當最有效的分子最終排在預測的前10％時，虛擬“富集”才有用。他們通常不會導致該領域的沮喪和懷疑。
德克薩斯大學奧斯汀分校生物醫學工程助理教授Pengyu Ren正試圖解決這個問題。他使用NSF資助的Ranger SuperCuputer和大量已知的蛋白質配體匹配池，他正在塑造一種可靠的方式來尋找新藥。
Ren解釋說：“我們正在測試和開發可以最好地重現[學術]文獻中報導的蛋白質 - 配體結合實驗數據的計算方法。”
這項工作是使用全原子模擬對蛋白質 - 配體相互作用進行的最全面的研究之一。通過以更大的保真度來代表物理現實，Ren希望新方法可以顯著提高藥物發現的有效性。
Ren說：“在過去，需要快捷方式才能達到速度。研究人員對物理模型進行了近似，因為計算太昂貴了。” “我們正在添加進一步的物理層，以獲得更準確的預測。”
這些模擬的物理現實由超級計算機在德克薩斯州高級計算中心（TACC）。 Ren說：“虛擬藥物模擬需要大量的計算能力，並且通過訪問TACC，我們可以實際嘗試這些方法。”
REN通過將它們應用於10個不同蛋白質家族的200多個複合物中來評估不同方法的準確性和效率。與實際結果最接近的方法是最有效的。如果證明最成功的方法可以持續起作用，那麼Ren認為化學家將採用它。
TACC生命科學計劃主任邁克爾·岡薩雷斯（Michael Gonzales）表示：“迄今為止，快速，廉價的計算藥物發現的希望。” “ Pengyu的工作是當前計算能力的進步如何使科學家採取根本不同的虛擬藥物發現方法。”
這不僅涉及REN的方法和協議。他還參與了許多合作，這些合作使他的算法進行了測試，探討了剛性與蛋白質配體結合之間的關係，並尋找與涉及癌症和其他疾病的蛋白質的抑製劑。
Ren說：“如果這起作用，它將提高我們設計候選藥物的能力，而副作用更有效。” “但是，為了做出堅固，準確的預測，是時候投資下一代藥物發現的計算技術了。”
編者註：這項研究得到了國家科學基金會的支持（NSF），聯邦機構負責在科學和工程領域的所有領域資助基礎研究和教育。本材料中表達的任何觀點，發現和結論或建議都是作者的意見，不一定反映了國家科學基金會的觀點。看到幕後存檔。
