謝謝P大您的分享,
這邊有幾個問題想要請教您:
文章中您提到上海藥物所, 不知道能不能分享一下那邊的一些事情?
比方說他們是怎麼做法, 又和台灣目前您的所在的地方有何不同?
另外, 關於電腦輔助設計.
的確如您所說還有很大很大的空間, 但是如果不用電腦輔助設計
現在的藥物設計是修飾藥物後拿來try?
假設某個細胞上的受體是target, 又要怎麼去篩選他的抑制物?
謝謝您的分享.
※ 引述《penx (...)》之銘言：
: 這是一篇在三月時候的報導...
: 在一看到這篇文章的第一時間.. 我就到JACS上面去找...
: 但是可能是我眼殘.. 我並沒有看到相關的報導...
: 老實說，我接觸電腦輔助藥物設計也有一段時間了...
: 也去過上海藥物所跟那邊的很有名的實驗室有一些交流
: 不可否認的，現在翻開JMC等等的期刊
: 的確會看到有很多電腦輔助的相關文章
: 不過，在做了這些日子以來，也有一些不一樣的感想
: 我也要提出來給各位參考交流一下
: 對於作藥物的人而言，計畫可以發paper很好，
: 但是卻不是最重要的目的
: 當我們看到這些計畫已經發表在期刊上的時候，
: 往往代表了幾件事
: 1. 這個計畫已經往前推到臨床實驗，而且老早就已經被發表專利
: 2. 這計畫已經宣佈放棄，只剩下發表學術報告的價值
: 3. 尤其是有關電腦的部份，幾乎很少有繼續發展下去的例子
: 所以，看這些期刊的時候，往往都是好幾年前的結果
: （如F1場上說的：當你看到這些東西，表示它都已經落伍過時了）
: 我所要說得是：
: 如果所謂電腦輔助藥物設計（computer-aided drug discovery）
: 真的可以那麼有效，
: 那請問，現在為甚麼都不這麼作？
: 事實上，經由電腦輔助設計成功的例子少之又少...
: 我曾經聽過一位Merck藥廠的研究主管的演講
: 她說明了一件事情，另我感到十分震驚
: 在Merck藥廠裡面，有某一些assay
: 可以做到一次assay只做兩個細胞(因為一定要死掉一半才可以測IC50)
: 一個高水準的High Throughput Screening 的機器人
: 在這樣的assay平台支持下
: Merck可以在一天之內，篩選超過200萬個compounds
: 這是多麼驚人的速度？
: 如果利用電腦的modeling ，不管是docking也好，QSAR也罷
: 甚至是pharmacophore based也可以
: 不僅現今的超級電腦的速度沒有辦法這麼快之外，
: 出來的結果還是一個沒有辦法證實的結果
: 請問以藥廠的角度來說，HTS是眼見為憑的結果
: 這樣她該相信誰？
: 目前因為電腦的計算速度上越來越快，很多以前認為的瓶頸一一突破
: 但是最簡單的
: 目前還沒有人可以完整預測一段胺基酸序列（蛋白質）的3級結構
: 更何況一些基本的小分子跟蛋白質之間的induced fitting的問題
: 當這些問題都還沒有辦法解決之前
: 要藥廠去相信電腦的結果
: 有點困難
: 我也問過一個跟GSK藥廠有合作關係的日本教授
: GSK新藥研發單位裡面
: 作電腦模擬以及實際作合成苦工的人還有作生物assay的人
: 人數比大約是在
: 1:40:40
: 這樣的比例，說實在的，對作電腦輔助的人來說，是滿沮喪的
: 但是現實就是這樣
: 也許再過個幾十年
: 當電腦在進化到一定程度
: 這技術就可以更加被相信吧...
: 不好意思，廢話這麼多... Orz
: 有感而發，發發牢騷而已..
: ※ 引述《pathoman (青黏材菌)》之銘言：
: : 計算機輔助藥物設計高效低耗
: : 德國研究人員近日發表一份報告聲稱，利用計算機輔助藥物設計正離我們越
: : 來越近。無需很久，包括癌症、關節炎、艾滋病在內的眾多疾病相關藥物將
: : 完全產生于計算機，以往所依靠的經驗式重復篩選法將被拋棄。報告將發表
: : 在3月24日出版的《美國化學會志》（JACS）上。
: : 盡管篩選並不是新藥開發的唯一途徑，但卻是必不可少的手段，如何進行低
: : 耗而高效的篩選、縮短藥物產生的時間，一直是制藥界不斷追求的目標。
: : 藥物設計是多種科學交叉綜合的產物，人類基因研究和蛋白組學的日新月異
: : ，已給藥物呈現了新的作用靶點和作用機制。現有的計算機資源也有足夠能
: : 力開展藥物設計，分析潛力藥物的化學結構並給出最佳候選藥品。但影響吸
: : 收、分布、消除等參數的檢測範圍過于寬泛，現有程序在區分有潛力開發成
: : 藥物的化合物和非藥物材料的過程中，尚無法在同一時間篩出藥物全部特征
: : 。這種局限使計算機新藥研發存在一定風險。
: : 報告指出，研究員已建立一個既能體現漸進性又能體現高效率的程序系統，
: : 可在初步篩選出藥物化學特征後立即給出細節。實驗證明，新方法可以在
: : 5000個分子中整理出92%的以往漏失的非藥物材料，提高速度的同時還避免了
: : 有潛力化合物的遺漏。
: : 將設計工具和設計方法進行集成是提高效率最有效途徑。表現在藥物研發領
: : 域即是創意問題解決理論與計算機輔助藥物設計之間的結合。專家稱這使新
: : 藥開發全速奔向一個新時代，而這一時代正是科學界期待已久的。
: : http://www.bioon.com/biology/bioinfomatics/366971.shtml
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