基于药靶严格确证的可药性发现和药靶预测新型算法构建
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R91
【图文】:
1 绪论1 绪 论1.1 药物靶点研究背景1.1.1 药物发现的过程药物发现是一个耗资巨大、过程缓慢、需要大量高精尖人才参与的过程。一个典型的药物发现过程包括“疾病选择、药靶的识别与验证、苗头化合物的发现、先导化合物的发现及优化、临床前研究、临床研究”[1]等多个阶段(如图 1.1 所示)。尽管技术不断革新,生物知识不断积累,药物发现依然是一项耗时耗钱工程[2]。据统计分析,每发现一个药物新分子实体只有 10%的可能性,大约花费 18 亿美金[3],整个药物研发的过程长达 10-17 年[2, 4]。图 1.2 展示了自 1992 年以来新批准的药物数量与研发投入并未呈正相关[5],因此,如何提高药物研发效率,减少时间、精力与成本投入是药物研发中的主要任务。
图 1.2 1992-2017 年新药批准数量与研发的花费Fig.1.2 Number of new drugs in relation to R&D spending (1992-2017)随着人类基因测序的蓬勃发展,新型潜在治疗药靶数量成爆炸式增长,使得新型药靶的识别和验证变得极为重要[6]。在 PubMed 文献数据库[7]中进行简单搜索就可以发现,几乎每一星期都会提出一个新的潜在药物靶点用于治疗已知的疾病。因此,随着潜在药物靶点数量的大大增加,药物靶点选择和验证已经成为药物发现的最关键的组成部分。所以,为了应对这种情况,药物靶点的高通量筛选方法的发展是必要的[8]。1.1.2 药物靶点如 1.1.1 所述,现代药物发现的最关键步骤是药物靶点(以下简称“药靶”)的识别与验证。药靶是存在于某些代谢或与疾病有关的信号通路上的关键分子。被设计出来的药物会与其上的活性区域结合,从而阻止或增强其发挥作用。药靶不一定是疾病发生的原因,但药物必须通过与其结合而产生疗效。除此之外,药物不能影响其他的非药靶部位,这些非药靶部位往往跟目标药靶功能结构类似,如
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本文编号:2713121
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