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先导化合物前沿信息_先导化合物的发现途径包括(2024年12月实时热点)

内容来源:麦吉窗影视所属栏目:教程更新日期:2024-12-01

先导化合物

多智能体协作在药物发现中的自动化应用 人工智能(AI)在药物发现领域取得了显著进展,尤其是在加速药物研发的各个阶段。由于实验评估药物属性的成本高昂且耗时,研究人员一直在寻找加速药物开发的方法。目前,许多AI-ready的数据集和基准被广泛应用于药物发现的关键任务,如ADMET预测、药物-靶点相互作用和高通量筛选。深度学习的进展,尤其在先导化合物优化和药物-靶点相互作用预测方面,显示出了减少传统实验所需时间和资源的潜力。 然而,药物发现中的机器学习(ML)实验需要生物学、化学、药学和计算机科学的跨学科专业知识,成为进入门槛。大语言模型(LLM)具备推理复杂任务的能力,为自动化药物发现中的机器学习编程提供了新的机会。现有的一些通用框架,如MLAgentBench和AI-Scientist,为端到端的机器学习编程提供了可能的解决方案。通过结合领域专用工具,专门的智能体可以进一步提升处理化学或生物学复杂任务的能力。然而,LLM在完全自动化药物发现研究方面仍面临重大挑战。 首先,通用LLM通常缺乏药物发现所需的专业领域知识,可能在选择API或预处理生物数据时出现错误,导致难以调试的问题。现有的工具虽然能够处理化学任务,如分子量计算或反应预测,但对于机器学习编程仍显不足。其次,LLM在生成创意时常常缺乏实际的背景支持,可能会提出无法实施的想法,尤其是在药物发现的情境下,这需要开发新的策略以更好地将智能体的创意与实践知识对接。 为解决这些问题,本文提出了DrugAgent,一个多智能体框架,旨在增强药物发现任务中的机器学习编程。DrugAgent通过识别需要领域知识的工作流,开发专门工具来处理这些任务。本研究还提出了一种动态的想法空间管理方法,在初期生成多样化的创意,之后通过实验反馈不断调整,从而提高探索效率。此外,本文也提供了一套完整的工具集,包括生物数据检索、分子指纹化、AI模型开发和性能评估等,支持AI驱动的药物发现任务。

「新质生产力超话中关村超话投融资超话」 【新质生产力金牛万里行ⷨ𕰨🛤𘭥…𓦝‘】以心血管领域前沿研究及技术成果转化为导向,[浪]百洋智心基于与国家心血管病中心、中国医学科学院阜外医院的合作,拟开发主动脉夹层疾病试剂盒、心脏药物毒理检测服务以及心脑血管疾病关联靶点的先导化合物筛选服务。目前,已掌握国际领先的人原代心肌细胞储备、分离、培养及冻存技术,推出了一系列人源细胞分离、培养的试剂盒,帮助科研机构提升研究效率。“新质生产力金牛万里行”由中国证券报与北京基金小镇共同推出,首场活动聚焦走进中关村。欢迎登录云端ⷥŒ—京基金小镇 投融平台(网页链接),了解“百洋智心”项目信息、技术亮点、持股构成及融资需求,开展投融对接、交流合作,共同推动新质生产力加快形成!

「深大新鲜事」【医学部李国锋助理教授在Journal of Medicinal Chemistry发表靶向蛋白质降解的高通量筛选研究成果】[鼓掌][鼓掌] 𐟎Ჰ24年10月31日,深圳大学医学部李国锋助理教授与中山大学洪亮教授、李民教授等合作在美国化学会药物化学权威期刊《Journal of Medicinal Chemistry》上发表题为 “Design, synthesis and activity evaluation of BRD4 PROTAC based on alkenyl oxindole-DCAF11 pair” 的研究论文。深圳大学医学部博士后赵漫、硕士研究生马文静、梁锦怡为该研究的共同第一作者。 ⛅靶向蛋白降解(TPD)是一种新兴的治疗策略,通过诱导不可成药蛋白的降解从而达到治疗目的,其中最具代表性的PROTAC分子备受关注并已进入临床研究阶段,表明了PROTAC的应用潜力。然而,逐渐显现的耐药性及PROTAC活性鉴定的低效性限制了PROTAC的快速发展。因此,开发有效的高通量筛选策略对PROTAC的发展具有重要意义。该研究团队在先前研究的基础上(PLOS Biol. 2024, 22, e3002550),新设计合成了一系列基于烯基氧化吲哚结构BRD4-PROTAC先导化合物。采用mScarlet/ EGFP 的双荧光报告细胞系,结合细胞高内涵成像技术,实现了细胞中靶蛋白降解效率的高通量高效率评估。通过这种高通量筛选策略,该团队筛选获得了一种强效的BRD4-PROTAC先导化合物L134(Dmax > 98%, DC50 = 7.36 nM)。L134不仅能显著抑制多种乳腺癌细胞的增殖,还可抑制乳腺癌细胞迁移并诱导细胞凋亡,表明了L134的抗乳腺癌潜力。[拳头][拳头] ☀这一研究成果不仅证实了基于高内涵的高通量靶向蛋白质降解筛选的有效性,也进一步证实了烯基氧化吲哚与DCAF11在蛋白降解中的应用潜力,为靶向蛋白质降解药物的研发和应用提供了有价值的借鉴。[给你小心心][给你小心心]

药理学备考心得:从零开始到浙大上岸 今天我想和大家分享一下我的药理学备考经历,希望对正在准备考研的你们有所帮助。作为一个从零开始、四个月逆袭浙大药学院的学生,我觉得自己有一些值得分享的经验。 药理学的复习策略 𐟌𑊊药理学的考纲非常详细,涵盖了大量的药物知识。刚开始的时候,我选择了跟着景晴老师的课程学习了一遍,然后把考纲里的重点整理出来背诵。到了后期,基本上不用看书,直接背自己总结的知识点和思维导图。做题时遇到不懂的再回去补充知识点。此外,我还经常看“会是小黄鸭”的视频,她的药理三分钟系列非常短小精悍,适合随时查看加深印象。 药剂学的复习方法 𐟒Š 药剂学的考纲非常全面但也很笼统。我自己根据考纲和三个学校(中山、药科大、浙大)的PPT整理了一份非常详细的资料。基本上后面没怎么看书,主要是对着这份资料背诵。不过,处方部分还是要多看看,学会自己设计处方。听课的话,可以听钱老师的课,她的课程有很多好的记忆方法,但最终还是要回归考纲和书本。 药化学的复习技巧 𐟌 药化部分的学习是跟着药理进行的。先学习药理理解了这个药物,再看药化结构时就可以联系药理联合记忆。药化的重点是总论部分和重要类别的药物结构改造、代谢途径、构效关系等。总论部分有一些重要的概念,如先导化合物、药物代谢等,构效关系是重中之重,占了去年20分。我把这些重点整理成了29张卡片,平时有空就会多看看。 药分学的复习要点 𐟌 药分分为总论和各论。总论部分非常重要,涵盖了大量的知识点,而且可以与药剂学联系。总论部分如稳定性检查、溶出度测定等可以与药剂学联系,学习时不要孤立这两门学科。我跟着浙大本科的PPT学习总论部分,然后根据考纲自己整理知识点和思维导图。课程上稍微看了些mooc的药科大的药分课程,感觉也不错,可以看累了看看视频放松一下。 希望这些经验对你们有所帮助!备考是一个长期的过程,需要耐心和毅力。祝大家都能顺利上岸心仪的学校!𐟚€

华东理工大学药学专硕349分备考攻略 大家好,今天我想和大家分享一下我备考华东理工大学药学专硕的经历和一些心得。我的本科学校是一所二本院校,英语四六级都顺利通过了。初试总分328分,排名42,虽然不算特别高,但对我来说已经很不错了。选择华东理工大学主要是因为它的专业课比较适合我,考的是药剂学、药理学和药物化学,每门课各占100分。 初试准备经验 首先,英语和政治我就不多说了,主要讲讲专业课的备考经验。我是从七月份开始背诵专业课的,到考前大概背了七到八遍。我没有采用记忆曲线的背诵方法,而是整段整段地背诵。每个人的背诵方法不同,找到适合自己的最重要,关键是要不断重复记忆。 药理学的备考 药理学是我认为最好背的一门课。整理名词解释和简答题的时候,建议不要全部手抄,那样太费时低效。主要整理每章的重点名词解释、重点药物的分类、作用机制、药理作用、临床应用和不良反应等。还有一些药物之间的作用对比,以及一些特别的点(如中毒解救)。今年考了选择题,所以建议书本上一些细节也要过一下,选择题会考得很细。 药剂学的备考 药剂学的名词解释和简答题也是全部整理好。药剂学涉及的内容很多很杂,不能按重点来背。除了几章从没考过的不用背,其他几乎整本书都要背诵。主要包括剂型的分类、特点、制备工艺等等,非常多而且杂,建议多花时间背诵。 药物化学的备考 虽然药物化学是最难的一门课,但复习方向很清晰。主要包括重点药物的分类、药物的合成过程、药物的构效关系、药物的发展史和药物的代谢等。药物最基本的化学结构要会画。前几章的内容也很重要,如新药研发的过程、先导化合物的发现和优化、药物代谢的分类等等。比较难的是药物的合成,一共有七十个左右,背诵量很大,而且需要画准确,平时的话就需要早晚多画多练习。 最后的小建议 提醒明年的考生,专业课建议全面复习,重点药背了之后,有余力背一些次重点的内容。今年的专业课有比较明显的创新变化,需要全面的复习和灵活的应用。

莱顿大学全奖博士项目:免疫学新方向 21世纪的许多主要死因,包括癌症、神经变性、心血管疾病和代谢性疾病,部分是由失调的免疫反应引起的。荷兰莱顿大学的化学研究所正在招收全奖博士生,专注于化学蛋白质组学与药物发现领域,特别是“小分子通过独特的作用机制重新训练免疫学”的研究。 𐟔젩ṧ›‚述 这个博士项目的重点是开发可用于研究免疫调节关键方面的小分子化合物,并为药物开发提供先导化合物。实验室的具体目标是扩大控制巨噬细胞功能的转录因子和表观遗传调节因子的可药用性。 𐟒‰ 巨噬细胞与免疫反应 巨噬细胞是广泛分布于全身的免疫细胞,它们在调节免疫反应和其他组织的适当功能方面发挥着不同的作用。然而,巨噬细胞亚型的失衡或功能失调也会导致与疾病相关的慢性炎症或免疫抑制微环境。本博士项目将结合使用先进的化学蛋白质组平台和合成化学,为关键的免疫调节转录因子开发共价小分子,并开发可用于重新训练或调节这些细胞功能的双功能近端诱导化合物。 𐟓š 申请要求 化学/药学荣誉(一级)或硕士学位,或相关学位 合成/药物化学研究经验,包括化合物设计和表征(基本) 细胞和分子生物学或免疫学研究经验(必需) 基于质谱的蛋白质组学或转录因子生物学的预先培训是非常可取的,但不是必需的,因为将提供培训 分析思维、数据分析和批判性解决问题的能力 对高质量科学研究和/或出版物的承诺 时间管理和独立工作能力、优秀的英语听说读写能力、强烈的团队合作精神 𐟒𐠥喥�‡‘和时间 该职位最初为期12个月,表现令人满意后可再延长3年。候选人将根据荷兰大学集体劳动协议任命。工资从每月2.770欧元到3.539欧元不等,具体取决于经验(根据荷兰大学集体劳动协议的工资等级P)。莱顿大学提供有吸引力的福利待遇,包括额外的假期(8%)和年终奖金(8.3%)、培训和职业发展。我们的个人选择模型让您可以自由地组装自己的条款和条件。对于国际配偶,我们设立了一个双职工计划。来自荷兰以外的候选人可能有资格享受大幅减税。 𐟓… 申请通道 请通过指定页面提交申请。 这个博士项目提供了一个独特的机会,结合化学、生物学和免疫学的知识,为未来的药物研发和免疫学研究做出贡献。如果你对这一领域感兴趣,不妨考虑申请这个全奖博士项目。

新药研发全流程:从实验室到患者 研发一款能够深刻影响人类健康的新药,对于一家药企来说,无疑是一项艰巨的任务。从构想到最终惠及患者,新药研发的旅程漫长而复杂。今天,我们就来聊聊这个过程中的关键步骤和挑战。 临床前研究阶段:4-7年 𐟌 研究开发(2-3年) 药物靶点的发现与验证:这是新药研发的起点,科学家们通过深入研究疾病机制,利用高通量筛选和生物信息学等手段,精准识别并验证潜在的治疗靶点。这个过程需要跨学科合作,涉及基础医学、分子生物学和遗传学等领域的最新成果。 化合物的筛选与合成:基于靶点特性,科研团队从庞大的虚拟化合物库中筛选出可能与之结合的分子结构,并通过化学合成技术制备出先导化合物。这一过程考验着化学家的创造力和耐心,旨在发现具有初步活性的分子。 活性化合物的验证与优化:通过体外细胞实验,筛选出活性强、毒性低的先导化合物,并进一步通过结构修饰和优化,提升其药效并降低副作用,最终确定药物候选物。此阶段还需考虑化合物的稳定性、溶解度等物理化学性质,为后续开发奠定基础。 临床前实验(2-4年) 药理学研究:包括药效学(评估药物对疾病模型的作用效果)和药动学(研究药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程,即ADME),以全面理解药物的作用机制及体内行为。 毒理学研究:通过急毒、长毒、生殖毒性及致癌、致畸、致突变(即“三致”)试验,严格评估药物的安全性,确保其在治疗剂量下对人体无害。 CMC研究:即化学、生产和控制研究,涉及药物的生产工艺开发、质量控制体系建立及稳定性测试,确保药物质量稳定可靠,符合GMP标准。 制剂开发:根据药物的物理化学性质及给药途径需求,设计合适的药物剂型,如片剂、注射剂、肠溶制剂、雾化剂等,以提高药物的生物利用度和患者依从性。 临床试验阶段:数年不等 𐟏劊虽然本文聚焦于临床前研究,但值得一提的是,新药在通过临床前评估后,还需经历I期至III期临床试验的严格考验,以进一步验证其安全性、有效性和适用性。每一期试验都伴随着严格的伦理审查、数据收集与分析,以及可能的方案调整,直至获得监管机构的批准,新药方能正式上市,造福患者。 结语 𐟌Ÿ 新药研发是一项高度复杂、耗时耗资且充满挑战的任务,它凝聚了无数科研人员的智慧与汗水,也见证了人类对生命健康不懈追求的坚定信念。每一个新药的诞生,都是对科学和医学的一次重大贡献。

【「光智科技拟“蛇吞象”收购先导电科100%股份」股票明日复牌】 10月13日晚间,$光智科技 sz300489$公告称,公司拟通过发行股份及支付现金方式购买先导稀材等先导电子科技股份有限公司全体55名股东合计持有的先导电科100%股份,同时拟向不超过35名特定投资者发行股票募集配套资金。标的公司致力于先进PVD溅射靶材和蒸镀材料的研发、生产和销售业务,同时也从事高纯稀散金属及化合物的回收提纯、制备和销售业务。本次交易标的公司的交易价格尚未确定,公司股票将于2024年10月14日(星期一)开市起复牌。光智科技拟“蛇吞象”收购先导电科100%股份 股...

𐟒Š 药物研发之旅:从发现到上市 𐟚€ 药物研发是一项复杂而耗时的任务,它包括多个关键步骤。以下是药物研发的简要流程: 1️⃣ 确定疾病与靶点:首先,研究人员需要确定药物将用于治疗哪种疾病,并深入了解该疾病的发病机制。然后,根据这些机制,确定药物作用的靶点。 2️⃣ 发现先导化合物:确定了靶点后,研究人员需要寻找对这些靶点有作用的先导化合物。这些化合物可能来自天然物质,如动植物或海洋生物中的活性成分,或者是对已知药物的改进。 3️⃣ 优化先导化合物:找到先导化合物后,研究人员会对其进行结构优化,以提高其疗效。这个过程包括分析化合物的化学结构和疗效之间的关系,最终得到“候选药物”。 4️⃣ 临床前研究:这个阶段包括药物的合成工艺、提取方法、理化性质、纯度、剂型选择、制备工艺、检验方法、质量标准、稳定性、药理、毒理、动物药代动力学等方面的研究。对于中药制剂,还包括原药材的来源、加工及炮制等研究。 5️⃣ 临床试验:在人体上进行药物的安全性、有效性和适应症的研究。新药的临床试验一般分为I、II、III、IV期。 6️⃣ 药品注册与审批:完成临床试验后,制药公司需要向药品监管机构提交申请,以获得药品注册和上市许可。 7️⃣ 生产与质量控制:根据药品注册和上市许可的要求,进行大规模生产和质量控制。这个过程包括通过医疗保健专业人员进行的质量控制。 虽然以上流程是一般性的概述,但实际的药物研发过程可能会因药物类型、研发目标、法规要求等因素而有所不同。

计算机辅助药物设计的优势与应用 计算机辅助药物设计(CADD)在药物研发领域的应用非常广泛,涵盖了从早期发现到后期优化的各个阶段。它可以帮助科学家快速、准确地发现和验证药物靶点。以下是CADD在药物设计中的一些关键应用: 基于结构的药物设计(SBDD)𐟔쯼š通过分析蛋白质结构,确定药物与靶点之间的相互作用模式,从而设计出具有潜在活性的化合物。 基于配体的药物设计(LBDD)𐟒Š:利用已知药物的化学结构,通过计算机模拟预测其与靶点的相互作用,进而优化药物结构。 高通量虚拟筛选(HTVS)𐟚€:在大量化合物中快速筛选出具有潜在活性的先导化合物,提高药物发现的效率。 CADD不仅可以应用于传统药物设计,还可以帮助分析中药的活性成分和作用机制,为中药的现代化和国际化提供科学依据。通过预测药物分子与生物大分子(如蛋白质、核酸等)之间的相互作用模式,研究人员可以更深入地理解药物的作用机制,并设计出更精确、更有效的药物。

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