您现在的位置是:首页 >新闻频道 > 行业观察 > 2020-08-01 10:01:59

计算机辅助系统可能会加快新的抗癌药物的开发

新药发现是一个复杂,昂贵且耗时的过程。传统药物开发流程需要12年,平均需要27亿美元。降低研究成本和加快新药开发的开发过程对制药行业而言是具有挑战性的问题。

最近,计算机辅助药物发现(CADD)等计算工具的迅速发展对抗癌药物设计产生了重大影响。CADD使更快,更便宜和更有效的药物设计成为可能,并在癌症治疗领域提供了卓有成效的见解。

中国科学院深圳先进技术研究院(SIAT)的研究人员分析了CADD流程的不同分区,重点研究了抗癌药物。他们的研究发表在《药理学前沿》上。

研究表明,计算药物设计促进了几种新的抗癌药物的发现,这已成为该领域的一个里程碑。吉非替尼,厄洛替尼,索拉非尼,拉帕替尼,阿比特龙和克唑替尼都是基于计算药物方法发现的批准药物。

随着人工智能(AI)的到来,计算机化抗癌药物的设计发生了前所未有的变化。最新的深度学习方法,例如逆向合成的常规计划,药物支架生成和药物结合亲和力预测,有可能产生新分子所需的出色化学性质。

该研究的第一作者崔文强博士说:“我们相信,由计算模型与实验验证相结合得出的有用预测可以进一步加速抗癌药物的开发。”

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。