Nature：分享一个开源的药物发现平台，可以实现超大的虚拟筛选
2020-03-11 MedSci原创 MedSci原创
通过使用VirtualFlow，研究人员已经准备好了最大且免费可用的现成的配体库，拥有超过14亿个商业可用的分子。
目前，一种被批准的药物平均需要耗费成本20 - 30亿美元，研发时间超过10年。在某种程度上，这是由于昂贵和耗时的湿实验室实验，初始选中的化合物不够理想，以及在(前)临床阶段的高失败率。
基于结构的虚拟筛选(SBVS)有可能部分解决这些问题。使用SBVS，选出化合物的质量会随着所筛选的化合物数量的增加而提高。
然而，目前为止，虽然已经存在大型复合数据库，但以可访问的、有效和灵活的方式在计算机集群上执行大型SBVSs的能力仍然难以实现。
最近，研究人员设计了VirtualFlow，这是一个高度自动化和通用的开源平台，具有完美的缩放行为，能够准备和有效地筛选超大配体化合物库。VirtualFlow能够使用各种最强大的扩展程序。
通过使用VirtualFlow，研究人员已经准备好了最大且免费可用的现成的配体库，拥有超过14亿个商业可用的分子。为了证明VirtualFlow的强大功能，研究人员筛选了超过10亿个化合物，并发现了KEAP1蛋白质的一个小分子抑制剂(iKeap1)，它和KEAP1具有纳米级亲和能力(Kd = 114 nM)，并能够干扰KEAP1与转录因子NRF2之间的相互作用。此外，在筛选中，研究人员还发现了一组与KEAP1结合具有亚微摩尔亲和力的结构多样的分子。
这说明了VirtualFlow有潜力访问化学空间的广大区域，并识别对目标蛋白具有高亲和力的结合物。
原始出处：
Christoph Gorgulla et al. An open-source drug discovery platform enables ultra-large virtual screens. Nature, 2020; DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2117-z
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