Appearance
本报告由 MaltSci•麦伴科研 基于最新文献和研究成果撰写
结构生物学如何指导药物设计？
摘要
随着结构生物学的发展，药物设计正逐步转向基于结构的理性设计，充分利用生物大分子的三维结构信息来指导药物的研发。结构生物学不仅为药物靶点的识别提供了科学依据，还通过解析靶标的三维结构，帮助研究人员理解小分子药物与靶标之间的相互作用，从而优化药物设计。通过高通量筛选技术，研究人员能够快速识别潜在药物化合物，并通过计算机辅助药物设计（CADD）等方法提高药物的开发效率。在靶点选择上，结构生物学提供了靶点的生物学相关性、可药性及表达水平等信息，使得药物设计更加精准。同时，药物设计策略也在不断演变，结合结构基础药物设计（SBDD）和配体基础药物设计（LBDD）的方法，使得新药开发更加高效。然而，结构生物学在药物设计中仍面临着靶点选择性、药物多靶点作用以及生物相容性等挑战。未来，随着技术的进步，结构生物学将继续推动药物设计的发展，为新药的发现提供更为广阔的视角和解决方案。
大纲
本报告将涉及如下问题的讨论。
- 1 引言
- 2 结构生物学的基本概念
- 2.1 结构生物学的发展历程
- 2.2 主要技术手段及其应用
- 3 药物靶点的识别
- 3.1 靶点选择的标准
- 3.2 靶点结构解析的案例
- 4 药物设计的策略
- 4.1 计算机辅助药物设计（CADD）
- 4.2 结构基础的药物优化
- 5 药物筛选与验证
- 5.1 高通量筛选技术
- 5.2 体外和体内验证方法
- 6 当前挑战与未来方向
- 6.1 结构生物学在药物设计中的局限性
- 6.2 未来的发展趋势
- 7 总结
1 引言
结构生物学作为研究生物大分子（如蛋白质、核酸等）三维结构及其功能关系的重要领域，近年来在药物设计中发挥了越来越重要的作用。随着高通量测序技术、冷冻电镜等先进技术的迅猛发展，结构生物学不仅为理解生物分子的功能提供了重要的理论基础，也为药物研发提供了强有力的工具。这一领域的进展使得研究人员能够更加精准地识别潜在的药物靶点，并设计出能够特异性结合这些靶点的分子，从而显著提高药物的疗效和安全性[1]。
药物设计的成功与否在很大程度上依赖于对靶标的结构了解，同时也需要综合考虑分子的化学性质、生物相容性等因素。结构生物学的应用使得药物研发过程中的靶点识别、药物筛选及结构优化等环节得以优化。通过解析靶点的三维结构，研究人员可以识别与疾病相关的关键分子，进而为药物的设计和优化提供基础[2]。近年来，药物设计的策略也逐渐从传统的经验性方法转向基于结构的理性设计，结合计算机辅助药物设计（CADD）等技术，使得药物开发的效率和成功率得到了显著提升[3]。
当前，结构生物学在药物设计中的应用已经涵盖了多个方面，包括靶点识别、药物筛选与验证、药物设计策略等。在靶点识别方面，研究者通过结构解析能够有效选择适合的药物靶点，并利用结构信息指导药物分子的设计[4]。在药物设计策略上，结合计算机模拟与实验验证的方法，使得药物的优化过程更加高效[5]。药物筛选与验证方面，高通量筛选技术的应用进一步加快了潜在药物的发现和验证[6]。
尽管结构生物学在药物设计中取得了诸多进展，但仍面临一些挑战，例如靶点的选择性、药物的多靶点作用以及生物相容性等问题[7]。未来，随着新技术的不断涌现，结构生物学有望在药物设计领域发挥更大的作用。我们将进一步探讨这些挑战及未来的发展方向，期望为药物研发人员提供一个全面的视角，帮助他们更好地理解结构生物学如何推动药物设计的进步。
本综述报告将按照以下结构进行组织：首先介绍结构生物学的基本概念及其发展历程，随后探讨药物靶点的识别方法和案例，接着分析药物设计的策略，包括计算机辅助药物设计和结构基础的药物优化，之后讨论药物筛选与验证的相关技术，最后总结当前面临的挑战与未来的发展趋势。通过这些内容的深入分析，我们希望能够全面展示结构生物学在药物设计中的重要性和应用潜力。
2 结构生物学的基本概念
2.1 结构生物学的发展历程
结构生物学在药物设计中的指导作用主要体现在其提供的三维结构信息和对分子相互作用的深入理解。结构生物学的基本概念是通过解析生物大分子的三维结构，揭示其功能和相互作用机制。这种知识为药物的设计和优化提供了重要的理论基础。
在药物设计的过程中，结构生物学可以通过以下几个方面发挥作用。首先，结构生物学能够帮助科学家理解药物靶点的结构特征，这对于开发具有高选择性和亲和力的药物至关重要。例如，通过确定靶蛋白与小分子药物结合的具体构象，研究人员可以设计出更具针对性的化合物，从而提高药物的疗效和安全性[3]。其次，结构生物学为药物发现提供了新的思路，尤其是在应对药物耐药性和副作用等临床挑战时，通过结构信息可以识别新的药物作用模式和靶点[8]。
在结构生物学的发展历程中，尤其是近年来，技术的进步显著推动了药物设计的进程。例如，X射线晶体学、核磁共振（NMR）和冷冻电子显微镜等技术的结合，使得研究人员能够快速获取复杂分子的结构信息。这些技术的进步不仅提高了结构解析的效率，也扩展了可研究的靶标范围，尤其是膜蛋白，这些蛋白质在药物开发中占据了重要地位[9]。
此外，结构生物学的进步还促进了计算药物设计的应用。通过计算方法，研究人员能够模拟分子之间的相互作用，评估药物分子的结合能力和特异性，从而在药物开发的早期阶段进行筛选和优化[10]。这种结构基础的药物设计（SBDD）方法已经成为现代药物研发的一个重要组成部分，帮助研究人员更高效地识别和优化药物候选分子[3]。
综上所述，结构生物学不仅为药物设计提供了重要的结构信息和机制理解，还通过技术进步和计算方法的应用，显著提升了药物开发的效率和成功率。
2.2 主要技术手段及其应用
结构生物学在药物设计中的指导作用主要体现在其对靶标蛋白质三维结构的解析及其与小分子药物的相互作用的理解上。结构生物学的基本概念是通过解析生物大分子的三维结构，揭示其功能和相互作用，从而为药物的设计提供重要的结构基础。
在药物设计过程中，结构生物学利用多种技术手段，例如X射线晶体学、核磁共振（NMR）和冷冻电子显微镜等，来获取靶标蛋白的高分辨率结构信息。这些技术能够详细描绘药物分子与靶标之间的结合模式，帮助研究人员理解小分子药物如何影响靶标的生物学功能。例如，Li和Kang（2020）指出，结构生物学是阐明小分子药物作用机制的最有力工具，通过研究小分子与靶标之间的分子相互作用，能够为药物发现提供关键的见解[4]。
此外，结构生物学还可以通过“结构导向药物设计”（Structure-Based Drug Design, SBDD）来优化药物分子的亲和力和特异性。根据van Montfort和Workman（2017）的研究，SBDD利用靶标的三维结构信息来设计具有更高选择性的化合物，并且这种方法在药物发现的早期阶段能够显著提高开发效率[3]。例如，通过分析靶标蛋白的结合位点，研究人员可以识别潜在的药物结合位点并设计新化合物，这种方法已被成功应用于多种临床药物的开发。
结构生物学的应用还扩展到了药物重定位和新分子的设计，以应对药物抗性的问题。Pandurangan等人（2017）讨论了结构生物学如何帮助理解人类遗传疾病中的突变影响，以及在癌症和感染性疾病中的药物抗性问题，强调了结构信息在重新利用已上市药物和设计新分子中的重要性[1]。
综上所述，结构生物学通过提供靶标蛋白质的详细结构信息，结合多种技术手段，极大地推动了药物设计的进展。这种方法不仅提高了药物的开发效率，还为新药物的发现和抗药性问题的解决提供了新的思路和策略。
3 药物靶点的识别
3.1 靶点选择的标准
结构生物学在药物设计中的作用是至关重要的，它为药物靶点的识别和选择提供了科学依据和技术支持。药物靶点的选择标准通常包括以下几个方面：
首先，靶点的生物学相关性是选择的首要标准。靶点需要与特定疾病的发病机制密切相关，能够影响疾病的进展或治疗。例如，结构生物学可以帮助识别与病理状态相关的关键蛋白质，通过对这些蛋白质的三维结构分析，可以了解其功能和与小分子药物的相互作用[4]。
其次，靶点的可药性是另一个重要标准。结构生物学提供了靶点的详细结构信息，使得药物设计者能够评估靶点的“药物可接触性”，即药物分子是否能够有效地与靶点结合。通过分析靶点的结合位点和相互作用特征，研究人员能够设计出具有高亲和力和特异性的化合物[3]。
此外，靶点的选择还需考虑其在体内的表达和功能。靶点在生理条件下的表达水平及其在不同组织中的分布情况，都会影响药物的效果和安全性。结构生物学通过提供靶点在不同状态下的结构信息，帮助科学家更好地理解靶点的生物学角色，从而选择合适的靶点进行药物开发[5]。
最后，靶点的多样性和复杂性也是靶点选择的重要考虑因素。现代药物设计越来越倾向于考虑多靶点药物，即通过靶向多个生物靶点来提高药物的疗效。这种多靶点策略在结构生物学的指导下，可以通过综合分析多个靶点的结构信息，来识别可能的药物作用机制和优化药物的多重作用[5]。
总之，结构生物学通过提供靶点的三维结构和相互作用模式，极大地促进了药物靶点的识别和选择，使得药物设计更加精准和高效。
3.2 靶点结构解析的案例
结构生物学在药物设计中发挥着至关重要的作用，特别是在药物靶点的识别和靶点结构解析方面。通过提供靶点的三维结构信息，结构生物学使得药物研发过程更加高效和精确。靶点的三维结构能够揭示药物分子与其靶点之间的相互作用，这对于新化合物的设计至关重要。
首先，靶点的识别是药物发现的第一步，结构生物学通过解析靶点的结构，帮助研究人员识别潜在的药物靶点。随着技术的进步，结构生物学已经能够快速获取复杂分子的结构信息，支持对多种疾病机制的理解。例如，结构生物学的技术，如X射线晶体学和核磁共振（NMR），能够提供靶点的详细构象，从而为药物设计提供可靠的基础[8]。
其次，靶点结构解析的案例表明，结构生物学在药物设计中的应用具有显著的成功率。例如，在HIV-1和HCMV蛋白酶的研究中，研究者利用重组DNA技术和蛋白质工程，成功解析了这些靶点的三维结构，并据此进行了基于结构的药物设计。这种方法使得研究人员能够更好地理解小分子配体与蛋白质靶点之间的相互作用，从而设计出具有更高亲和力和特异性的化合物[2]。
此外，结构基础药物设计（SBDD）在优化药物靶点时的应用也得到了广泛认可。通过对靶点的详细结构分析，研究人员能够识别药物结合位点，并设计出能够有效结合这些位点的化合物。例如，针对癌症药物靶点的研究中，SBDD已被成功应用于发现小分子抑制剂，这些抑制剂在临床前和临床试验中显示出了良好的效果[11]。
综上所述，结构生物学通过提供靶点的三维结构信息，不仅加速了药物靶点的识别过程，还为靶点结构解析提供了重要的支持。这一过程不仅提高了药物设计的效率，还推动了新药的开发，特别是在治疗复杂疾病如癌症和病毒感染方面，展现出了巨大的潜力和应用前景[6]。
4 药物设计的策略
4.1 计算机辅助药物设计（CADD）
结构生物学在药物设计中起着至关重要的指导作用，特别是在计算机辅助药物设计（CADD）领域。结构生物学的进展使得研究人员能够获得药物靶标的三维结构，这为药物的设计提供了必要的基础。通过对靶标的结构进行深入分析，研究人员可以理解靶标与小分子化合物之间的相互作用，从而优化药物的设计过程。
在药物发现的早期阶段，结构引导的方法已经证明能够在计算和实验上为药物设计的多个方面做出贡献。例如，结构生物学不仅可以帮助理解人类遗传疾病和癌症及感染性疾病中的突变影响，还可以在重新利用未获批准的药物以及设计新的分子时提供指导[1]。这种结构引导的设计方法有助于减少开发新疗法所需的时间和劳动[12]。
计算机辅助药物设计（CADD）则利用靶标的结构知识或已知配体的生物活性，来促进潜在候选药物的确定。CADD包括结构基础药物设计（SBDD）和配体基础药物设计（LBDD），两者结合可以在药物设计中发挥强大的作用。结构基础药物设计依赖于靶标的三维结构，而配体基础药物设计则利用配体的性质来设计与蛋白质结构相互作用的化合物[13]。例如，分子对接、片段基础药物发现和结构基础药效团建模等方法都属于结构基础药物设计的范畴[14]。
此外，随着生物数据的不断增长，新的计算算法和分析方法正在不断开发，以应对药物设计过程中的挑战。统计机器学习方法被应用于结构和化学数据分析，以提高药物设计策略的有效性和准确性[6]。这些进展表明，结合先进的分子建模技术和机器学习的方法，将为药物设计提供新的视角和解决方案。
综上所述，结构生物学通过提供靶标的三维结构和理解其功能，显著推动了药物设计的策略，特别是在计算机辅助药物设计领域。通过整合实验数据与计算模型，研究人员能够更高效地识别和优化药物候选分子，从而加速新药的开发过程。
4.2 结构基础的药物优化
结构生物学在药物设计中发挥着至关重要的作用，其主要通过提供靶标蛋白的三维结构信息，帮助科学家理解分子相互作用，从而指导药物的设计与优化。结构基础的药物设计（Structure-Based Drug Design, SBDD）利用这些结构信息，以提高药物的选择性和有效性。
首先，结构生物学能够通过解析蛋白质的三维结构，揭示药物分子与其靶标之间的相互作用。这一过程通常涉及到蛋白质的晶体学、核磁共振（NMR）以及其他生物物理方法，以获得靶标蛋白的高分辨率结构。通过对这些结构的分析，研究人员能够识别药物结合位点，并了解小分子药物是如何与这些靶标相互作用的。例如，Li和Kang（2020年）指出，结构生物学是确定小分子药物作用机制的最强大工具，通过研究小分子与其靶标的结合模式，可以有效指导药物的设计[4]。
其次，结构生物学还能够为药物的优化提供方向。通过了解小分子药物与靶标的结合特性，研究人员可以设计出具有更高亲和力和选择性的化合物。Kan（2002年）提到，结构基础的药物设计依赖于获得的靶标结构，使得科学家能够可视化小分子配体与蛋白质靶标的结合状态，从而设计出新化合物，以改善其结合亲和力和特异性[2]。
此外，结构生物学的进步也推动了药物设计方法的多样化。例如，近年来的研究表明，结合计算生物学和结构生物学的方法，可以加速药物发现过程。Kingsley等人（2019年）提到，利用分子图形学框架与计算分析，能够有效地在药物发现中应用结构知识，促进科学家与非专家之间的交流与合作，从而推动新药的研发[12]。
最后，结构生物学还在药物的再利用和新分子的设计中发挥着重要作用。Pandurangan等人（2017年）讨论了结构生物学如何帮助理解人类遗传病和药物耐药性中突变的影响，并提供了对现有药物的再利用以及新分子设计的指导[1]。这种结构导向的方法不仅提高了药物开发的效率，还为应对耐药性问题提供了新的思路。
综上所述，结构生物学通过提供靶标的三维结构、指导药物与靶标的相互作用研究、推动药物设计方法的多样化以及支持药物的再利用，全面指导了药物设计的策略和结构基础的药物优化。
5 药物筛选与验证
5.1 高通量筛选技术
结构生物学在药物设计中发挥着至关重要的作用，尤其是在药物筛选与验证过程中。随着人类基因组计划的完成，生物科学进入了数据生成的新时代，结构生物学的技术进步为药物发现提供了新的视角和工具。通过结构生物学，研究人员能够深入了解生物靶点的三维结构，从而指导药物设计。
高通量结构生物学项目的主要科学目标是生成与治疗相关的可溶性或膜蛋白家族的生物学相关结构特征的详细结构洞察。这些数据能够更好地支持制药和生物技术公司的结构导向药物发现[15]。结构生物学技术，如X射线晶体学和冷冻电子显微镜（Cryo-EM），为研究药物靶点提供了高分辨率的信息，这些信息对于识别新型药物化合物至关重要[16]。
通过结构导向药物设计（SBDD），研究人员能够在分子水平上优化药物候选物的结构，以提高其与靶蛋白的结合亲和力和特异性。结构生物学的进步使得研究人员能够可视化小分子配体与蛋白质靶点的相互作用，从而设计出具有更好药效的新化合物[2]。例如，结构生物学已经在抗病毒药物的发现中发挥了重要作用，晶体结构的解析帮助研究人员理解酶的作用机制及其在配体结合时的构象变化，这对新型抗病毒药物的设计至关重要[17]。
此外，结构生物学还能够通过高通量筛选技术来识别潜在的药物靶点。通过大规模虚拟筛选，研究人员能够快速识别出与靶蛋白结合的化合物，并进一步优化这些化合物以提高其药物特性[18]。在抗药性和遗传疾病的研究中，结构生物学的洞察力也为药物的重新定位和新分子的设计提供了指导[1]。
综上所述，结构生物学通过提供蛋白质及其配体的三维结构信息，指导药物的设计和筛选过程，从而加速药物的发现与开发。这一领域的持续发展将进一步推动个性化医疗和新药的研发，为应对各种疾病提供新的解决方案。
5.2 体外和体内验证方法
结构生物学在药物设计中发挥着至关重要的作用，通过提供靶标蛋白的三维结构信息，指导药物筛选和验证的过程。首先，结构生物学能够帮助研究人员理解小分子药物如何通过靶向重要蛋白质影响分子通路。小分子药物通常具有较低的分子量，能够轻松穿透细胞，这使得它们在药物开发中备受青睐[4]。
在药物发现的过程中，结构生物学为靶标识别、靶标验证、命中识别、命中到先导物的转化以及先导物优化提供了必要的工具和信息。通过了解小分子与其靶标之间的分子相互作用，研究人员能够设计出具有更高结合亲和力和特异性的化合物。结构生物学是揭示靶标和开发化合物作用机制的最强大工具[4]。
此外，结构基础的药物设计（SBDD）已被广泛应用于现代药物化学中。SBDD的成功在于其能够利用靶标的三维结构信息，指导药物分子的优化，提高药物的选择性和效能。研究表明，通过结构生物学的进展，尤其是结合计算生物学和化学信息学的应用，研究人员能够理性设计下一代具有多靶点药理学的药物，从而打破传统的“一个药物对应一个靶标”的假设[5]。
在药物筛选和验证阶段，体外和体内的验证方法也受到结构生物学的影响。通过对靶标的结构信息进行深入分析，研究人员能够确定潜在的药物结合位点，并设计出可以有效结合这些位点的药物分子。此过程不仅可以提高药物的靶向性，还可以减少副作用，从而提升药物的整体疗效[3]。
最后，结构生物学的快速发展使得药物发现的效率显著提高。新技术的应用，如X射线自由电子激光技术和冷冻电子显微镜技术，极大地推动了对复杂分子系统的理解，为药物的设计和优化提供了更为详尽的结构数据[3]。这种技术的进步使得研究人员能够在更短的时间内获取更高分辨率的结构信息，从而加速药物的开发过程[19]。
6 当前挑战与未来方向
6.1 结构生物学在药物设计中的局限性
结构生物学在药物设计中的指导作用主要体现在其为药物靶点提供三维结构信息，从而使得结构基础的药物设计（SBDD）成为可能。通过可视化小分子配体与蛋白质靶点结合的构象及相互作用，科学家能够设计出具有更高结合亲和力和特异性的化合物（Chen-Chen Kan, 2002）[2]。这种方法的成功依赖于结构生物学的进展，尤其是分子生物学、实验室自动化和计算科学的发展，使得人类基因组及其他生物体的基因组数据得以获取，进而为药物发现和开发提供了新的靶点（Arun Prasad Pandurangan et al., 2017）[1]。
然而，尽管结构生物学为药物设计提供了强大的工具，其局限性也日益显现。首先，生物大分子固有的灵活性对药物设计有着重要影响，且其功能依赖于结构和动态的结合（Xavier Barril & Xavier Fradera, 2006）[20]。这意味着，单一的静态结构可能无法全面反映靶点的真实状态，导致药物设计的结果不够准确。此外，结构生物学在预测药物结合亲和力方面的局限性，尤其是在药物与靶点的相互作用过程中，许多变量的存在使得这种预测变得复杂（F R Salemme et al., 1997）[21]。
未来的方向可能会集中在整合多种技术，以克服这些局限性。近年来，结合计算生物学与结构生物学的进展，使得药物设计能够更好地应对药物抗性问题和遗传疾病中的突变影响（Qingxin Li & CongBao Kang, 2020）[4]。同时，结构生物学的应用正在向更复杂的分子系统扩展，利用先进的技术如X射线自由电子激光技术和冷冻电子显微镜等，以获取更全面的分子理解（Rob L M van Montfort & Paul Workman, 2017）[3]。
总之，结构生物学在药物设计中的作用不可小觑，但其局限性也要求研究者在药物发现过程中不断探索新的方法和技术，以提高药物设计的有效性和准确性。
6.2 未来的发展趋势
结构生物学在药物设计中的作用日益显著，其主要通过提供靶标的三维结构信息来指导药物的开发。这一领域的进展不仅促进了药物发现的效率，也为应对当前药物开发中的挑战提供了新的思路和方法。
首先，结构生物学通过解析靶蛋白的三维结构，帮助研究人员理解分子间的相互作用。这一过程通常涉及到X射线晶体学、核磁共振（NMR）和其他生物物理方法，这些技术的结合使得研究者能够快速获取复杂分子的结构信息，从而为药物的设计提供坚实的基础（Hu et al., 2018）[8]。通过对靶蛋白及其配体的结构分析，研究者能够识别出潜在的结合位点，并设计出具有更高亲和力和特异性的药物分子（Kan, 2002）[2]。
其次，随着生物信息学和计算生物学的发展，结构生物学的应用范围不断扩大。现代药物设计不仅依赖于传统的结构-活性关系（SAR）研究，还融入了机器学习和数据分析等新兴技术。这些方法能够处理海量的结构数据，快速筛选出潜在的药物候选分子（Velmurugan et al., 2020）[6]。例如，研究者可以通过计算模拟来预测药物分子与靶蛋白的结合模式，进而优化分子的化学结构，提高其药效和安全性（Li & Kang, 2020）[4]。
在当前的药物设计中，面临的挑战包括药物的选择性、耐药性以及副作用等问题。结构生物学的研究为解决这些问题提供了新的视角。例如，研究者们发现许多药物需要具备多靶点作用才能提高疗效，这种多药理学（polypharmacology）的思路正在改变传统的“一个药物对应一个靶点”的设计理念（Hopkins et al., 2006）[5]。通过结合结构生物学与化学信息学，未来的药物设计可能会朝着理性设计多靶点药物的方向发展。
展望未来，结构生物学在药物设计中的应用将更加深入和广泛。随着技术的进步，特别是冷冻电子显微镜（cryo-EM）和X射线自由电子激光（XFEL）等新技术的出现，研究者能够获得更高分辨率的结构数据，这将为药物设计提供更为详尽的信息（van Montfort & Workman, 2017）[3]。此外，个性化医疗的兴起也促使药物设计更加注重个体差异，结构生物学将为理解个体基因组变异与药物反应之间的关系提供重要支持（Brown & Tastan Bishop, 2017）[18]。
总之，结构生物学在药物设计中的指导作用日益显著，通过提供详细的靶标结构信息、整合多种技术手段及应对新兴挑战，未来药物设计将更加高效和精准。
7 总结
结构生物学在药物设计中的应用已取得显著进展，成为现代药物研发的重要工具。通过解析生物大分子的三维结构，研究人员能够深入理解药物靶点的特征，从而更精准地进行靶点选择与药物设计。当前的研究显示，结构生物学不仅提高了药物开发的效率，还为解决药物耐药性和副作用等问题提供了新的思路。未来，随着新技术的不断涌现，结构生物学在药物设计中的应用将更加广泛，特别是在个性化医疗和多靶点药物的开发方面。通过整合计算生物学与实验技术，研究人员将能够更有效地应对药物研发中的挑战，为新药的发现和开发开辟更为广阔的前景。
参考文献
- [1] Arun Prasad Pandurangan;David B Ascher;Sherine E Thomas;Tom L Blundell. Genomes, structural biology and drug discovery: combating the impacts of mutations in genetic disease and antibiotic resistance.. Biochemical Society transactions(IF=4.3). 2017. PMID:28408471. DOI: 10.1042/BST20160422.
- [2] Chen-Chen Kan. Impact of recombinant DNA technology and protein engineering on structure-based drug design: case studies of HIV-1 and HCMV proteases.. Current topics in medicinal chemistry(IF=3.3). 2002. PMID:11944819. DOI: 10.2174/1568026023394218.
- [3] Rob L M van Montfort;Paul Workman. Structure-based drug design: aiming for a perfect fit.. Essays in biochemistry(IF=5.7). 2017. PMID:29118091. DOI: 10.1042/EBC20170052.
- [4] Qingxin Li;CongBao Kang. Mechanisms of Action for Small Molecules Revealed by Structural Biology in Drug Discovery.. International journal of molecular sciences(IF=4.9). 2020. PMID:32722222. DOI: 10.3390/ijms21155262.
- [5] Andrew L Hopkins;Jonathan S Mason;John P Overington. Can we rationally design promiscuous drugs?. Current opinion in structural biology(IF=7.0). 2006. PMID:16442279. DOI: 10.1016/j.sbi.2006.01.013.
- [6] Devadasan Velmurugan;R Pachaiappan;Chandrasekaran Ramakrishnan. Recent Trends in Drug Design and Discovery.. Current topics in medicinal chemistry(IF=3.3). 2020. PMID:32568020. DOI: 10.2174/1568026620666200622150003.
- [7] Marta Filizola;Jonathan A Javitch. Deciphering downstream receptor signaling.. Science (New York, N.Y.)(IF=45.8). 2023. PMID:38127769. DOI: 10.1126/science.adm8393.
- [8] Tiancen Hu;Elizabeth R Sprague;Michelle Fodor;Travis Stams;Kirk L Clark;Sandra W Cowan-Jacob. The impact of structural biology in medicine illustrated with four case studies.. Journal of molecular medicine (Berlin, Germany)(IF=4.2). 2018. PMID:28669027. DOI: 10.1007/s00109-017-1565-x.
- [9] K Lundstrom. Structural genomics for membrane proteins.. Cellular and molecular life sciences : CMLS(IF=6.2). 2006. PMID:17013556. DOI: 10.1007/s00018-006-6252-y.
- [10] Age Aleksander Skjevik;Knut Teigen;Aurora Martinez. Overview of computational methods employed in early-stage drug discovery.. Future medicinal chemistry(IF=3.4). 2009. PMID:21426070. DOI: 10.4155/fmc.09.7.
- [11] Rob L M van Montfort;Paul Workman. Structure-based design of molecular cancer therapeutics.. Trends in biotechnology(IF=14.9). 2009. PMID:19339067. DOI: 10.1016/j.tibtech.2009.02.003.
- [12] Laura J Kingsley;Vincent Brunet;Gerald Lelais;Steve McCloskey;Kelly Milliken;Edgardo Leija;Stephen R Fuhs;Kai Wang;Edward Zhou;Glen Spraggon. Development of a virtual reality platform for effective communication of structural data in drug discovery.. Journal of molecular graphics & modelling(IF=3.0). 2019. PMID:30921557. DOI: 10.1016/j.jmgm.2019.03.010.
- [13] Stephani Joy Y Macalino;Vijayakumar Gosu;Sunhye Hong;Sun Choi. Role of computer-aided drug design in modern drug discovery.. Archives of pharmacal research(IF=7.5). 2015. PMID:26208641. DOI: 10.1007/s12272-015-0640-5.
- [14] Che-Lun Hung;Chi-Chun Chen. Computational approaches for drug discovery.. Drug development research(IF=4.2). 2014. PMID:25195585. DOI: 10.1002/ddr.21222.
- [15] Brian D Marsden;Michael Sundstrom;Stefan Knapp. High-throughput structural characterisation of therapeutic protein targets.. Expert opinion on drug discovery(IF=4.9). 2006. PMID:23495796. DOI: 10.1517/17460441.1.2.123.
- [16] Tom Ceska;Chun-Wa Chung;Rob Cooke;Chris Phillips;Pamela A Williams. Cryo-EM in drug discovery.. Biochemical Society transactions(IF=4.3). 2019. PMID:30647139. DOI: 10.1042/BST20180267.
- [17] Marcella Bassetto;Alberto Massarotti;Antonio Coluccia;Andrea Brancale. Structural biology in antiviral drug discovery.. Current opinion in pharmacology(IF=4.2). 2016. PMID:27611878. DOI: 10.1016/j.coph.2016.08.014.
- [18] David K Brown;Özlem Tastan Bishop. Role of Structural Bioinformatics in Drug Discovery by Computational SNP Analysis: Analyzing Variation at the Protein Level.. Global heart(IF=3.1). 2017. PMID:28302551. DOI: 10.1016/j.gheart.2017.01.009.
- [19] David G Brown;Elizabeth J Shotton. Diamond: shedding light on structure-based drug discovery.. Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences(IF=3.7). 2015. PMID:25624512. DOI: .
- [20] Xavier Barril;Xavier Fradera. Incorporating protein flexibility into docking and structure-based drug design.. Expert opinion on drug discovery(IF=4.9). 2006. PMID:23495904. DOI: 10.1517/17460441.1.4.335.
- [21] F R Salemme;J Spurlino;R Bone. Serendipity meets precision: the integration of structure-based drug design and combinatorial chemistry for efficient drug discovery.. Structure (London, England : 1993)(IF=4.3). 1997. PMID:9083110. DOI: 10.1016/s0969-2126(97)00189-5.
麦伴智能科研服务
在麦伴科研 (maltsci.com) 搜索更多文献
结构生物学 · 药物设计 · 靶点识别 · 计算机辅助药物设计 · 高通量筛选
© 2025 MaltSci 麦伴科研