計算機研究新藥的五個途徑

   在這個高速發展的時代，計算機已經無所不能了。飛機、橋梁、甚至心臟支架的設計都可以通過特定的計算機模型生成。當然覺不僅僅是外觀設計這些皮毛，還包括它們在不同模擬環境下一些使用情況。近年來，科學家們開始使用相同的方法設計新藥。下面就來簡單介紹一下計算機在前導化學物的識別，臨床試驗新藥研發中的一些用途。

　　更完善的模型

　　現在絕大多數藥物都是通過抑制或者激活體內的一些特殊蛋白來實現藥效，比如說止痛藥主要就是通過抑制炎癥酶緩解疼痛。設計一種與體內靶向蛋白分子相關的新藥，研究者往往先通過計算機模擬一種與靶向蛋白結構相似具有類似生物功能的分子，然后在簡化設計出一種類似生理功能的小分子。不過該方法較為復雜，德克薩斯大學的研究者們近日改進了短段的蛋白質的結構模型的算法，通過蛋白的一些外形細節比較就可以篩選預測一些潛在的藥物分子。

　　老藥新用

　　開發一種新藥并將其投入市場一般需要15年話費超過10億刀，無論是時間周期還是投入成本都不是一般的廠商能夠承受的，除了仿制之外還有另外一種方法那就是重新設計檢測已經上市的藥物發現一些其他方面的功效，這就是老藥新用。通過計算機篩選基因組信息公共數據庫，哈佛大學的研究者們已經在已上市的藥物中發現了新的可能對諸如癌癥，克羅恩氏病和心血管疾病在內的53種人類疾病有效的治療藥物。科學家們往往通過一些模型來驗證實用性，比如說托吡酯片主要是用作廣譜抗癲癇新藥，不過在兔子以及老鼠模型實驗研究中發現其對炎癥性腸病療效亦是很好。

　　藥物篩選工具

　　研究者們往往更傾向于在包含成千上百萬化合物的數據庫中尋找潛在藥物分子，不過即使在機器人技術的幫助下從選出一個新藥物到真正投入到實驗室研究也需要一個月。不過現在一種更快，更廣，更精確的商用虛擬篩選方法，由南衛理公會大學的生物學家研發的一種借助超級計算機的藥物篩選方法，可以在一天內檢測超過4 萬個化合物。

　　預測藥物副作用

　　藥物往往很難作用專一作用與靶向蛋白，而如果作用于非靶向蛋白就會引起副作用，包括皮疹、抑郁以及其他的一些副作用。往往副作用過大是臨床實驗失敗中僅次于療效不佳的第二大因素，而往往越早發現或預測出副作用往往能節省大量的時間和金錢。為了檢驗電腦模型能否準確預測出藥物的副作用，來自加利福尼亞大學制藥化學家以及諾華生物醫學研究所毒理學家用現有656種已經知道具有副作用的藥物進行驗證，并對成千上萬未知化學物進行副作用預測。

　　藥物跟蹤研究

　　另外一種預測副作用的方法就是藥物進入體內后就對其吸收、分布、代謝和排泄進行研究。密歇根大學的科學家創造了一種計算模型可以在細胞水平上模擬藥物運輸，研究起體內藥物代謝動力學。該模型可以觀察并改變大量藥物分子在體內的分布以確定究竟哪累藥物可以達到預期的靶向作用。科學家們通過顯微成像技術跟蹤藥物分子在體內細胞轉移，從而驗證結論。該方法也可以用于已經上市或者正在研究開發中藥物的的副作用研究。

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