量子化學的藥物共晶虛拟篩選方法研究進展
一、前言
尋找新藥是一個複雜且耗時的過程，其涉及鑒定可用于治療各種疾病的化合物。傳統意義上，這個過程涉及篩選大型化合物庫以尋找針對特定疾病靶标的活性。
然而，計算能力的提高和量子化學的進步導緻了虛拟篩選方法的發展，這使得能夠在更短的時間内篩選更大的化合物庫。
二、背景
藥物低共熔物是兩種或多種在室溫下呈固态的藥物的混合物。這種混合物具有增強藥物的溶解度和生物利用度的能力，進而可以提高它們的療效并減少它們的副作用。
然而，由于藥物的大量可能組合以及它們之間的複雜互相作用，藥物共晶的篩選是一項具有挑戰性的任務。
虛拟篩選是一種計算方法，涉及使用計算機程式來篩選大型化合物庫以對抗特定疾病靶點的活性。
虛拟篩選方法可大緻分為兩類：基于配體的方法和基于結構的方法。基于配體的方法涉及使用已知的活性化合物作為模闆來篩選大型化合物庫的相似性。
另一方面，基于結構的方法涉及使用目标蛋白質的三維結構來篩選大型化合物庫的結合親和力。
量子化學是化學的一個分支，研究量子力學在化學系統中的應用。量子化學可用于預測化合物的性質和行為，例如它們的電子結構、熱力學性質和反應性。
量子化學還可用于研究藥物與其靶标之間的互相作用，這可以提供對藥物作用機制的深入了解。
三、研究進展
近年來，基于量子化學的藥物共晶虛拟篩選方法的發展取得了重大進展。這些方法可以大緻分為兩類：基于量子力學（QM）的方法和基于分子力學（MM）的方法。
四、基于量子力學 (QM) 的方法：
基于 QM 的方法涉及使用量子力學來計算藥物共晶化合物的電子結構和性質。這些方法計算量大，需要高水準的量子力學計算。然而，它們可以準确預測藥物共晶化合物的性質和行為。
已用于藥物共晶虛拟篩選的基于 QM 的方法之一是密度泛函理論 (DFT)。DFT 是一種涉及使用電子密度作為基本變量的計算方法。
DFT 可用于預測分子的電子結構和性質，包括藥物共晶化合物。DFT 已被用于研究藥物共晶化合物的電子結構和特性，并預測它們對特定疾病靶标的活性。
另一種用于虛拟篩選藥物共晶的基于 QM 的方法是從頭算分子動力學 (AIMD)。AIMD 涉及使用第一性原理計算來實時模拟分子的行為。
AIMD 已被用于研究藥物共晶化合物的動态行為，并預測它們對特定疾病靶标的活性。
五、基于分子力學的方法：
基于 MM 的方法涉及使用經典力學來模拟藥物共晶化合物的行為。這些方法的計算強度低于基于 QM 的方法，可用于篩選更大的化合物庫。
然而，它們不如基于 QM 的方法準确，并且可能無法捕獲藥物共晶化合物與其靶标之間的全部互相作用。
一種基于 MM 的方法已用于藥物共晶虛拟篩選的是分子對接。分子對接涉及使用蛋白質結構和化合物庫來預測化合物與蛋白質的結合親和力。
分子對接已被用于篩選大型藥物共晶化合物庫，以針對特定疾病靶标進行活性篩選。
然而，分子對接可能無法準确捕獲藥物共晶化合物與其靶标之間的全部互相作用，這會限制其準确性。
另一種用于虛拟篩選藥物共晶的基于 MM 的方法是分子動力學 (MD) 模拟。MD 模拟涉及使用經典力學來實時模拟分子的行為。
MD 模拟可用于研究藥物共晶化合物的動态行為及其與目标的互相作用。MD 模拟已用于預測藥物共晶化合物對特定疾病靶點的活性，并用于鑒定具有高結合親和力的新藥物共晶化合物。
六、優點和局限性
基于量子化學的藥物共晶虛拟篩選方法與傳統篩選方法相比有幾個優點。首先，他們可以在更短的時間内篩選更大的化合物庫，進而加速藥物發現過程。
其次，它們可以深入了解藥物的作用機制及其與靶點的互相作用，進而指導新藥的設計。第三，它們可以減少對潛在候選藥物進行實驗驗證所需的成本和時間。
七、筆者觀點
總之，基于量子化學的藥物共晶虛拟篩選方法近年來取得了重大進展。這些方法可以在更短的時間内篩選大型化合物庫，并可以深入了解藥物的作用機制及其與目标的互相作用。
然而，這些方法受到用于模拟藥物共晶化合物行為的量子力學計算和力場的準确性和可用性的限制。
未來的研究應側重于提高這些計算和力場的準确性和可用性，以及開發新的虛拟篩選方法，以準确捕獲藥物低共熔化合物與其靶标之間的全部互相作用。
參考文獻
【1】《虛拟篩選的進展》。
【2】《探索分子動力學模拟在基于結構的藥物發現中的潛力》。
【3】《藥物設計中基于量子力學的方法》。
