导读 贝尔法斯特女王大学的科学家开发了一种计算机辅助数据工具，可以改善对一系列疾病的治疗。计算机建模工具将预测更具选择性的潜在药物的新结
贝尔法斯特女王大学的科学家开发了一种计算机辅助数据工具，可以改善对一系列疾病的治疗。
计算机建模工具将预测更具选择性的潜在药物的新结合位点，从而实现更有效的药物靶向，提高治疗效果并减少副作用。
数据工具或协议将揭示一类新型化合物——G 蛋白偶联受体 (GPCR) 中的变构药物。
GPCR 是最大的膜蛋白家族，可在细胞内从激素、神经递质和其他内源性分子转导信号。由于它们对人体生理学的广泛影响，GPCR 是许多治疗领域的药物靶点，例如炎症、不孕症、代谢和神经系统疾病、病毒感染和癌症。目前，超过三分之一的药物通过 GPCR 起作用。尽管取得了巨大的治疗成功，但由于混杂的结合和随后的副作用，GPCR 药物的发现具有挑战性。
最近的研究指出存在其他结合位点，称为变构位点，药物可以结合这些位点并提供多种治疗益处。然而，变构位点和药物的发现大多是偶然的。最近确定原子和分子结构的 X 射线晶体学和提供几种 GPCR 3D 模型的低温电子显微镜为开发计算机辅助方法以搜索变构位点提供了机会。
研究人员开发了一种计算机辅助协议来绘制 GPCR 中的变构位点，以期开始合理搜索变构药物，为一系列疾病的新解决方案和疗法提供机会。
来自女王大学药学院和资深作者的 Irina Tikhonova 博士解释说：“我们开发了一种新颖、经济高效且快速的管道，用于发现 GPCR 变构位点，克服了当前计算协议的局限性，例如膜变形和非特异性结合。
“我们的管道可以在短时间内识别变构位点，这使其适用于行业环境。因此，我们的管道是一种可行的解决方案，可以针对任何对癌症、炎症和中枢神经系统疾病有影响的膜结合药物靶点启动基于结构的变构药物搜索。”
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