MCE 干货分享：虚拟筛选技术——AI药物筛选

虚拟筛选 (Virtual Screening, VS) 是基于小分子数据库开展的活性化合物筛选。利用小分子化合物与药物靶标间的分子对接运算，虚拟筛选可快速从几十至上百万分子中，遴选出具有成药性的活性化合物，大大降低实验筛选化合物数量，缩短研究周期，降低药物研发的成本。据报道虚拟筛选的阳性率为5%-30%，利用虚拟筛选成功辅助药物设计的案例逐年增多，虚拟筛选已成为目前最有潜力的药物开发工具。

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虚拟筛选优势

利用小分子化合物与药物靶标间的分子对接运算，虚拟筛选可快速从几十至上百万分子中，遴选出具有成药性的活性化合物，大大降低实验筛选化合物数量，周期短、成本低、阳性率高。

虚拟筛选的方法分类

虚拟筛选方法主要分为基于受体生物大分子结构的虚拟筛选 (structure-based virtual screening, SBVS)和基于配体小分子的虚拟筛选 (ligand-based virtual screening, LBVS)两种。 基于受体的虚拟筛选即基于分子对接的虚拟筛选，是根据实验测定的或同源模建的受体生物大分子的三维结构，通过分子对接的方法，确定小分子与受体的结合构象，根据与结合能相关的亲合性打分函数对蛋白和小分子化合物的结合能力进行评价，最终从大量的化合物分子中挑选出结合模式比较合理的、预测得分较高的化合物，用于后续的生物活性测试。 基于配体的虚拟筛选即基于药效团模型的虚拟筛选，是根据现有药物的结构、理化性质和活性关系的分析，建立定量构效关系或药效基团模型，预测筛选新化合物的活性。

虚拟筛选的关键因素

准确测定或预测靶标蛋白质的分子结构、精确和快速地计算候选化合物与靶标相互作用的自由能变化是进行虚拟药物筛选的关键，也是限制虚拟筛选准确性的瓶颈。

虚拟筛选的阳性率高吗

据报道虚拟筛选的阳性率为5%-30%。利用虚拟筛选成功辅助药物设计的案例逐年增多，虚拟筛选已成为目前最有潜力的药物开发工具。

虚拟筛选提供哪些项目报告

一般情况下，分别提供筛选的每个化合物库排名前200名化合物结构式及相关化合物信息（三个文件：SDF、PDF、EXCEL），提供综合排名前 5 名化合物与靶蛋白的对接模式图 (2D/3D图)，以及PDF项目报告文件（报告包含靶蛋白背景调研、筛选流程、5个优选化合物对接模式分析等）。

虚拟筛选流程