虚拟筛选（Virtual Screening, VS）是现代生物医药研发过程中的一项核心技术。依托强大的计算机模拟能力，它旨在从庞大的化合物数据库中识别出潜在的活性分子。其工作原理主要有两种策略：一种是基于靶标生物大分子（如蛋白质）的三维结构，模拟化合物与靶标结合位点的相互作用；另一种则是利用已知活性分子的定量构效关系（QSAR）模型，基于化合物结构特征与生物活性之间的数学关系进行预测。

无论采用哪种策略，虚拟筛选过程中运用评分函数来评估和比较化合物与靶标的结合能力或符合期望活性的程度是至关重要的，研究人员可以根据评分结果对候选化合物进行排序。这种计算机预筛选方法能够帮助优先选择结合潜力最大、最可能具备所需生物活性的分子，从而进入后续实验验证阶段，提高新药发现的效率和成功率，成为高通量筛选的有效补充手段。

虚拟筛选的主要类别

根据所依赖的信息不同，虚拟筛选主要分为两类：基于结构的虚拟筛选（Structure-Based Virtual Screening, SBVS）和基于配体的虚拟筛选（Ligand-Based Virtual Screening, LBVS）。SBVS依赖靶标蛋白的三维结构，通过分子对接、分子动力学模拟等方法预测化合物与蛋白质的结合模式和亲和力。而LBVS在缺乏靶标结构的情况下，依据已知活性化合物的结构特征或药效团模型，预测具有相似性质的潜在活性分子。常用的方法包括定量构效关系（QSAR）、药效团建模及相似性搜索等。

虚拟筛选的标准流程

虚拟筛选的标准流程通常包含以下几个关键步骤：

• 靶标选择与结构准备：明确研究靶点，获取或构建其三维结构，并进行结构优化（例如去除水分子、添加氢原子、调整质子化状态等）。
• 化合物库构建与处理：选择合适的化合物数据库，并进行去重复、结构标准化、能量最小化等预处理。
• 虚拟筛选策略选择：根据靶标结构的可用性，选择SBVS或LBVS方法。
• 分子对接与评分：使用对接软件将化合物对接至靶标活性位点，并计算结合能或评分值。
• 结果排序与分析：根据评分结果对化合物进行排序，并结合可视化工具（如PyMOL、Maestro）分析关键相互作用。
• 命中化合物选择与实验验证：选取排名靠前的化合物进行体外或体内实验验证其活性与选择性。

MCE虚拟筛选服务

我们提供一系列虚拟筛选服务，包括靶点调研、分子化合物库制备、分子对接筛选/药效团建模等。我们的服务优势包括：

• 高性能的计算机服务器
• 丰富的数据库资源，包含1600万+可购买化合物
• 专业的分子模拟和药物设计团队
• 高度标准的数据隐私管理
• 具有竞争力的价格优势

虚拟筛选的应用领域

虚拟筛选已广泛应用于多个药物研发领域，包括：

• 小分子药物发现：如抗癌药物、抗病毒药物等
• 多肽与蛋白质药物筛选：如靶向肽、抗体模拟物等
• 天然产物挖掘：从中药或植物提取物中寻找活性成分
• 老药新用（Drug Repurposing）：快速筛选已上市药物的新适应症

虚拟筛选正重新定义药物研发的范式，将海量数据与智能计算相结合，显著缩短了从靶点识别到候选分子发现的时间周期。无论是小分子、多肽还是复杂的生物大分子，虚拟筛选展现出了强大的应用潜力。对于药物化学家和计算生物学家而言，掌握这一技术，将成为推动创新药物研发的重要能力。

人生就是博-尊龙凯时，我们积极致力于为您提供最优质的虚拟筛选服务，共同推动新药研发的创新进程。