Relating protein pharmacology by ligand chemistry

相似性(几何) 计算生物学 G蛋白偶联受体 化学 受体 药物发现 配体(生物化学) 生物 计算机科学 生物化学 人工智能 图像(数学)
作者
Michael J. Keiser,Bryan L. Roth,Blaine N. Armbruster,Paul Ernsberger,John J. Irwin,Brian K. Shoichet
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:25 (2): 197-206 被引量:1999
标识
DOI:10.1038/nbt1284
摘要

The identification of protein function based on biological information is an area of intense research. Here we consider a complementary technique that quantitatively groups and relates proteins based on the chemical similarity of their ligands. We began with 65,000 ligands annotated into sets for hundreds of drug targets. The similarity score between each set was calculated using ligand topology. A statistical model was developed to rank the significance of the resulting similarity scores, which are expressed as a minimum spanning tree to map the sets together. Although these maps are connected solely by chemical similarity, biologically sensible clusters nevertheless emerged. Links among unexpected targets also emerged, among them that methadone, emetine and loperamide (Imodium) may antagonize muscarinic M3, α2 adrenergic and neurokinin NK2 receptors, respectively. These predictions were subsequently confirmed experimentally. Relating receptors by ligand chemistry organizes biology to reveal unexpected relationships that may be assayed using the ligands themselves.
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