Selective and Effective: Current Progress in Computational Structure-Based Drug Discovery of Targeted Covalent Inhibitors

药物发现 计算生物学 药理学 药品 化学 纳米技术 神经科学 药物靶点 医学 心理学 生物信息学 生物 材料科学
作者
Giulia Bianco,David S. Goodsell,Stefano Forli
出处
期刊:Trends in Pharmacological Sciences [Elsevier BV]
卷期号:41 (12): 1038-1049 被引量:26
标识
DOI:10.1016/j.tips.2020.10.005
摘要

Targeted covalent inhibitors are currently showing great promise for systems that are normally difficult to target with small molecule therapies. This renewed interest has spurred the refinement of existing computational methods as well as the designof new ones, expanding the toolbox for discovery and optimization of selectiveand effective covalent inhibitors. Commonly applied approaches are covalentdocking methods that predict the conformation of the covalent complex with known residues. More recently, a new predictive method, reactive docking, was developed, building on the growing corpus of data generated by large proteomics experiments. This method was successfully used in several 'inverse drug discovery' programs that use high-throughput techniques to isolate effective compounds based on screening of entire compound libraries based on desired phenotypes.
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