Fragment‐based drug discovery—the importance of high‐quality molecule libraries

药效团 化学空间 药物发现 片段(逻辑) 小分子 配体效率 虚拟筛选 化学 计算生物学 组合化学 化学图书馆 计算机科学 纳米技术 立体化学 生物 材料科学 生物化学 算法 配体(生物化学) 受体
作者
Marta Bon,Alan Bilsland,Justin Bower,Kirsten McAulay
出处
期刊:Molecular Oncology [Elsevier BV]
卷期号:16 (21): 3761-3777 被引量:29
标识
DOI:10.1002/1878-0261.13277
摘要

Fragment‐based drug discovery (FBDD) is now established as a complementary approach to high‐throughput screening (HTS). Contrary to HTS, where large libraries of drug‐like molecules are screened, FBDD screens involve smaller and less complex molecules which, despite a low affinity to protein targets, display more ‘atom‐efficient’ binding interactions than larger molecules. Fragment hits can, therefore, serve as a more efficient start point for subsequent optimisation, particularly for hard‐to‐drug targets. Since the number of possible molecules increases exponentially with molecular size, small fragment libraries allow for a proportionately greater coverage of their respective ‘chemical space’ compared with larger HTS libraries comprising larger molecules. However, good library design is essential to ensure optimal chemical and pharmacophore diversity, molecular complexity, and physicochemical characteristics. In this review, we describe our views on fragment library design, and on what constitutes a good fragment from a medicinal and computational chemistry perspective. We highlight emerging chemical and computational technologies in FBDD and discuss strategies for optimising fragment hits. The impact of novel FBDD approaches is already being felt, with the recent approval of the covalent KRAS G12C inhibitor sotorasib highlighting the utility of FBDD against targets that were long considered undruggable.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
han完成签到,获得积分10
3秒前
科研人完成签到,获得积分10
3秒前
jor666完成签到,获得积分10
4秒前
shinn发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
7秒前
Ava应助嚣张的小张采纳,获得10
7秒前
汉堡包应助JerryZ采纳,获得10
8秒前
Lucas应助Hsu采纳,获得10
9秒前
bkagyin应助xlk2222采纳,获得10
10秒前
10秒前
11秒前
PSQ发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
tannie发布了新的文献求助10
13秒前
shinn发布了新的文献求助10
13秒前
15秒前
scq发布了新的文献求助10
15秒前
wb发布了新的文献求助10
16秒前
羊觅夏完成签到,获得积分10
16秒前
^o^关闭了^o^文献求助
16秒前
读书酱完成签到 ,获得积分10
17秒前
昕昕233发布了新的文献求助10
18秒前
quanjiazhi发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
19秒前
yhr发布了新的文献求助10
19秒前
白夜发布了新的文献求助30
20秒前
上官若男应助zb采纳,获得10
20秒前
1111发布了新的文献求助10
21秒前
研友_59AB85发布了新的文献求助10
21秒前
shinn发布了新的文献求助10
22秒前
王小西完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
24秒前
24秒前
25秒前
26秒前
啊呜完成签到,获得积分20
26秒前
高分求助中
【重要!!请各位用户详细阅读此贴】科研通的精品贴汇总(请勿应助) 10000
Biology of the Indian Stingless Bee: Tetragonula iridipennis Smith 1000
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 680
Thermal Quadrupoles: Solving the Heat Equation through Integral Transforms 500
SPSS for Windows Step by Step: A Simple Study Guide and Reference, 17.0 Update (10th Edition) 500
Chinese Buddhist Monasteries: Their Plan and Its Function As a Setting for Buddhist Monastic Life 300
PBSM: Predictive Bi-Preference Stable Matching in Spatial Crowdsourcing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4122312
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3660219
关于积分的说明 11586068
捐赠科研通 3361513
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1847080
邀请新用户注册赠送积分活动 911647
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 827517