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来自北卡罗莱纳州立大学的研究人员创建了最大的大环内酯支架的公共虚拟图书馆。这个名为V1M的库包含了100万个大环内酯支架的化学结构和计算性质，这些支架有可能被用作抗生素或癌症药物。
“作为化学家，我们只能看到实际化学宇宙的一小部分，”北卡罗来纳州立大学的化学助理教授Denis Fourches说，他是一篇描述这项工作的论文的通信作者。“如果我们试图合成和测试所有可能的感兴趣的单个化学物质，那将会花费太多的时间和成本。所以我们必须使用计算机来探索化学空间中那些未知的部分。”
化学家利用计算机的一种方法是利用计算机来列举或实际上生成新的分子，并将它们的预测性质与现有药物的性质进行比较。这在网上筛选过程快速和廉价地识别出具有理想性质的化合物，然后实验化学家可以合成和测试。
大环内酯类化合物是一类主要用作抗生素和抗癌药物的化学物质。它们独特的环状结构使它们能够与困难的蛋白质目标结合。其中一些被认为是最后的药物，特别是对耐药细菌。
“大啰啉是天然产品，”Fourches说。“这些化学品由细菌产生，作为杀死其他细菌的手段。但它需要20到25个化学步骤来合成这些非常复杂的化合物，这是一种耗时和昂贵的过程。因此，如果您想找到新的化合物，计算机模拟是迄今为止最快的方法。“
Fourches和他的同事创建了一个叫做PKS Enumerator的计算机软件程序，它可以生成大环内酯类药物的虚拟化学类似物的非常大的库。该软件使用从18种已知的生物活性大环内酯中提取的化学构建块，将每一种化合物分解成其化学成分，然后根据一系列规则和用户约束对它们进行重组，生成新的化合物。新大环内酯类化合物的文库- V1M -根据大小、重量、拓扑和氢键给体和受体对新化合物进行了分类。
“我们想要创建一个全新的化学物质虚拟库，这些化学物质可能还没有人合成过，但这些化合物仍然需要与已知的大环内酯类药物足够相似，才能使这个库与研究界相关，”Fourches说。“V1M是这些新大环内酯类化合物的第一个公共域库，它们在化学上都与我们分析的18种已知的生物活性大环内酯类化合物相似。希望其他研究人员可以利用该图书馆进一步筛选和识别一些可能对药物发现有用的化合物。”
这项研究发表在CheminFormatics杂志．北卡罗来纳州立大学研究生Phyo Phyo Kyaw Zin是第一作者。北卡罗来纳州立大学(NC State)化学副教授加文·威廉姆斯(Gavin Williams)也参与了这项工作。
皮克-
编辑报告:论文摘要如下。
基于化学信息学的大环内酯类支架库枚举与分析
DOI：10.1186 / s13321 - 018 - 0307 - 6
作者: Phyo Phyo Kyaw Zin, Gavin Williams, Denis Fourches，北卡罗莱纳州立大学
发表：CheminFormatics杂志
文摘:
我们报告了化工学信息枚举技术的开发和对Virtual Macroolide SCA FF Olds的大型数据集的分析。虽然已被证明具有有价值的生物学特性，但在公共领域中没有多元化的大溴化物的即可屏幕虚拟库。当可行时，导电这些复合物分子的分子建模（特别是虚拟筛选）与这些化合物的有机合成高度相关，通常需要许多合成步骤，从而显着减缓新的生物活性大环内酯的发现。Herein, we introduce a cheminformatics approach and associated software that allows for designing and generating libraries of virtual macrocycle/macrolide scaffolds with user-defined constitutional and structural constraints (e.g., types and numbers of structural motifs to be included in the macrocycle, ring size, maximum number of compounds generated). To study the chemical diversity of such generated molecules, we enumerated V1M (Virtual 1 million Macrolide scaffolds) library, each containing twelve common structural motifs. For each macrolide, we calculated several key properties, such as molecular weight, hydrogen bond donors/acceptors, topological polar surface area. In this study, we discuss (1) the initial concept and current features of our PKS (polyketides) Enumerator software, (2) the chemical diversity and distribution of structural motifs in V1M library, and (3) the unique opportunities for future virtual screening of such enumerated ensembles of macrolides. Importantly, V1M is provided in the Supplementary Material of this paper allowing other researchers to conduct any type of molecular modeling and virtual screening studies. Therefore, this technology for enumerating extremely large libraries of macrolide scaffolds could hold a unique potential in the field of computational chemistry and drug discovery for rational designing of new antibiotics and anti-cancer agents.
