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对给定化合物进行靶点预测一直以来受到广泛关注,因为药物靶点的预测对于早期药物分子的成药性评价和老药新用等领域都具有重大意义。但由于通量、精度和费用的限制,实验手段的应用难以广泛开展。作为一类快速而低成本的方法,计算机辅助靶点预测算法的开发正受到越来越多的重视。靶点预测的主要用途有:1)预测新化合物靶点,为新合成的化合物或天然产物快速寻找潜在的作用靶点,节约人力物力成本;2)老药新用,药物重定位,使现有临床药物在疾病的治疗中焕发出新的活力;3)中药网络药理学分析:阐明中药活性分子及其作用机制,构建成分-靶点-疾病网络图。4)小分子化合物分子机制研究,通过预测药物靶点,阐释具有表型活性的小分子化合物发挥活性潜在的分子靶点,为分子机制深入研究提供参考。公司目前已经开发了多种预测小分子或药物的潜在作用靶点的方法。包括基于蛋白结构的方法TargetPre,基于蛋白质序列和小分子分子指纹的PLI随机森林方法,还有基于小分子相似性方法3NN 打分方法