基于BRS-3D的GPCR亚型选择性预测

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选择性是指药物对靶标具有特异性的亲和作用,通常认为选择性高的化合物具有更高的安全性和更少的副作用,在药物发现和开发早期就确定候选化合物的选择性可以减少临床阶段开发失败带来的经济损失。然而,药物选择性的实验测定需要花费巨大的时间和物力成本,而对于理论设计、尚未合成出来的分子,实验测定并不可行,因此,药物选择性的理论预测具有重要的意义。现有的选择性预测方法可以分为基于受体结构的预测,如分子对接或自由能计算,以及基于配体的预测,比如定量构效关系或药效基团,前者需要蛋白质的结构,而后者多数情况下需要分子的叠
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