KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Hacettepe Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 40 - Sayı: 1

Moleküler Modelleme ve Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımı: İlaç Araştırmalarında Yer Alan Her Bilim İnsanının İhtiyaç Duyduğu ve Kolayca Edinebileceği Beceri Seti

Molecular Modelling and Computer Aided Drug Design: The Skill Set Every Scientist in Drug Research Needs and Can Easily Get

Suat SARI
Sayfa
34–47
Yayın Tarihi
2020-01-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Derleme, bu yöntemlerle ilgili, ilaç araştırmalarının herhangi bir alanında görev alan bilim insanlarına fikir vermeyi ve herkesin bu yöntemlerden, mevcut çok sayıda ücretsiz yazılım ve dokümantasyon ile en iyi şekilde faydalanabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Moleküler modellemede son birkaç on yıldır tanıklık ettiğimiz baş döndürücü gelişmeler ilerleyen bilgisayar ve enformasyon teknolojileri ile birlikte gerçekleşmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Mevcut derlemede BDİT’nın farklı aşamalarındaki moleküler modelleme yöntemleri, araçları ve uygulamalarına, bazı başarı hikayelerine de atıfta bulunularak odaklanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Derleme, bu yöntemlerle ilgili, ilaç araştırmalarının herhangi bir alanında görev alan bilim insanlarına fikir vermeyi ve herkesin bu yöntemlerden, mevcut çok sayıda ücretsiz yazılım ve dokümantasyon ile en iyi şekilde faydalanabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:moleküler modelleme · ilgisayar destekli ilaç tasarımı · sanal aktivite tarama

Özet

Moleküler modellemede son birkaç on yıldır tanıklık ettiğimiz baş döndürücü gelişmeler ilerleyen bilgisayar ve enformasyon teknolojileri ile birlikte gerçekleşmektedir. Bilgisayar destekli ilaç tasarımı (BDİT), bir kimyasalın ilaca dönüştürülmesi için gerekli zaman ve masraflar göz önüne alındığında, muhtemelen moleküler modellemenin en önemli alanıdır. Mevcut derlemede BDİT’nın farklı aşamalarındaki moleküler modelleme yöntemleri, araçları ve uygulamalarına, bazı başarı hikayelerine de atıfta bulunularak odaklanılmıştır. Ayrıca, farklı amaçlar için kullanılan faydalı veri tabanları ve ticari olmayan yazılımlar tanıtılmıştır. Derleme, bu yöntemlerle ilgili, ilaç araştırmalarının herhangi bir alanında görev alan bilim insanlarına fikir vermeyi ve herkesin bu yöntemlerden, mevcut çok sayıda ücretsiz yazılım ve dokümantasyon ile en iyi şekilde faydalanabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır.

Abstract

The overwhelming advances we have been witnessing in molecular modelling for a couple of decades go hand in hand with the booming computer and information technologies. Computer-aided drug design (CADD) is probably the most important field of molecular modelling given the time scale and cost of turning a chemical entity into an approved drug. In this review we provide a brief definition of molecular modelling and CADD with historical corner stones. In this review methods, tools, and applications of molecular modelling in different stages of CADD were focused on by referring to a number of success stories. Useful data bases and non-commercial software for different purposes are also introduced. The review aims to provide a glimpse of these methods for scientists taking part in any field of drug research and to show that everyone can and should make the best of these methods with a vast amount of available free tools and documentation.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SARI, S. (2020). Moleküler Modelleme ve Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımı: İlaç Araştırmalarında Yer Alan Her Bilim İnsanının İhtiyaç Duyduğu ve Kolayca Edinebileceği Beceri Seti. Hacettepe Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Dergisi, Cilt: 40 - Sayı: 1, 34–47. https://ajindex.com/articles/762295

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (17)

  1. Dalkas GA, Vlachakis D, Tsagkrasoulis D, Kastania A, Kossida S: State-of-the-art technology in modern computer-aided drug design. Briefings in Bioinformatics 2013, 14(6):745-752
  2. Ooms F: Molecular modeling and computer aided drug design. Examples of their applications in medicinal chemistry. Current Medicinal Chemistry 2000, 7(2):141-58
  3. Kapetanovic IM: Computer-aided drug discovery and development (CADDD): in silico-chemico-biological approach. Chemico-Biological Interactions 2008, 171(2):165-176
  4. Leach AR: Molecular Modelling: Principles and Applications. Pearson Education Ltd.; Essex, UK, 2001
  5. Schlecht MF: Molecular Modeling on the PC. Wiley-VCH; New York, USA, 1997
  6. Ramirez D: Computational Methods Applied to Rational Drug Design. The Open Medicinal Chemistry Journal 2016, 10:7-20
  7. Blake RA: Target validation in drug discovery. Methods in Molecular Biology 2007, 356:367-77
  8. Agamah FE, Mazandu GK, Hassan R, Bope CD, Thomford NE, Ghansah A, et al.: Computational/in silico methods in drug target and lead prediction. Briefings in Bioinformatics 2019, bbz103
  9. Sahu TK, Pradhan D, Rao AR, Jena L: In silico site-directed mutagenesis of neutralizing mAb 4C4 and analysis of its interaction with G-H loop of VP1 to explore its therapeutic applications against FMD. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics 2019, 37(10):2641-2651
  10. Anand P, Nagarajan D, Mukherjee S, Chandra N: ABS-Scan: In silico alanine scanning mutagenesis for binding site residues in protein-ligand complex. F1000Research 2014, 3:214
  11. Audouze K, Taboureau O: Chemical biology databases: from aggregation, curation to representation. Drug Discovery Today: Technologies 2015, 14:25-29
  12. Hughes JP, Rees S, Kalindjian SB, Philpott KL: Principles of early drug discovery. British Journal of Pharmacology 2011, 162(6):1239-1249
  13. Schneider N, Jackels C, Andres C, Hutter MC: Gradual in silico filtering for druglike substances. Journal of Chemical Information and Modeling 2008, 48(3):613-628
  14. Baell J, Walters MA: Chemistry: Chemical con artists foil drug discovery. Nature 2014, 513(7519):481-483
  15. Hay M, Thomas DW, Craighead JL, Economides C, Rosenthal J: Clinical development success rates for investigational drugs. Nature Biotechnology 2014, 32(1):40-51
  16. Katsila T, Spyroulias GA, Patrinos GP, Matsoukas MT: Computational approaches in target identification and drug discovery. Computational and Structural Biotechnology Journal 2016, 14:177-184
  17. Keser