AI计算模拟
AI-enriched COMPUTATIONAL SIMULATION
AI计算模拟
以AI、大数据分析及数字化工作流为基础的综合计算模拟解决方案
OpenEye

OpenEye是一款用于药物先导发现和改造的专业工具,它不仅考虑了严格的科学意义、还兼顾计算速度、可拓展性以及平台可用性。OpenEye药物设计软件聚焦于先导物识别与优化,尤其擅长分子对接(包含三种对接算法)、基于静电和形状相似性的虚拟筛选(速度非常快)、基于片段的药物设计、预测水分子对蛋白-配体结合作用影响和预测药物构象自由能等。OpenEye提供了科技先进且多样的分子模拟与药物设计解决方案,助力小分子药物研发。


分子预处理

FILTER—分子过滤
QUACPAC—互变&电荷
OMEGA—3D构象生成


先导化合物发现

ROCS—形状相似筛选
EON—静电相似筛选
FRED—分子对接
HYBRID—分子对接

先导化合物改造

BROOD—骨架跃迁
POSIT—分子对接
SZYBKI—构象稳定性评估
SZMAP—亲和力优化




分子预处理

FILTER—过滤不理想化合物

通常,在对数据库进行虚拟筛选之前,需要对其进行基于Graph properties 和Physical properties 的过滤,除去不理想性质的化合物,不仅减少后期虚拟筛选的运行时间,还能够控制虚拟筛选的质量与化合物的成药性以提高成功率。OpenEye已经预先设定好不同情况下的过滤规则,包括:lead-like filters、drug-like filters和Pains等等。


QUACPAC—互变异构与离子化状态

分子相互作用是分子间形状和静电匹配的问题,分子的静电性质,尤其是电荷状态对分子相互作用的影响是至关重要的。QUACPAC在兼顾速度与精度的基础上,通过多种模型预测分子的pKa和互变异构状态。


OMEGA—3D构象生成

OMEGA是生成分子三维构象的工具。提供了两种不同的构象生成方法:扭转驱动和距离几何,可以快速、可靠地产生多构象数据库。根据生成构象后的不同使用场景,如rocs、OEDocking和Freeform等设定了对应3D构象生成规则。
先导化合物发现

ROCS——基于形状相似性虚拟筛选

ROCS是一种功能强大的虚拟筛选工具,可以快速识别具有与已知先导化合物形状类似的潜在活性化合物。在整体性和一致性方面,ROCS与基于结构的虚拟筛选方法相比具有竞争性,并且往往优于基于结构的方法。可以用ROCS来筛选与已知先导化合物形状类似的新分子骨架。



VROCS是创新的图形用户界面,能够直接与ROCS联用。vROCS还提供了强大的提问结构编辑器,使用户能够设计复杂的提问结构。

FastROCS通过GPU加速能够快速进行基于形状相似性虚拟筛选的工具。例如搜索几十亿个化合物的虚拟库或按形状聚类数百万个分子,FastROCS都可以快速的完成计算。


EON——基于静电相似性虚拟筛选

EON是一款静电比较软件,用于比较预先叠合好的分子间的静电相似性。EON因此能够发现结构完全不一样,但是形状与静电很相似的化合物,并由此得到骨架全新的先导物。




FRED和HYBRID——基于分子对接的虚拟筛选

FRED和HYBRID都是基于蛋白结构的先导化合物筛选方法,其中FRED仅利用到蛋白的信息进行分子对接;HYBRID可以充分利用同一个蛋白的多个晶体结构信息进行分子对接而提高计算精度。

先导化合物改造

BROOD——骨架跃迁和侧链枚举

Brood是一款基于先导化合物结构的全新药物设计软件,可以完成片断替换的分子设计工作。Brood的定位是为药物发现团队搜索先导物或苗头化合物的化学空间与性质空间,针对一个起始结构,BROOD通过对选定的骨架或侧链片断用形状与静电相似的其它片断进行替换以生成全新的化合物,替换同时还会考虑新生成化合物的分子性质,以及是否会和蛋白结合口袋发生碰撞。BROOD通过骨架跃迁和侧链枚举可以实现多种用途,包括:性质优化、突破、片断连接、扩大保护空间等。



POSIT—精准的分子对接

POSIT是基于配体和蛋白质结构信息的总和进行分子模拟对接的方法,研究对象是结晶结构中配体的结构类似物,对接过程首先是通过与晶体结构中的配体进行基于形状和化学性质的柔性叠合,然后再进行基于蛋白-配体结合模式的优化,从而达到精准的结合构象预测。
SZYBKI—构象稳定性评估

SZYBKI利用MMFF94(S)力场优化分子结构,它可以同时考虑溶剂效应。SZYBKI还可以优化蛋白质结构,并优化蛋白质活性位点内的配体,尤其适合于对接后的优化计算。

FreeForm是SZYBKI提供的一个新的应用程序,它有两个功能:
(1)计算自由配体的溶剂化能
(2)计算从溶液相构象体集合到单个生物活性构象的自由能。

小分子结合构象的全局自由能▲E越低,说明小分子结合构象越处在能量低的位置,越有利于与靶向受体蛋白的结合。




SZMAP—亲和力优化

所有的蛋白配体相互作用都发生在水环境中,因此预测水分子在结合位点里的溶剂效应是理解结合亲合力至关重要的一步。SZMAP采用半连续介质模型通过自由能计算帮助药物化学家、计算化学家理解水分子如何影响配体与受体的结合。

GamePlan工具通过识别配体附近或蛋白质结合位点中的坐标,运行SZMAP,并分析结果,将配体属性与结合位点环境进行比较,并识别水稳定或不稳定复合物的位点,在此基础上,提出结构改造的信息以帮助修饰化合物提供结合亲合力。