在药物研发的早期阶段，通过生物学研究确定药物靶标之后，一个亟需回答的问题是：如何从靶标结构出发，发现或设计出一类小分子化合物与之结合从而改变其生物学活性？近几年，随着计算机辅助药物设计技术的快速发展，虚拟筛选成为了解决这个问题的重要技术手段。
虚拟筛选（Virtual Screening , VS）是指基于药物设计理论，借助计算机技术和计算化学软件，从大量化合物中挑选出一些苗头化合物，进行生物活性实验测试的一种方法，其目的是从几十个乃至百万个分子中筛选出新的先导化合物。
虚拟筛选分为基于受体和基于配体两类，康昱盛提供一整套完美的虚拟筛选解决方案，从小分子数据库准备、受体结构准备到多种手段的迭代筛选，再到ADMET性质评估、化合物多样性分析，到最后手动挑选潜在的活性化合物，进行下一步生物活性测试，每一步都采用了主流的计算化学方法，基于康昱盛MOE药物设计平台、StarDrop和Derek等ADMET分析工具，提高筛选命中率。
虚拟筛选的一般流程
虚拟筛选的主要技术手段
主要技术概述：
1. 小分子数据库准备：基于主流的小分子化合物数据库ZINC、Specs、Enamine、ChEMBL、BindingDB等，对化合物采用MOE的Wash模块进行准备；
2. 蛋白结构准备：对已知晶体结构的靶点，直接从RCSB PDB数据库下载；对靶点未知3D结构的，可采用同源模建技术模建蛋白结构；
3. MOE提供药效团、分子对接、QSAR等多种策略，对化合物库进行迭代筛选，基于分子对接的筛选还可以考虑刚性和柔性对接，具有多种打分函数进行评价；
4. ADMET性质评估：对完成初筛的化合物，可以基于StarDrop、Derek进行化合物成药性分析以及毒性评估，早期筛除可能导致研发失败的化合物；
5. Cluster分析和多样性分析：对最后各项属性均衡的潜在活性化合物，可以通过聚类和多样性分析，挑选母核（骨架）不同的苗头化合物，进行生物活性测试，避免重复的骨架导致资源浪费，提高后期改造的成功率。
RECOMMEND
MOE （Molecular Operating Environment）分子操作环境，是由加拿大化学计算集团 公司Chemical Computing Group Inc.开发的针对制药和生命科学的综合软件系统
CCDC：剑桥晶体数据中心
SynSpace 是一款基于反应规则的AI多功能分子结构设计优化平台。
MOE 2022.02版本在硬件支持上做了更新，支持Apple M1芯片，支持GPU加速，提供了更强的数据显示和数据处理功能，更快的运算速度，更全面的模拟功能。
系列讲座主题： 主题一：MOEsaic：基于网页端的SAR分析平台 主题二：分子模拟之基础：结构预处理及分析 主题三：分子对接的策略：如何在MOE中更好地开展分子对接模拟
系列讲座主题： 主题一：理性抗体设计之基础：抗体结构建模 主题二：基于结构的抗体人源化设计 主题三：抗体可开发性预测及优化改造
本次校园行的流程为学术报告与专题培训组合的形式，在学术报告的环节，我们很荣幸的邀请到了MOE的用户，西湖大学助理研究员张文艺博士就《SWIT：一种基于靶标特异性打分的分子生成模型》主题进行分享。
MOE 2023亚太用户会将以ZOOM在线的方式，由MOE亚太分公司日本MOLSIS公司于2023年9月14-15日举办。
为了回馈各位对于MOE的支持，让计算机辅助药物设计技术能够更好地赋能于各位研究者的科研项目，康昱盛将于2023年12月9日-10日开办MOE小分子药物设计培训班。
大咖团队科研经验分享，康昱盛技术专家专题讲座，MOE软件专题培训，让您收获满满！
