Pharmacophore

激酶抑制剂最突出的作用机制是它们结合到激酶蛋白铰链区与ATP直接竞争，激酶一旦被抑制剂阻断，就失去了将磷酸基团从ATP转移到其他分子的能力，导致激酶的活性被破坏。

激酶抑制剂的铰链结合区模拟了ATP核碱基和激酶的相互作用模式，MCE从ChEBML数据库中提取了上万的激酶抑制剂并分离其分子片段，由于在某些情况下，分子片段上的氨基和酰胺基团对在铰链区域结合非常重要，因此我们通过向环系统的未占据位置添加这两种基团，使收集的结果更为多样化。随后，通过在不同的激酶结合点对这些片段进行对接，以检验它们在铰链区域的结合能力，同时还用药效团约束来确保和激酶铰链区的关键氨基酸有相互作用，最终获得激酶相关的分子片段。

MCE提供 10,000 种符合以上要求的激酶片段分子，现货供应，是用于激酶类靶点药物筛选和开发的有效工具。

靶向蛋白降解(Targeted protein degradation, TPD)是一种新型的、有前景的新药研发方法，旨在通过标记降解或招募天然降解机制，靶向那些因缺乏酶功能、缺乏药物结合位点而被认为不可药物的蛋白质。

分子胶是一种小分子降解剂，主要诱导E3泛素连接酶与靶蛋白之间发生新型相互作用，形成三元复合物，进而导致蛋白质泛素化，最终被蛋白酶体降解。与PROTACs相比，分子胶通常具有更低的分子量，更高的细胞通透性和成药性。此外，分子胶的设计相对简单，不需要复杂的连接子和配体优化。因此，分子胶已经逐渐成为一种具有前景的疾病治方法。

目前已报道出多种类型的分子胶，通过对共晶结构进行分析发现，CRBN相关的分子胶更通用，因此我们选择了相关的活性分子作为探针分子用于人工智能（AI）筛选，再通过分子对接，验证筛选出的分子保持关键的药效团，最终获得320个分子胶类似物，这些化合物是研究分子胶的有力工具。

“BioDesign” approach incorporates key structural features of known pharmacologically relevant natural products (e.g. alkaloids and other secondary metabolites) into synthetically feasible medicinal chemistry scaffolds. In order to identify the privileged pharmacophores, ring systems and linkers, we have carried out statistical analysis of structural features of natural products, marketed drugs, and drug candidates.

Saturated, fused ring, spiro, and bridged systems with a tendency towards multiple chiral centers are highly privileged among natural products and marketed drugs yet these structures are very poorly represented in commercial libraries. This library addressed this market need by incorporating these privileged elements into the design of novel synthetic molecules with high molecular framework diversity, multiple stereogenic centers (≥2), and degree of saturation (Fsp3 > 0.5).

拟肽化合物是一类药效团在三维空间中模拟天然肽或蛋白质，并保留与生物靶标相互作用的能力，产生相同的生物效应的化合物。拟肽化合物的设计是为了规避一些天然肽自身存在的问题：如对蛋白水解作用的稳定性(活性持续时间)和较差的生物利用度，某些其他性质，如受体的选择性或效能，往往可以得到很大的改善。拟肽的设计和合成是非常重要的，因为在分子识别和信号传递中，尤其是在生命系统中，肽和蛋白-蛋白相互作用起着主导作用。因此，拟肽类化合物在新药开发中具有巨大潜力。

MCE 拟肽类化合物库包含 372 种小分子化合物，包括类肽，α-螺旋类似物，β-折叠类似物等，是药物发现中研究构效关系不可或缺的工具。

2024年5月，Nature杂志在线发表了题为“Dimerization and antidepressant recognition at noradrenaline transporter”的研究论文，该研究成果由中国科学院上海药物研究所完成。该研究破解了重要神经系统疾病靶标——去甲肾上腺素转运体（NET），获得了人源NET同源二聚体分别与转运天然底物去甲肾上腺素NE，以及六种选择性抗抑郁药物的结合模式，为理解NET等单胺类转运体的生理调控机制奠定了重要的理论基础。

Norepinephrine Transporter (NET) Compound Library是基于HY-L901类药化合物库，通过计算机虚拟筛选获得，具体筛选流程包括分子对接筛选、关键药效团筛选以及CNS-MPO筛选，可用于靶向去甲肾上腺素转运体的新药发现。