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Chtita等。/ phys。化学。res。，卷。12，编号3，579-589，2024年9月。研究人员正在积极探索新型的治疗剂，这些治疗剂专门针对与肺癌相关的分子途径。这些有针对性的疗法旨在破坏促进癌症生长和进展的特定机制，同时最大程度地减少对健康细胞的伤害[6]。但是，发现和开发这些目标疗法的过程可能耗时且昂贵。它通常涉及筛选大型化合物文库以识别潜在的候选药物，然后进行广泛的临床前和临床测试。这个过程可能需要数年的时间，并且涉及大量金融投资[7]。因此，寻找加快此过程的方法而不损害安全性和功效至关重要[8]。这是计算方法发挥作用的地方。通过利用计算工具和技术的力量，研究人员可以有效筛选大量的化合物图书馆，以鉴定具有所需特性的潜在药物以抑制肺癌。这些虚拟筛查技术采用各种算法和模型来预测化合物与肺癌涉及的特定靶蛋白的可能性[9]。一旦确定了潜在化合物，就采用分子对接技术来评估所选化合物与靶蛋白之间相互作用的强度和稳定性。计算方法还可以鉴定具有特定属性的化合物和分子对接模拟为化合物如何拟合到靶蛋白的三维结构以及它们结合的紧密结构提供了宝贵的见解。此信息可以帮助研究人员确定并选择最有希望的候选人进行进一步研究[10]。此外，分子动力学模拟用于研究所选化合蛋白相互作用随时间的动态行为。这些模拟对复合物的结构特性，灵活性和稳定性提供了详细的理解。通过在分子水平上探索复合物的行为，研究人员可以深入了解其作为治疗剂的潜在功效，并预测其如何与生物系统中其他成分相互作用[11]。在药物发现过程中，计算方法与传统实验技术的整合具有许多优势。它使研究人员可以通过缩小寻找潜在抑制剂的搜索来探索更大的化学空间，从而节省时间和资源。
发现针对肺癌的潜在抑制剂
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