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脂肽的计算机辅助药物发现的机会主义挑战：大分子疗法的新见解
抽象的计算机辅助药物设计是击败干燥药物发现的一种有前途的方法。它旨在通过成本效益减少实验性工作。自然发生的大分子具有高于500道尔顿的分子量，例如猫离子肽，环状肽，糖肽和脂肪肽是一些大分子的例子，这些实例是成功应用，这些实例是作为广泛的抗生素，抗癌，抗癌药物，抗病毒，反病毒，抗原和毒药。利用微生物 - 土豆片作为潜在的候选药物，通过大规模生产此类分子而不是合成方法来产生成本效益。对此类化合物的计算研究产生了巨大的可能性，可以使用可用的计算工具来处理这些复杂分子，从而开发新的潜在客户。开发率始于母体药物分子中所需的结构修饰。虚拟修饰，然后通过分子建模模拟和结构活性关系模型的鉴定，然后在目标位点进行分子相互作用研究，以开发出更为突出和潜在的药物分子。铅优化研究以开发具有提高特异性和降低靶向的新型化合物是大分子在计算上是一个巨大的挑战。预测优化的药物特性的预测有助于与天然化合物相比，具有较低毒性的化合物的发展。因此，需要探索来自具有更高特异性的天然大分子的Devel-op新颖化合物。生成针对目标特异性和ADMET（吸收，分布，新陈代谢，排泄和毒性）的化合物和研究库，用于大分子，这是费力的，并且通过无体外方法产生了巨大的成本和化学浪费。这篇评论文章将重点介绍了计算机辅助药物发现大分子疗法的可能挑战和机遇。关键字：抗真菌剂，环状肽，药物发现，糖肽，脂肽引用本文：Yadav M，Eswari JS。脂肽的计算机辅助药物发现的机会主义挑战：大分子疗法的新见解。Avicenna J Med Bio-Tech 2023; 15（1）：1-13。