药物信息学在新药发现中的应用和研究进展

钟武，肖军海，赵饮虹，李松

药物信息学是应用人类基因组计划产生的大量数据和全球分子生物学研究的结果，探讨发现药物的新靶点、新方法，促进药物研究进程的一门新的交叉学科，涉及生物信息学、化学信息学、计算化学、组合化学等多领域学科，并包括药物代谢动力学性质和毒性预测、高内涵筛选及代谢模型等综合信息在新药发现和发展中的整合、分析和应用。药物信息学对于加快新药发现，缩短新药的研发周期起着非常重要的作用。

1 药物信息学的发展现状和主要进展

在生物信息学概念提出的同时，研究人员就认识到生物信息学在药物研究中的重要性，应用生物信息学开展新药研究现已成为生物信息学研究的重要方向之一。在生物信息学研究中，最早被确定的应用目标之一就是药物研究，药物研究是生物信息学用途最广、价值最高的应用领域。药物研究花费昂贵而且过程漫长，一个新药从发现到临床应用，大约需要 10年时间，所需花费 5亿～10 亿美元。特别是在药物发现的过程中，需要消耗的时间和费用更高，直接制约着新药研究的速度。将药物信息学引入到药物研究的过程中，可以极大地加快新药研究的进程，缩短研究周期，降低研究费用。

从药物研究的全过程来看，几乎每一个环节都与药物信息学有着密切的关系。如新药发现、药物的临床前研究和临床研究，都可以通过药物信息学的技术方法，深入全面地认识药物的作用机制，解释药物的作用，评价药物的效果，确定药物的应用前景。近年来关于基因组药物学的研究，为药物信息学在药物研究领域的应用开辟了新的途径。应用药物信息学研究基因组药物学，不仅能为药物研究提供新的技术和方法，加快药物研究的进度，提高药物研究的水平；同时应用药物信息学方法，也可以直接获得新药的信息。例如应用药物信息学方法，通过对基因序列的分析和结构功能的预测，发现基因药物；或通过对蛋白质结构功能的研究，设计治疗特定疾病的疫苗等等，都具有极大的潜在优势。

1.1 药物靶点的发现技术

药物发现（drug discovery）的主要方式是进行药物设计和筛选，其主要围绕药物作用靶点进行，药物研究的主要瓶颈就在于药物靶点的发现。目前，全世界治疗药物的作用生物靶标分子约有 500 个，主要有细胞膜受体（占 45%）、各种酶靶（占 28%）、激素与因子（占 11%）、离子通道（占 5%）、DNA（占 2%）、核受体（占 2%）以及其他靶标（占 7%）等。而根据人类基因组研究结果预测的药物靶点，据保守估计可能含有的靶标约为5000～10 000 种，是目前已知靶点数目的 10～20 倍，其中可能包括约 3500 种酶靶、2000 种左右的离子通道、1000 种左右的 G 蛋白耦联受体以及 150 种左右的核受体。2009年全球医药市场的销售总额为8150 亿美元，如能充分发掘基因组数据，利用高通量组学手段进行新药靶的发现，依靠现有的新药创制技术平台就可能获得十倍于现有药物总和的新药，其经济效益不言而喻。因此欧美各国相继成立了生物数据中心，如美国的国家生物技术中心和国家基因组资源中心、英国的欧洲生物信息研究所和日本的国家遗传学研究所等，投入大量的资金开展药物靶标的发掘、生物大分子空间结构模拟和药物设计，希望能在新药发现方面取得重大突破。

发现新的药物靶点已成为新药发现或药物筛选的主要任务之一。药物作用靶点是指具有重要生理或病理功能，能够与药物相结合并产生药理作用的生物大分子及其特定的结构位点。这些生物大分子主要是蛋白质，也有一些是核苷酸及其他物质。应用生物信息学技术寻找新的药物作用靶点，主要是通过对目前获得的大量基因和蛋白质数据进行分析和计算，发现新的功能基因或蛋白质的结构，为进一步研究提供信息。应用生物信息学技术发现药物作用靶点的计算机计算方法和分析方法很多，如基因序列的比对法、蛋白质序列预测法以及基于遗传调控途径、新陈代谢途径和信号传导途径的蛋白质分子间调控网络研究方法等[1]，这些方法虽未完全成熟，但由于生物信息学技术是在已有数据库的基础上进行研究，即对已有数据资源的挖掘和利用，其研究目的明确，因此可成为发现药物作用靶点的重要途径。生物信息学可以通过对基因和蛋白质的研究，提供更多药物作用机制和作用过程的信息，使分析的结果更符合实际。新药物靶点的发现，必然会促进药物的发现，使新药发现的速度达到前所未有的水平。

1.2 海量化合物虚拟筛选技术

在进行药物靶点研究的同时，应用生物信息学技术和计算机辅助筛选相结合，开辟了新的药物发现途径。研究表明对于相对分子质量＜750 的有机小分子，理论上有 10200个，完全合成和筛选在经济上是不可行的，也是不可能的。在生物信息学研究的基础上，利用获得的蛋白质结构和功能信息，采用以多样性分析为基础的虚拟库技术和以模式识别为基础的计算机虚拟筛选技术直接进行药物筛选，可显著提高药物发现的速度。这些方法虽然仍在探索阶段，但其发展潜力和应用前景却令人鼓舞。

1.3 利用药物信息学整合高效合成技术

化合物数目不足是制约先导化合物发现与优化的主要瓶颈之一。目前主要通过结合以多样性分析为基础的虚拟库技术和以模式识别为基础的虚拟筛选技术针对不同靶标筛选命中的化合物，然后经过合成得到实体分子，再进行生物评价以确定筛选的准确性。在这个过程中，化合物的合成效率制约着新药发现的效率，需要利于已有药物的信息学建立合成库提供综合的合成分析，建立高效的合成技术。

组合化学通过组合的方法，使化合物的合成效率和速度发生巨大变化。组合化学在短时间内就可以合成数以千万计的化合物，为高通量药物筛选提供了物质基础。组合化学需要对所合成的分子结构进行设计，以达到结构多样性和具有生物活性的要求。药物信息学可以为组合化学的分子设计和组合库的设计提供必要的生物信息，如功能蛋白质的结构信息、药物靶点的活性部位和立体结构信息等，使组合化学具有更强的目的性和活性发现率，从而提高药物发现的概率。

1.4 药物的早期毒性评价和药代动力学性质预测技术

经过先导化合物的筛选与优化而得到的药物候选分子，其最终能成功上市的概率仍不足十分之一。失败的主要原因之一是由于其药代动力学性质不好，如生物利用度低、口服吸收不好、不易代谢或毒性过大等。如果在先导化合物发现与优化阶段便考虑到上诉因素，将会大大降低药物候选分子上市失败的风险，进而提高新药研发的成功率。近年来，以计算机信息技术为基础的虚拟技术在新药研究中得以广泛应用，对新药创制效率的提高具有巨大的推动作用。如化合物类药性评价及虚拟药代动力学性质评价（口服有效性、代谢稳定性、毒性等）的研究，为药物候选分子药代性质的早期评价都做出了有益的尝试，进一步降低了新药研发的风险。

2 我国药物信息技术领域发展的基本状况

2.1 新药研发创新支撑技术平台对于新药研发的整体推动作用

在国家科技部和北京市科委的支持下，军事医学科学院毒物药物研究所 2003年在北京建立了以生物信息学、药物信息学为基础的一体化新药研发创新支撑技术平台。该平台拥有每秒万亿次的运算能力，整合了靶标识别与模建技术、大规模虚拟库的构建和类药性分析技术、基于结构的高通量虚拟筛选、生物大分子动力学模拟技术、毒性和药代动力学评价技术、全新药物设计技术以及进行精确量子化学计算的从头计算和半经验计算技术等。其中自主发展建立的并行虚拟筛选软件，每天能对50 万个小分子进行虚拟筛选，能大幅提高对已知靶标先导化合物结构发现与优化的效率。而移植和并行化分子动力学计算的 GROMACS/EGO 软件，能实现对配体分子与生物大分子的相互作用进行长时间的动态模拟，更精确地计算和分析优选分子与靶标之间的相互作用形式，为药物候选分子的设计与结构优化提供了准确的参考信息。目前通过发展移植量子化学计算的从头计算 MPQC 及半经验计算软件 GHEMICAL 等，实现了对化合物理化性质及构象分析的高效计算，可以为药物分子设计和分子模拟提供精确的基本参数，减少化合物设计的误差。平台集成的药物分子设计和生物信息学分析软件，通过对人类基因组计划完成后产生的海量生物信息进行整合分析，预测靶标，进而基于靶标设计结构全新的药物分子。集成体系中还含有用于药物多样性设计与分析的 BCUT 软件，主要用于对虚拟库和组合库的多样性分析，可以用最少量的分子数覆盖全部化学空间，提高虚拟库设计的效率；用于分子类药性分析的 Volsurf 软件，可基于已有的实现结果建立化合物药代及毒理性质预测模型，快速预测化合物的相关性质，提高药物候选分子研发成功的概率。

为配合大规模的虚拟药物筛选、毒性和药代动力学预测，平台还集成了 ACD 数据库、化合物体内代谢数据库、MDDR 数据库等药物研究基础数据库，并初步开展了大规模虚拟库的构建研究，构建了一定规模的虚拟库。同时整合了自主建立的其他药物分子设计相关数据库，针对一些明确的靶标，基于平台构建了一些包含大量化合物的靶向虚拟库，如 ALK5 抑制剂、FKBPs、CD4、PPARα/δ/γ配体、Bcl-2抑制剂、FabH酶抑制剂、AGEs裂解剂、乙肝衣壳蛋白抑制剂等虚拟库的构建，每个虚拟库容量超过 300 万分子，促进了相关领域药物研发的发展。此外，还对长期以来合成的自主产权的化合物进行了整理，形成了实体化合物库，目前该化合物库含有 2 万多个高品质化合物，每个化合物都具有相当的纯度（HPLC ≥ 98.0%）和库存（≥ 100 mg）。同时对化合物库实现了科学管理，包括数据库软件和化合物保存方法等方面的管理。

中国科学院上海药物研究所蒋华良与上海生物信息技术研究中心李亦学等人建立了一个整合多种生物注释资源的小分子调控资源数据整合和计算分析平台。该平台是一个可以为药物研发提供理论和技术辅助的整合生物信息、药物信息和药物研发软件的一体化新药研发化学生物学创新支撑技术平台，包括一个综合性的药物小分子研究平台，其内容包括药物靶标数据库、基于表达谱数据的小分子调控机理研究计算平台、基于工作流技术的小分子功能分析平台和基于反向对接技术的靶标预测网络服务平台等。此外，该平台还包括一个靶标网络数据库（PDTD），确认及潜在靶标共 1100 余个；建立了网络数据库服务器 PDTD（http://www.dddc.ac.cn/pdtd/），并已得到广泛应用；建成了目前世界上最大的药物潜在靶标网络数据库（TargetBank），确认及潜在靶标共 4000 余个；建立了中药方剂数据库，含有方剂 500 余个，其中有 208 个复方，提供中药有效成分中相关化合物的结构及其他信息。

2.2 基于平台信息技术的并行新药研发模式的建立

利用已有的平台技术，在已建立的基于信息技术的传统线性新药研发模式（图1）的基础上，为增强各项研究分阶段之间的有效联系，降低耗时提高研究效率，建立同步并行的研究策略（图2）以综合评价药物分子各方面性质（包括药理学活性、药代动力学特性及毒性的早期发现），整合各方面信息来指导新药设计和开发，建立一个可行的、能够提高药物研发效率的新药创制模式。

图1 传统的线性新药研发模式

图2 同步并行的新药研发模式

2.3 平台技术和并行新药研发模式应用于原创性工作取得的成果

2.3.1 迅速确定了 SARS 防治药物的作用靶标及潜在的防治药物 2003年我国 SARS 爆发流行期间，利用平台技术，基于 SARS-CoV 基因组数据在很短的时间内确定了 SARS 防治药物的作用靶标为半胱氨酸蛋白酶 3Clpro。在专利注册一周后，Science网络版发表了德国科学家的类似研究（Science，2003，300∶1763-1767），验证了研究结果。采用虚拟筛选技术从化合物库中筛选出化合物E64D，攻毒实验表明 E64D 是开展 SARS 防治药物研究以来活性最高的化合物。该项研究成果在国际上具有领先地位，在国际上率先从 SARS-CoV的基因组中确定了新药物作用靶标，拥有靶标的自主知识产权和潜在的防治药物的知识产权[2-3]。

2.3.2 在国际上最先发展有潜在应用价值的PLTP 小分子抑制剂 PLTP 是防治动脉粥样硬化的新靶标，目前无体内活性小分子抑制剂报道。采用平台技术完成对设计的虚拟库的筛选，完成了第一批优选化合物的合成，发现了结构全新的有机小分子抑制剂。在美国哥伦比亚大学筛选 PLTP 和CETP 活性得到苗头化合物活性，对 PLTP 抑制的IC50为8 μmol/L，通过抑制野生小鼠体内 PLTP的活性，可以显著降低小鼠体内胆固醇和磷脂的水平，对 CETP 无活性，有望在国际上最先发展出具有治疗意义的 PLTP 小分子抑制剂；同时完成了对ACD 库的虚拟筛选、优选化合物的毒性预测和ADME 预测，确定了 20 个新结构类型化合物，研究成果具有完全的自主知识产权[4-5]。

2.3.3 新药研究取得的成就 采用平台技术对严重危害人类健康的重大疾病进行了药物先导化合物的设计研究。针对 30 余种靶标，共进行了 500 多万药次的虚拟筛选，在此基础上进行了 3 万多药次的实验筛选，发现活性化合物 2000 余个，经结构优化，已经有一批化合物进入临床前研究。药物设计和实验相结合研发的具有自主知识产权的新药“太罗 TM”正式上市，产生了巨大的经济效益，现年销售超过 1.5 亿元，累积销售达 5 亿多元，上缴利税达 8900 多万元。

在 2005年，我国发现并报道禽流感人类感染病例，当时我国面临无防治药物可用的危难时刻，已经建立的以药物分子设计技术为核心的研究与开发平台在应对突发公共卫生事件快速反应方面起到了关键作用。磷酸奥司他韦是世界卫生组织推荐的全球防治人禽流感的储备用药，采用平台技术对磷酸奥司他韦进行快速研发，建立了非叠氮药用生产工艺，在不到 6 个月时间内完成生产线的建设并实现了产业化，获得瑞士罗氏公司的专利授权，2006年6月获得国家新药证书和生产批文。建立的非叠氮药用生产工艺完全不同于已有的叠氮生产工艺，能够避免叠氮工艺爆炸的风险，有效地突破产能瓶颈，同时能够避免叠氮工艺产生的致突变杂质，保证药品的安全性。国家食品药品监督管理局对新的非叠氮工艺审评非常慎重，为确保大范围人群用药的安全性采用了高要求的评审，突出强调评价新工艺 12 个中间体、1 个降解产物和超过 0.1%量的有关物质的安全性。按照传统的模式，完成这些工作需要投入大量的时间、人力和物力，相当于完成 14 个新药的评价工作，而采用已经建立的药物分子早期药代动力学/毒性预测系统对这些化合物进行的科学安全性评价，其结果获得了国家食品药品监督管理局药品审评中心的充分认可，获国家批准的该品种质量为国内外同品种目前要求最高的标准。该技术储备在应对 2005年H5N1人禽流感和 2009年爆发甲型 H1N1流感的公共卫生事件中发挥了重要作用，确保了国家2600 万人份的药品生产和储备任务的提前完成，为防控疫情提供了强有力的药品保障。

3 展望

药物信息技术的发展对新药发现带来革命性的变革，其成果不仅对相关基础学科有巨大的推动作用，而且对健康医疗产业、生物医药产业等领域产生了巨大影响，也为全球的经济发展提供了强大的动力。健康医疗产业在发达国家已发展成为支柱产业，德国、法国卫生保健费用支出在 GDP 的比重在 10%以上，美国更是高达 15%，健康医疗产业已经成为这些国家重要的支柱产业之一。生物医药产业是高技术产业发展的制高点，已被世界各国列为高科技的朝阳产业，是推动国家经济增长、优化产业结构的重要领域。我国基本医疗保障尚处于较低水平，人民群众基本用药的保障具有非常重要的社会意义。

提高新药的研发效率、缩短新药的研发周期、减少研发费用、降低研发风险一直是新药研究人员追求的目标。而实现这一目标必须突破三大技术瓶颈，即与疾病相关的靶标生物大分子数目的相对不足、先导化合物的发现与优化效率低下、候选药物分子药代动力学性质及毒性的不可预见性，都制约了新药创制的发展。但人们通过不断地努力，目前已经在各个方面取得了长足的进步。随着信息技术的飞速发展和人类基因组计划的完成，以人类基因组数据为源头的整合新靶标的识别、虚拟库与虚拟高通量筛选、药代动力学及毒性早期预测等药物分子设计关键技术的新药研究开发模式将成为突破这三大技术瓶颈，实现直接从靶标三维空间结构特征筛选或设计与靶标结构互补、具有治疗作用、具有良好药代动力学性质的药物先导物，与现代新药研发技术如组合化学、高通量筛选等相结合，从而高效研发出高效、低毒副作用的特异性药物。

综上，药物信息技术在加速新药的发现，缩短新药研发周期，降低研发成本；针对突发、新发传染病快速提供新的防治药物，维护国家公共卫生安全；促进新医药产业的发展，降低用药成本，提供优质价廉的药物，降低老百姓用药负担，节省国家医保所需财政资源等方面都起到了极其重要的作用。

志谢感谢中国科学院上海生命科学研究院郝沛副研究员提供的上海生物信息技术研究中心的建设成果

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