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CNS MPO Library
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神经系统(CNS)疾病作为一种常见疾病时有发生。神经系统疾病有癫痫、抑郁、成瘾、精神分裂症、神经退行性疾病(如阿兹海默症、亨廷顿病等),其中一些疾病正在变得年轻化,发病率也在呈增加趋势。而神经系统疾病相关的治疗药物仍然存在很大缺口,亟需研发相应药物。由于血脑屏障的存在,CNS疾病药物研发领域对化合物的理化性质和结构方面有一些独特的要求:1、必须能透过血脑屏障;2、比其他分子的极性更小,分子量更小且更具刚性;3、对官能团的类型或数量有严格的限制。
2010年文献报道使用CNS多参数优化(CNS MPO)打分工具对上市和辉瑞候选的CNS药物进行了评价分析。结果显示有60%以上的辉瑞候选药物以及74%以上的CNS上市药物均显示出较高的MPO评分(评分高于4,评分范围0-6)。另外,CNS上市药物的MPO评分增加与药物研发的关键体外属性(有利的渗透性, P-gp外排,代谢稳定性和安全性)之间存在一致性关系。这表明通过MPO打分对筛选化合物进行评估,能够预测其成为CNS治疗药物的潜力,并且具有较高的一致性。辉瑞、默克等大型制药公司也在MPO的基础进行了一些优化,形成了自己的先导化合物评估标准。MPO一共使用了六个理化参数:(a)亲脂性,计算的分配系数(ClogP);(b)在pH = 7.4时计算的分配系数(ClogD);(c)分子量(MW);(d)拓扑极性表面积(TPSA);(e)氢键供体(HBD)的数量;(f)酸度系数(pKa)。
陶素生化CNS MPO库精选筛选出约3万种化合物,为CNS药物研发提供强有力的研发工具。CNS MPO库的构建流程如下:1、gMPO评分筛选:使用gMPO对Chemdiv 160万库存化合物进行筛选评估,选取评分不低于4的化合物;2、性质过滤:参数过滤(HBD<2,Fsp3>0.3,#aR<3),官能团过滤(carboxylic acids=0,strongly basic amines<2),药化性质过滤,反应性化合物过滤;3、结构富集:偏向于新颖性的Markush片段;4、多样性评估:聚焦新颖性化学结构,优先选择新骨架结构。经过层层筛选,确保CNS MPO库的高品质,更加适用于CNS药物研发。
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