SeeSAR
工业化药物设计与筛选平台
SeeSAR 以全新的方式定义工业化药物设计软件
颠覆传统药物设计软件复杂的参数设置
直面药物设计的核心问题
将科学的解决方案和高效的操作结合。
SeeSAR 药物设计体验
高效
几分钟内即可完成对接、分析和结构改造。
优美
通过丰富的色彩来直观的展示药物结合模式。
极简
低学习成本,无论药物设计专家还是初学者都能轻松使用。
SeeSAR 核心功能
![mode_generate_poses](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/mode_generate_poses.png)
Docking Mode
探究最优结合模式、虚拟筛选和共价对接。
![mode_molecule_editor](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/mode_molecule_editor.png)
Molecule Editor Mode
优化分子结构,改善药物分子的类药性能。
![mode_analyzer](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/mode_analyzer.png)
Analyzer Mode
探究类药性参数,平衡安全性和有效性。
![mode_inspirator](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/mode_inspirator.png)
Inspirator Mode
探寻骨架替换、片段生长或连接获得全新结构。
![mode_protein](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/mode_protein.png)
Protein Mode
导入蛋白质结构,叠合结合位点。
![mode_protein_editor](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/mode_protein_editor.png)
Protein Editor Mode
突变蛋白质残基,搜索类似结合位点。
![mode_binding_site](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/mode_binding_site.png)
Binding Site Mode
高效预测并探索所有的可能性结合位点。
SeeSAR 核心集成组件
HYDE - 药物结合模式的可视化分析
HYDE 是亲和力的近似评估和可视化的工具。该系统并未针对特定靶标进行训练,而是根据基本的物理原理, 在没有任何加权参数的情况下,将氢键和去溶剂化一致性考虑得出的结果。在先导化合物优化或者其他设计任务中,您可以即时的观察到实际结果。
HYDE 由 BiosolveIT 、汉堡大学和拜尔公司合作开发,并持续改进。
![seesar1](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/11/seesar1-2.png)
ReCore-3D骨架跃迁
![seesar2](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/11/seesar2.png)
通过指定与新片段生成的键或相互作用,替换给定的骨架并生成新型的实体分子。同时为了速度,我们对片段进行了预处理,并将其集成在“index”片段库中。通过四维向量检索结果并计算匹配情况,在几秒钟内即可完成。片段库中的分子结构由 CCDC 和 PDB 蛋白库中的晶体复合物中的小分子晶体结构文件生成,具有合理的扭转键角和天然构象。
ReCore 由罗氏公司和汉堡大学的合作开发,此后被 BioSolveIT 进行广泛的扩展和功能增强。
Visual torsions - 药物分子扭转角计算与分析
基于剑桥晶体数据库中的分子结构数据,对分子中各原子间的距离和扭转角进行了统计学评估。假定扭转角出现的频率和结构的能量相关,并通过不同颜色展示该二面角出现的可能性。绿色表示该二面角在天然构象中出现的频率较高,而红色表示出现的频率较低。
Visual Torsion 由 BioSolveIT 、罗氏公司和汉堡大学的合作开发。
![seesar3-1](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/11/seesar3-1.png)
Pocket detection - 靶标结合口袋的三维展示
![seesar4](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/11/seesar4.png)
高效预测蛋白质的可结合位点,并将结合位点进行三维的展示。基于启发式模型,Pocket detection在 3D 网格上评估可能的结合部位形状,同时考虑了全局氢键、亲脂性以及溶剂可及表面 (SAS),可有效地预测药物的结合部位。
Pocket detection 是 DoGSiteScorer 的一部分,由BiosolveIT、汉堡大学和默克公司合作开发的。
FlexX – 基于片段生长的对接算法
FlexX可高效的完成分子对接。这种先进的算法将配体分成若干片段,这些片段被放置在口袋中的多个位置,并使用简单但非常快速的预评分方案进行评分。从放置的 n 种方法中,进一步扩展,进行片段连接,中间结构之间相互评分。得分最高的在整个过程中被保留下来,并将其交付给用户。当化合物缺少极性基团时,“单交互扫描”(SIS) 也能找到解决方案。
![seesar5](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/11/seesar5.png)
Optibrium - ADMET 属性预测
![ADMET](http://www.moldesigner.com/wp-content/uploads/2021/12/ADMET.png)
理化性质是决定一种化合物是否可能成为候选药物的重要因素。SeeSAR不仅提供了配体和受体之间易于理解的亲和力和物理特性等参数,其集成的 Optibrium 模块还可以进行ADMET性能预测,使用户可以在药物发现的早期阶段评估化合物的ADMET性能,提前预知其毒性和药代问题,从而进行规避。
SeeSAR 五大核心优势
案例分享
- Biasini等人以朊病毒蛋白 (PrP)折叠中间体为靶点,进行虚拟筛选,发现了四种苗头化合物。在体外实验中,证实它们都能够通过促进蛋白质降解来选择性地降低蛋白质的负载,从而为通过作用于其折叠途径来调节靶蛋白的水平这种全新的作用机制铺平了道路。
- Pharmacological inactivation of the prion protein by targeting a folding intermediate.
- https://www.nature.com/articles/s42003-020-01585-x
- 人类免疫缺陷病毒 1 型 (HIV-1) 衣壳抑制剂 PF-74 的代谢稳定性差是其临床应用发展的主要问题。为了提高代谢稳定性,Cocklin等人介绍了一种新颖的多步骤计算驱动工作流程以改进代谢稳定性。与起始化合物相比,成功将半衰期增加200倍。
- Rapid Optimization of the Metabolic Stability of a Human Immunodeficiency Virus Type-1 Capsid Inhibitor Using a Multistep Computational Workflow
- https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c01810
- 在本出版物中,Günther 等人报道了含有4-酰基吡咯单元的新型BET-BRD7/9抑制剂的设计。使用 SeeSAR 进行分子对接研究以预测纳摩尔化合物 11 的结合模式并阐明末端基团中氧原子的有益作用。
- 4-Acyl Pyrroles as Dual BET-BRD7/9 Bromodomain Inhibitors Address BETi Insensitive Human Cancer Cell Lines
- https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c00478