創薬におけるバーチャルスクリーニング - 計算の視点

バーチャルスクリーニングは、新しい薬のような化合物にアクセスするための重要なツールとして浮上しました。リード化合物のスクリーニングデータベースには、幅広い比較可能かつ対照的な方法論的プロトコルが用意されています。ターゲットおよびリガンドベースのバーチャルスクリーニングを採用する方法やソフトウェアパッケージの数は急速に増加しています。しかし、これらの方法論の適用性と限界に関する一般的な理解は、さまざまな方法の進展ほどには進んでいません。したがって、さまざまなプロトコルを実際の例とともに比較・対比することは、さまざまな方法の強みと適用性を評価するために極めて重要です。このレビューは、これまでに利用可能な複数のバーチャルスクリーニング法についての包括的な評価を提供します。ドッキングや類似性ベースの方法の最近の発展に加え、記述子の選択とファーマコフォアベースの探索についても議論されています。このレビューでは、統計、グラフ理論に基づく方法や機械学習ツールのバーチャルスクリーニングおよびコンビナトリアルライブラリ設計への応用に触れています。最後に、バーチャルスクリーニング技術が成功裏に適用されたケーススタディがいくつか取り上げられています。これらのケーススタディの批判的な分析は、新しいリードの同定と最適化におけるさまざまなバーチャルスクリーニング法の適用性を評価するための良いプラットフォームを提供します。