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화학 계열의 결합 친화성을 개선하기 위해 그 중 하나의 탈출 벡터를 체계적으로 조사하는 것은 분자 모델링 입력의 혜택을 받을 수 있는 의약 화학 활동입니다. 여기에서 우리는 더 나은 효능을 가진 빌딩 블록의 우선 순위를 매기는 네 가지 접근 방법의 효과를 비교합니다: 의약 화학자에 의한 선택, 수동 모델링, 도킹 후 수동 필터링, 자유 에너지 계산(FEP). 우리의 연구는 카테프신 L의 비극성 S2 주머니를 위한 새로운 치환체를 식별하는 데 초점을 맞추었으며, 36개의 새로운 화합물의 합성과 활성 결정이 전적으로 전망적인 방식으로 수행되었습니다. 우리는 FEP가 다른 접근 방식의 10개 중 1개에 비해 10개 중 8개에 개선된 친화성을 가진 화합물을 선택했다는 것을 발견했습니다. 이 결과와 기타 추가 분석을 통해 우리는 FEP가 고려되는 시스템에 대해 검증된 후 이러한 유형의 의약 화학 최적화를 안내하는 데 유용한 접근 방식이 될 수 있다고 결론지었습니다.
Kuhn 외. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.