什么是化学信息学？它如何帮助发现新药？

你知道吗？研发一种新药通常需要10到15年的时间，耗资数十亿美元。这其中投入的时间、金钱和精力是巨大的，但这一切都因一门名为化学信息学的学科而改变。它是什么以及它如何帮助发现新药答案既令人兴奋又很复杂，在这篇文章中我们将以一种简单的方式解释它。

什么是化学信息学？化学与计算机科学的精彩融合

要了解 什么是化学信息学？想象一下，你需要找到一把独特的钥匙来打开一把极其复杂的锁。但这把钥匙却隐藏在堆积如山的一百亿把不同的钥匙之中。这是多么艰巨的任务啊！你能想象手动搜索并逐一尝试每把钥匙需要花费多少时间和精力吗？

制药行业面临着巨大的挑战。锁代表着致病蛋白质，而钥匙则是一种可以转化为药物的化学分子。几十年来， 专家们使用“手动”系统来寻找每一种新药，投入了大量的时间、金钱和精力。

回到类比，假设你现在有一个 智能系统 它能立即排除十个不合适的钥匙中的九个。该系统还能帮你预测哪些钥匙形状最合适，然后把它们收集起来，并分类整理。太棒了！这其实就是化学信息学的魔力所在。

什么是化学信息学？根据门户网站 考研， “是专注于收集、存储、分析和处理化学数据的信息技术领域。”这门科学学科 使用计算机科学和数据科学技术解决化学中的复杂问题它主要专注于药物发现，但也应用于多个领域（农用化学品、食品等）。

两大基本支柱：数据和算法

要了解化学信息学的工作原理，我们必须讨论它的两个基本组成部分： 化学数据一方面， 算法和模型另一方面，后者用于处理化学数据，从而获取有用的信息，以优化药物开发。为此，首先需要将与每种现有化合物相关的所有数据数字化。

所以一切都始于 分子数字化这些可以用计算机能够理解和处理的特殊格式（例如 SMILES、InChI 或 SDF 文件）以数字形式表示。当然，我们说的可不是简单的绘图：这些文件编码了诸如原子、原子键、三维结构、电荷、物理性质等信息。这导致了存储数百万个天然和合成分子的庞大数据库的出现。

• 一旦将化合物及其所有特性带到数字层面，就可以对它们应用计算工具。
• 这就是化学信息学：应用化学数据 统计数字显示， 机器学习、人工智能、数据挖掘和模式识别方法.
• 所有这些算法和模型大大加快了对如此海量数据的分析速度，最终目的是开发药物。

化学信息学如何帮助发现新药

基本上，化学信息学的作用是 优化药物发现和开发过程的每个阶段值得注意的是，这个过程漫长而复杂，可能需要10到15年的时间，耗资数十亿美元。但由于化学和计算机科学的融合，这其中的大部分工作已经大大简化。让我们来看看在药物研发的早期阶段，这是如何实现的：

第一阶段：发现与研究

为了研制一种药物，科学家首先要做的就是研究疾病的病因。在这个病因范围内， 他们确定了可以改变以治疗疾病的生物目标或目的（例如蛋白质或基因）。此时，化学信息学有助于了解目标是否“可用药”，即它是否具有 螺栓 （回到最初的类比）在其中引入 扳手 （分子）尝试对其进行修改。

此外，数据处理技术也有助于 识别并创建候选分子 （一串钥匙）可以与目标相互作用。无需对数百万种化合物进行物理测试， 虚拟筛选 在海量数据库中寻找最佳候选人。因此，过去需要两到四年才能完成的工作，现在可以在更短的时间内完成，而且投入的资金和精力也更少。

第二阶段：临床前阶段

在临床前阶段，研究人员会筛选出最有前景的化合物，并对其进行严格的研究，以评估其安全性和有效性。这些研究通常同时进行 细胞/组织 （对细胞和组织）作为 体内 （在动物中）。但是， 化学信息学可以模拟所有这些研究 在硅片，也就是在计算机上，其结果与实验室测试结果非常相似。这自然节省了资源和​​时间，并避免了合成数百种无用的变体。

第三阶段：临床试验阶段

如果临床前研究成功，该化合物就会进入人体试验阶段。当然，这种化合物在试管或数字模拟中可能非常有效。但如果人体无法吸收、有毒或肝脏代谢过快，就会被视为药物失败。因此，在进行人体试验之前，有必要进行 ADMET 特性预测测试，用于测量吸附、分布、代谢、排泄和毒性 人体中的化合物.

幸运的是， 化学信息学模型也可以运行 ADMET 属性预测测试这甚至可以在化合物动物试验之前进行，以便尽早排除有问题的候选药物。同样，进行这些数字模拟可以减少临床试验失败的数量，以及使用受试者的需要（以及由此产生的伦理影响）。

总之，我们已经大致了解了化学信息学是什么以及它如何帮助发现新药。 这门科学学科的可扩展性是巨大的。因此，未来有望取得更多更好的成果。通过将化学的力量与计算智能相结合，我们将为更快、更准确、更经济地治疗疾病开辟出无限可能。