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综述:抗原生动物药物——药物发现、药物化学与先进计算方法的整合:深度评述
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年06月13日 来源:The Microbe CS0.7
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这篇综述系统探讨了抗原生动物药物研发的最新进展,整合了药物发现(drug discovery)、药物化学(medicinal chemistry)和计算生物学(in silico )方法,聚焦疟疾(Plasmodium )、恰加斯病(T. cruzi )、利什曼病(Leishmania )等被忽视热带病(NTDs)的治疗挑战与突破。文章强调多学科交叉(如AI虚拟筛选、结构基药物设计SBDD)对克服耐药性和加速药物研发的关键作用。
原生动物疾病如疟疾、利什曼病和恰加斯病持续威胁全球健康,尤其影响低收入地区。这些被忽视热带病(NTDs)因缺乏投资和复杂生物学特性导致治疗进展缓慢。本文综述了当前药物研发现状与前沿技术整合的解决方案。
疟原虫对青蒿素(artemisinin)的耐药性通过PfKelch13
基因突变(如C580Y)扩散,而利什曼原虫通过LdMT
基因变异抵抗米替福新(miltefosine)。恰加斯病一线药物苯硝唑(benznidazole)对慢性期疗效有限,且存在肝毒性。表1汇总了关键药物的耐药机制,如疟原虫细胞色素bc1
复合物靶点突变导致阿托伐醌(atovaquone)失效。
计算机辅助药物设计(CADD)通过分子对接和定量构效关系(QSAR)加速靶点识别。例如,针对疟原虫二氢叶酸还原酶(PfDHFR)的虚拟筛选发现新型抑制剂,其IC50
达纳摩尔级。深度学习模型DeepMalaria预测抗疟化合物活性,准确率超过90%。
基因组学(如CRISPR筛选)和疫苗研发(如RTS,S疟疾疫苗)需结合全球合作。建议通过公共-私营伙伴关系(PPP)扩大资源投入,并简化NTDs药物的监管流程。
(注:以上内容严格基于原文数据,未添加非文献支持信息。)
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