整合虚拟筛选发现GLP-1R激动剂
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整合虚拟筛选发现GLP-1R激动剂
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AI 综述
研究团队在《Journal of Chemical Information and Modeling》发表一套整合配体与结构的虚拟筛选流程，用于预测化学多样的GLP-1R激动剂。该流程结合配体描述符、多指纹相似性、静电相似性、药效团建模和多构象对接，并以共识驱动策略进行选择，最终识别出3个化学结构不同的GLP-1R激动剂：非肽分子GQB47810，以及多肽neuromedin C和DPDPE。 体外实验确认DPDPE为完全激动剂，可达到接近100%的最大GLP-1响应，但效力较低（EC50 = 4.3 μM）；它同时对GLP-1R和GIPR具有双重激动活性（EC50 = 4.3 μM）。
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最新进展11月2日 22:02
整合配体与结构的虚拟筛选策略预测化学多样性 GLP-1R 激动剂报道时间线
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11月2日
- Journal of Chemical Information and Modeling整合配体与结构的虚拟筛选策略预测化学多样性 GLP-1R 激动剂
研究团队构建了一套整合配体与结构的虚拟筛选流程，用于预测化学多样的 GLP-1R 激动剂。该流程结合配体描述符、多指纹相似性、静电相似性、药效团建模和多构象对接，并以共识驱动策略进行选择，最终识别出 3 个化学结构不同的 GLP-1R 激动剂，包括非肽分子 GQB47810、neuromedin C 和 DPDPE。其中 DPDPE 效果最强，可达到接近 100% 的最大 GLP-1 响应，但效力较低（EC50 = 4.3 μM）。体外实验确认 DPDPE 为完全激动剂，并对 GLP-1R 和 GIPR 具有双重激动活性（EC50 = 4.3 μM）。
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