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摘要:本发明涉及生物医药技术领域,且公开了一种苯并咪唑化合物针对特发性肺纤维化的新药物筛选方法,包括以下步骤:S1、针对现有的苯并咪唑类药物进行预测,以挖掘出通过靶点Traf2和Nck相互作用激酶治疗IPF的新药效,并进行分子式的设计改造;S2、人工智能分子指纹匹配筛选。本发明利用苯并咪唑类化合物对TNIK靶点的抑制作用进行研究,寻找新的抗纤维化药物,用于治疗特发性肺纤维化。我们通过人工智能算法对化合物进行筛选和优化,预测其生物活性、选择性和药代动力学特性,以提高药物效果。通过计算化学和分子建模技术,优化化合物的分子结构,以缩短药物确认时间和降低成本。这些苯并咪唑类化合物有望成为新型治疗特发性肺纤维化的药物。
主权项:1.一种苯并咪唑化合物针对特发性肺纤维化的新药物筛选方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、针对现有的苯并咪唑类药物进行预测,以挖掘出通过靶点Traf2和Nck相互作用激酶治疗IPF的新药效,并进行分子式的设计改造;S2、人工智能分子指纹匹配筛选:根据分子结构的相似性来查找目标化合物;S3、人工智能驱动药物优化:利用人工智能的计算能力和数据分析能力,对初步筛选的化合物分子式结构进行调整,结合计算化学和分子建模技术,预测化合物在不同条件下的行为,优化分子结构;S4、TNIK激酶抑制剂两级筛选:选择苯并咪唑,对TNIK靶标进行体外两级筛选;一级筛选使用TNIK激酶测定试剂盒来测量TNIK激酶活性,基于荧光信号,通过检测ATP和底物的反应来测量激酶活性,具有高灵敏度和高通量;二级筛选以无需标记化合物的多项不同实验方法,确证化合物对TNIK的直接作用。
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百度查询: 苏州弘森药业股份有限公司 苯并咪唑化合物针对特发性肺纤维化的新药物筛选方法
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