PROTAC-DB 3.0：最新版本的PROTAC数据库
文摘
2024-09-14 10:52
北京
近年，人工智能辅助药物设计(AIDD)加速了包括PROTAC降解剂在内的药物开发，而药物分子数据库在AIDD中发挥着关键作用。2024年9月初，来自浙江大学的Jingxuan Ge等人在Nucleic Acids Research上展示了在线数据库PROTAC-DB 3.0的更新内容。![]()
PROTAC-DB 3.0的更新内容概览 [访问链接：http://cadd.zju.edu.cn/protacdb/]与在前两个版本（PROTAC-DB 1.0和2.0）中收集数据的方法一致，作者团队使用关键词‘degrader* OR proteolysis targeting chimera’在PubMed数据库中搜索原始论文，对于每篇文章，手动收集并记录PROTAC的靶标、分子结构和活性信息，包括相应的弹头、连接子和E3配体。在本次更新中，还增加了药物代谢动力学参数。此外，在构建PPI构象建模方面，作者团队选择使用PROTAC-Model的来实现三元复合物的结构预测，其整合了FRODOCK进行局部对接、Rosetta-Dock进行结构优化以及RDKit用于PROTAC分子抽样。相比于前两个版本（PROTAC-DB 1.0和2.0），新版本中的数据量有了非常大的增加，共包含6111个PROTAC分子，569个弹头，2753个连接子和107个E3连接酶配体，PROTAC分子相较于PROTAC-DB 2.0增长了87%。这些数据也反应了近年PROTAC降解领域的爆发式发展。![]()
PROTAC-DB 1.0 2.0 3.0的数据统计；3.0版本相比于2.0版本，还新增了部分PROTAC分子的药代动力学数据为了实现基于相似度的分子检索功能，作者团队将所有分子，包括PROTAC、弹头和E3配体，通过使用RDKit函数GetMorganFingerprint转换成Morgan指纹，将半径参数设置为2，创建了一个用于搜索的分子指纹库。每个被输入的查询分子的SMILES式会被以相同的过程生成一个分子指纹，并使用RDKit函数TanimotoSimilarity计算Tanimoto相似度，然后将得到的相似度值用于对搜索结果进行排序。![]()
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PROTAC-DB 3.0支持从SMILES式出发的分子相似度检索，检索内容可以从PROTAC、弹头、E3配体中选择，可以对检索结果的相似度进行排序此外，PROTAC-DB 3.0版本新增了对PROTAC所在文献的发表时间排序的功能，旨在为研究者提供更多便利。![]()
PROTAC-DB 3.0支持对检索结果的文献发表年月进行排序PROTAC靶向蛋白降解技术已经彻底改变了药物设计，为此前难以靶向的分子提供了新的解决方案。人工智能在药物设计中的整合进一步加速了PROTAC领域发展，然而，AI技术仍处于发展阶段，需要大量可靠的数据来推进。PROTAC-DB持续更新和支持，最新版本中包含了6111个PROTAC分子，数据量的显著增加将进一步增强数据库的实用性。为了应对PROTAC分子的药物代谢动力学特性所带来的挑战，最新版本还增加了药物代谢动力学数据的收录。此外，为了改善用户体验，最新版本增加了按分子相似度排序和按文献发布日期排序的功能，这些增强预计将使PROTAC-DB 3.0成为合理设计PROTAC分子的更有价值资源。
