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14岁中学生找到有望治疗新冠的药物( 二 )

14岁中学生找到有望治疗新冠的药物
壁虎爬墙是因为范德华力 图片来源：stanford university因为这些复杂的作用力 ， 生物分子和药物分子并不会像锁和钥匙那样紧密地卡在一起不再相对移动 ， 而会不停地变换体位 。 所以在计算结合亲和力时 ， 就要考虑两个分子的各种不同体位（构型） ， 计算量很大 ， 这也是为什么 Anika 采用的 in silico 是一种依赖计算能力的新的研究方法 。当然 ， 药物不仅要有较好的结合亲和力 ， 还要对人体无毒 。 我们来看看 Anika 具体是怎么筛选的 。首先 ， 要找到新冠病毒刺突蛋白上最容易结合的位点 。 为此 ， Anika 从专门收录蛋白质及核酸的三维结构的蛋白质数据库 (Protein Data Bank)中 ， 找到了最适合的位点 。14岁中学生找到有望治疗新冠的药物
分子对接示意图接下来 ， 她从一个包含6.98亿个分子的数据库中进行海选 ， 构造所有备选药物分子的三维图像 ， 然后筛选出其中具有药用潜能的分子 。怎么找到有药用潜能的分子呢？Anika 采用了里宾斯基五规则（Lipinski’s rule of 5） 。里宾斯基五规则是辉瑞的化学家 Christopher A Lipinski 在1997年提出的筛选类药分子的五条基本法则 ， 包括分子量小于500道尔顿等 。 这五条规则能确保药物具有良好吸收性和生物利用度 。Anika 用里宾斯基五规则筛出来的分子还有成千上万个 。 现在 ， 就要研究这些分子和新冠病毒刺突蛋白的分子对接情况了 。在这一步 ， Anika 采用的工具是 CLC drug discovery workbench 软件 。 这是一个可视化的软件 ， 用这个软件可以找到药物和生物分子结合的位点 ， 也可以针对某个位点 ， 对不同分子的结合亲和力进行分析 。 通过这一步的筛选 ， 候选名单越来越短了 。CLC drug discovery workbench 软件可以对结合位点进行可视化分析 。接下来 ， 要对这些具有良好结合亲和力的药物分子进行 ADMET 分析 。ADMET是Absorption（吸收）、Distribution（分布）、Metabolism（代谢）、Excretion （排出）和 Toxicity（毒性）这几个单词的缩写 。 也就是说 ， 这一步是分析候选药物的人体吸收情况和毒性 。14岁中学生找到有望治疗新冠的药物
能通过这一步检验的分子就更少了 。 在最后阶段要做的是计算进入“决赛”阶段的候选分子的结合自由能 。最终 ， Anika 找到了一个结合自由能很低 ， 而且通过了上述层层考验的分子（它是(5E)-1-(3-fluorophenyl)-2-sulfanylidene-5-[(thiophen-2-yl)methylidene]-1,3-diazinane-4,6-dione） 。这个可以和新冠病毒表面的刺突蛋白结合的分子有望成为治疗新冠的潜在药物 。关于自己的研究 ， Anika 显得很谦虚：“我的工作是沧海一粟 ， 但是也算做了贡献 。 ”14岁中学生找到有望治疗新冠的药物
当然 ， Anika 并不是单打独斗 ， 她得到了3M的材料化学家 Mahfuza Ali 的指导 。 除了 Anika ， Ali 还带其他6位中学生的科研课题 。 Anika 说：“在花了这么多时间研究病毒、流行病和药物研发以后 ， 一想到我正在经历现实的流行病感觉就很奇妙 。 ”你可能想知道这个少女是如何走上了科研道路的 。 其实 ， Anika 的爷爷是一位化学教授 ， 他从小鼓励 Anika 了解理科知识 ， 比如让她学习元素周期表 。 因此 Anika 逐渐爱上了科学 。14岁中学生找到有望治疗新冠的药物
Anika 并不是书呆 ， 她的课余生活也很丰富 ， 她一直在学习印度传统婆罗多舞还有中国画 。 Anika 希望未来能成为一个医学研究者 ， 她想要和科学家们一起工作 ， 进一步推进自己的科研项目 ， 找到治疗新冠的疗法 。 希望她能梦想成真 。没有发论文的压力 ， 做出成果有奖金还能成为网红 ， 做科研果然还是要回中学啊 。版权归原作者所有 ， 侵权请联系删除来源：澎湃新闻


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