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研究生: 魏新原
論文名稱: MHC class II HLA-DR4 最適藥物篩選模式之建立與新藥設計
指導教授: 林志侯
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 生命科學暨醫學院 - 分子醫學研究所
Institute of Molecular Medicine
論文出版年: 2004
畢業學年度: 92
語文別: 中文
論文頁數: 45
中文關鍵詞: HLA-DR4電腦輔助葯物設計Major histocompatibility complex (MHC) molecules
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  • 藥物設計剛開始最重要的就是先找到先導化合物。電腦輔助藥物設計方法能縮短先導化合物的發現。如果R&D時間能縮短2∼3年,那麼不但能簡短R&D的經費,而且增加上市的獲利時間,這將帶來很大的經濟效益及利潤。因而CADD方法已成為國外藥廠研發新藥的趨勢,並且有不少成功的例子,相信在電腦時代該技術將成為未來的主要潮流。本論文以直接藥物設計建立一組最適HLA-DR4的screening model並以間接藥物設計進行交互驗證。

    免疫反應開始於MHC-binding peptide 間的鍵結強度超過某個門檻,不論這個binding peptide的來源是self-peptide or non self-peptide,我們可藉由MHC-binding peptide間鍵結的研究,發展傳染病疫苗的設計和對自我免疫反應疾病及cancer的immunotherapies。

    本論文所建立最適HLA-DR4的screening model為”經由GOLD產生conformation後,再由GLIDE(Rigidly Docking)進行screening”。

    藉由Ludi在活性部位設計出43個可能之抑制劑,分別以所建立screening model及catalyst進行預測並由chi-square independence test檢定出所建立之screening model預測結果與catalyst 預測結果確具相關性--交叉驗證,最後發現8較實驗更具抑制能力之抑制劑。


    一 研究動機----------------------------------1 (一)電腦輔助葯物設計------------------------------------1 (二)Major histocompatibility complex (MHC) molecules----4 二 研究目的----------------------------------7 三 研究方法----------------------------------8 (一)研究流程------------------------------------------8 (二)研究方法-----------------------------------------10 四 研究結果---------------------------------18 (一)GOLD docking 結果----------------------------------18 (二)比較GOLD與GLIDE RMSD之結果-----------------------21 (三)比較GOLD,GLIDE及XSCORE的Scoring function---------23 (四)建立最適HLA-DR4的Screening model------------------24 (五)以LUDI設計一系列potent inhibitors之結果-----------24 (六)Catalyst 訓練組與測試組結果-------------------------27 (七)比較並分析所建立Screening model與Catalyst預測的結果,並與實驗上最佳inhibitor比較,獲得比目前實驗上最佳inhibitor更好的抑制劑------------------------------31 五 研究討論與結論---------------------------38 六 參考文獻---------------------------------44

    1. Keseru GM. J Comput Aided Mol Des. 2001 Jul;15(7):649-57.
    2. Logean A, Sette A, Rognan D. Bioorg Med Chem Lett. 2001 Mar 12;11(5):675-9.
    3. Paul N, Rognan D. Proteins. 2002 Jun 1;47(4):521-33.
    4.David R. Bolin, Amy L. J Med. Chem. 2000 January 43,2135-2148
    5.ELLEN CHRISTINA ANDERSSON , BJARKE ENDEL HANSEN.Immunology.1998 June Vol. 95, pp. 7547-7579
    6. Wang, R.; Lai, L.; Wang, S. Further Development and Validation of Empirical Scoring Functions for Structure-Based Binding Affinity Prediction. J. Comput.-Aided Mol. Des. 2002, 16, 11-26.
    7. Asim Kumar Debnath ; Pharmacophore Mapping of a Series of 2,4-Diamino-5-deazapteridine Inhibitors of Mycobacterium avium Complex Dihydrofolate Reductase. J. Med. Chem 2002, 45,41-53
    8. Eva M. Krovat and Thierry Langer ; Non-Peptide Angiotensin II Receptor Antagonists: Chemical Feature Based Pharmacophore Identification. J. Med. Chem. 2003, 46, 716-726
    9. Asim Kumar Debnath ; Generation of Predictive Pharmacophore Models for CCR5 Antagonists: Study with Piperidine- and Piperazine-Based Compounds as a New Class of HIV-1 Entry Inhibitors. J. Med. Chem.
    10. Minoo Battiwalla, Jos Melenhorst ; HLA-DR4 predicts haematological response to cyclosporine in T-large granular lymphocyte lymphoproliferative disorders. British Journal of Hematology. 2003, 123, 449-453
    11. Jonathan A Hill , Dequn Wang , Anthony M Jevnikar ; The relationship between predicted peptide-MHC class II affinity and T-cell activation in a HLA-DRβ1*0401 transgenic mouse model. Arthritis Research and Therapy Vol 5 No1
    12. Jun Zeng , Herbert R. Treutlein & George B. Rudy ; Predicting sequences and structures of MHC-binding peptides: a computational combinatorial approach. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 15: 573-586, 2001.

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