在药物研发过程中，确定药物与靶标的相互作用（drug-target interactions, DTI）将大大缩小候选药物的搜索范围，因此这是药物研发中重要的一步。此外，确定现有或废弃药物的新目标，即药物重新定位，是药物研发中的另一个重要部分。DTI的预测是新药发现和旧药重新定位的基础。考虑到体外实验的昂贵和耗时，低成本且省时的计算预测方法可以作为DTI预测的一种有前途的策略。凭借在药物开发领域中的丰富经验，安必奇生物为全球客户提供高质量的DTI预测服务和解决方案。
尽管高通量筛选和其他生物学检测方法已经广泛应用，但即使在今天，用于DTI鉴定的实验方法仍然非常昂贵，耗时且具有挑战性。因此，科学家们已经开发出各种计算机方法或模型来大规模预测潜在的DTI。目前，计算机在疾病相关miRNA预测、基因预测、蛋白-蛋白相互作用预测、蛋白亚细胞定位预测等多个领域已经取得了良好的应用效果。它们大大缩小了实验性DTI验证的研究范围。因此，DTI预测计算技术在药物开发过程中具有非常重要的应用价值。目前，基于配体、分子对接模拟和化学基因组方法是预测DTIs的三种主要计算方法（图1）。
1. 通过计算机方法预测DTI的示意图。(Chen, 2018)
| 基于配体的方法 | 基于配体的方法建立在配体特征的基础上，比如定量结构活性关系（QSAR），利用了相似分子通常与相似蛋白质结合的性质来预测DTI。具体而言，这些方法通过将新的配体与已知的蛋白质配体进行比较来预测相互作用。但是，当已知配体的数量不足时，基于配体的方法则无法预测其相互作用。 |
| 分子对接模拟 | 对于分子对接模拟方法，蛋白质的三维（3D）结构是模拟所必要的，当化合物的三维结构己知时，分子对接方法可广泛应用于化合物与靶标蛋白之间的关联预测。因此，当药物的三维结构很难获得时，分子对接方法的应用则受到限制。 |
| 化学基因组方法 | 化学基因组方法己成为预测DTI的一种有力工具。化学基因组方法可以分为3类：基于机器学习的预测方法、基于网络的方法和基于二分图模型的方法。这些方法从DTI网络的拓扑结构出发，利用相关生物数据建立计算模型，以期挖掘现有药物的潜在靶标或新的药物-靶标关联数据。 |
DTI预测是药物研发成功的关键。基于药物分子的化学结构和靶标分子的序列特征，安必奇生物借助药物-靶标相互作用网络，通过预测DTI来寻找药物的新靶标或药物重新定位。基于我们多样化的DTI预测技术平台和覆盖丰富的药物靶点的体外药物筛选模型，我们能够为客户提供快速，高质量的DTI预测服务。我们的体外研究系统帮助您发现和验证疾病相关靶标，助力您对靶点选择和研发方向的决策制定。
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