34、自然启发计算在药物发现与治疗中的应用与挑战

自然启发计算在药物发现与治疗中的应用与挑战

1. 药效团建模

药效团建模技术能够确定微小的分子特性，比如目标化合物的生物活性。国际纯粹与应用化学联合会将药效团解释为“确保与特定生物结构实现最佳超分子相互作用，并引发（或阻断）其生物反应所需的一组空间和电子特性”。开发药效团模型的步骤如下：
1. 利用数据库识别结合位点 ：使用数据库来确定能够与目标结合的最佳活性位点。
2. 定义二维药效团模型 ：明确二维药效团模型中必需的原子及其相互作用。
3. 定义三维药效团模型 ：采用国际纯粹与应用化学联合会的命名法来定义三维药效团模型。
4. 了解结合剂基本性质 ：通过配体的比对，了解结合剂所需的基本性质。
5. 构建药效团模型 ：依据前面的步骤构建药效团模型。
6. 筛选与选择模型 ：对药效团模型进行排名，选择优良的模型。
7. 验证药效团模型 ：对构建好的药效团模型进行验证。

此外，还需使用各种与对接相关的程序，针对药物库对模型进行测试。

2. 自然启发计算（NIC）技术的优势

NIC技术及其基于元启发式的方法，如粒子群优化、蚁群优化和和声搜索等，在许多医学领域问题中得到了应用。人工智能（AI）和机器学习（ML）在全球范围内用于数据分类、疾病和流行病预测，尤其在检测心肌梗死、冠状动脉疾病和心脏相关问题方面应用广泛。