MAY 28, 2024

靶点-借助虚拟筛选 平台，在本科生实验室中开展基于的抗生素发现，并结合教学Schrödinger

抗生素耐药性危机是当今增长最快的公共卫生问题之一。耐药基因的产生与传播速度已远远超过抗生素的研发速度。因此，我们不仅亟需开发新药，还亟需开发能够靶点 新型治疗途径的新化合物，以治疗细菌感染。在过去十年中，基于课程的本科生研究体验（CUREs）对实验室教育产生了巨大影响。 这些课程让学生有机会解决真实的研究问题，而非仅仅重复众所周知的标准实验。抗生素发现为开发CURE课程提供了绝佳机会，因为它让学生有机会投身于一个真正亟待解决的关键领域。尽管令人振奋，但此类CURE课程的进展往往受制于时间和预算限制，这极大地限制了任何筛选 项目的产出。 利用Schrödinger 等计算工具，学生能够评估数量庞大的化合物，从而筛选出优先进行实验测试的候选化合物。本文介绍了一套涵盖针对两个不同抗生素靶点的高通量筛选 平台的CURE课程体系。文中将探讨在发现流程的多个环节（如高通量筛选和先导化合物 优化 结合配体设计工具）中运用Schrödinger 进行教学的方法。