根据2009 年12 月5 日至9 日在圣地亚哥召开的第49 届美国细胞生物学会年会（American Society for Cell Biology 49th Annual Meeting）的一份会议报告，一种基于海量数据运算、将
流感病毒表面蛋白与潜在药物分子相匹配的搜索算法程序，已经识别出美国食品与药物
管理局（FDA）已批准6 个上市药物的片段。在诸如耐药性H5N1
禽流感或甲型H1N1 流感病毒出现时，这些已经上市药物结构可作为新药研发的基础。
加州大学圣地亚哥分校霍华德休斯医学研究所（HHMI）的研究员Andrew McCammon 实验室“合理的药物设计”项目，确定了这些化合物片段。该实验室宣称，设计的搜索算法同样有助于确定第二代抗
艾滋病病毒药物。
像钥匙与锁一样，计算机搜索算法对已知药物的结构与已知的疾病相关蛋白结构进行一一匹配。McCammon 实验室成员Daniel B. Dadon 在会议报告中，对流感病毒外表面上的两个主要糖蛋白之一神经氨酸酶蛋白（NA）的靶向药物搜索进行了阐述。由于生物分子形态不是固定不动的，科研人员必须考虑这些蛋白是如何轻微地移动位置或改变形状。Dadon 形象地解释说，生物分子就像是一张沉睡的猎豹的图片，看起来动物一直是昏睡的，而实际上猎豹是动态的，大量时间内它是坐着、奔跑、攀爬、攻击和行走着的。因此，对猎豹或流感病毒形态的成功捕获需要了解它们随时间推移的运动状态。
McCammon 小组的Relax complex 计划（RCS）的核心部分是一种面向分子停靠位点（docking sites）可塑性问题的搜索算法。在对有关神经氨酸酶可塑性的研究后，通过对美国食品与药品管理局（FDA）审批通过的各种药物结构的混合和匹配，研究人员创造了一个药品样分子虚拟库。从RCS 模拟中获得的信息则用于辨别虚拟药品分子库中抑制神经氨酸酶功能的最佳分子。通过这种方法，已经预测有6 种化合物对神经氨酸酶的抑制作用较FDA 审批通过的奥司他韦、扎那米韦和帕拉米韦药物的效果更好。
该搜索算法程序数据还表明，6 个化合物中的一部分可能靶向神经氨酸酶蛋白的其他部分。如果甲型H1N1 流感病毒对目前的治疗方法产生抗药性，那么靶向神经氨酸酶蛋白其他部分的药物将会非常有用。
阮梅花 编译自：
http://www.eurekalert.org/pub_releases/2009-12/asfc-dd112609.php
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