Fragment-Based Screening
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Fragmentbasiertes Screening für umfassende Lead Discovery

Fragmentbasiertes Screening (FBS) ist eine weit verbreitete Methode zur Entdeckung von Leitmolekülen bei der fragmentbasierten Leitstruktursuche (FBLD). Es hat High-Throughput-Screening (HTS) als beliebteste Methode zum Screening von Molekülen überholt, da deutlich weniger Verbindungen für das Screening und die Synthese benötigt werden, was zu einer höheren Trefferrate für Screening-Moleküle führt als herkömmliche Screening-Methoden.

FBLD liefert auch eine höhere Erfolgsrate bei der Erzeugung von chemischen Serien mit bleihaltigen Eigenschaften, wodurch ein drastisch größerer Raum für die chemische Struktur mit weniger Verbindungen untersucht werden kann. Die Fragmentbibliotheken zeichnen sich durch die geringe Größe der Verbindungen und eine geringere Anzahl von Kandidatenmolekülen aus. Nach der Identifizierung von Molekülen, die anfänglich schwache bis mittlere Affinitäten zur Bindung an die gewünschten Proteinziele aufweisen können, werden diese Leads anschließend optimiert, um mittelstarke Bindungsaffinitäten zu erhalten. In jeder Phase werden Fragment-Protein-Interaktionen durch hochempfindliche NMR-Spektroskopie erfasst.

Es gibt eine Reihe von biophysikalischen Methoden, die für FBS verwendet werden, von denen NMR die beliebtesten sind. Das NMR-basierte Fragmentscreening eignet sich ideal für den Nachweis von Liganden mit niedriger Affinität in Primärscreens und ermöglicht die Qualitätskontrolle der Screening-Bibliothek, was diese Technologie vielen anderen Methoden überlegen macht.

Einfach ausgedrückt, macht NMR FBS im Lead-Discovery-Bereich einfacher, indem es qualitativ hochwertige Treffer produziert. Ergänzende Software in Kombination mit innovativen FBS-Tools kann die Datenanalyse beim NMR-basierten Fragmentscreening erheblich beschleunigen, indem sie alle Screening-Daten an einem Ort zusammenführt und manuelle Prozesse automatisiert.

Brukers fragmentbasiertes Screening-Tool nutzt die Leistungsfähigkeit von NMR-Daten, indem es den gesamten Acquisition-to-Analyse-Workflow optimiert. Alle relevanten Daten, Experimenttypen, Verbindungs-IDs, Referenzspektren und andere Informationen werden automatisch gesammelt, in einer Projektdatei gespeichert und auf dem Display werden die relevanten Daten zur Analyse angezeigt.