PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Basics of Molecular Modelling of Drugs - GF362
Anglický název: Basics of Molecular Modelling of Drugs
Zajišťuje: Katedra farmaceutické chemie a farmaceutické analýzy (16-16190)
Fakulta: Farmaceutická fakulta v Hradci Králové
Platnost: od 2023
Semestr: zimní
Body: 0
E-Kredity: 3
Způsob provedení zkoušky: zimní s.:písemná
Rozsah, examinace: zimní s.:14/14, Z+Zk [HS]
Počet míst: neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Kompetence:  
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Je zajišťováno předmětem: GAF316
Poznámka: odhlásit z termínu zkoušky při nesplněné rekvizitě
předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
Garant: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D.
Korekvizity : GF342
Neslučitelnost : GAF316
Prerekvizity : GF342
Záměnnost : GAF316
Je neslučitelnost pro: GF316
Je záměnnost pro: GF316
Ve slož. prerekvizitě: GF1002
Anotace -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
Cílem předmětu je seznámit studenty se základními metodami počítačem podporovaného vývoje léčiv (Computer Aided Drug Design, CADD). Metody CADD jsou dnes rutinně využívány k racionálnímu návrhu nových biologicky aktivních molekul (léčiv). Studenti se seznámí se základními teoretickými principy modelování malých molekul (léčivo), biologických struktur (receptor) a jejich vzájemných interakcí. Důraz bude kladen na praktickou aplikaci těchto metod, která bude procvičována v rámci seminářů. Cílem předmětu je základní orientace studentů v metodách CADD a pochopení jejich principů a možností využití. Po absolvování předmětu by student měl být schopen samostatně vypracovat jednoduchý projekt CADD. Témata: Místa účinku léčiv, Struktura proteinů, Informační systémy a databáze, In silico predikce fyzikálně-chemických vlastností, Interakce léčivo-receptor, Experimentální metody sledování interakce léčivo - receptor, Racionální metody návrhu a vývoje léčiv se známým receptorem (structure-based drug design), Molekulární docking. Molekulární dynamika, Racionální metody návrhu a vývoje léčiv s neznámým receptorem (ligand-based drug design), Kvantitativní analýza vztahů struktura - účinek (QSAR), Farmakoforové modely, Případové studie.
Podmínky zakončení předmětu -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)

Podmínkou udělení zápočtu je splnění následujících podmínek: aktivní účast na všech seminářích (absence povoleny pouze ze závažných důvodů a budou řešeny individuálně), dostatečně kvalitní vypracování úkolů řešených v rámci seminářů, dostatečně kvalitní vypracování závěrečného projektu v rámci posledního semináře. Úspěšné složení zkoušky je podmíněno dostatečným bodovým ziskem v písemném zkouškovém testu.

Literatura -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2021)

Doporučená:

  • Young, D. C.. Computational Drug Design: A Guide for Computational and Medicinal Chemists. null: WILEY-VCH, 2009, 344 s. ISBN 978-0-470-12685-1.
  • Brown, Nathan. In silico medicinal chemistry : computational methods to support drug design. Cambridge: Royal Society of Chemistry, 2016, 220 s. ISBN 978-1-78262-163-8.

Volitelná:

  • Davis, Andrew Ward, Simon E. (eds.). The handbook of medicinal chemistry : principles and practice. Cambridge, UK: Royal Society of Chemistry, 2015, 753 s. ISBN 978-1-84973-625-1.

Sylabus -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
  • Místa účinku léčiv. Struktura proteinů, struktura nukleových kyselin. Význam jednotlivých aminokyselin pro terciární strukturu proteinu a pro katalýzu biochemických reakcí.
  • In silico predikce 3D struktury proteinů. Homologní modely a možnosti jejich využití. Vytváření homologního modelu, automatizované webové služby pro tvorbu homologních modelů. Kritické hodnocení kvality homologního modelu. (Ramachandran plot).
  • Racionální přístupy k návrhu a vývoji nových léčiv. Kombinatoriální knihovny. Chemické informační systémy a databáze. Biologické informační systémy a databáze. Krystalografické databáze. Kritické posuzování kvality 3D struktury proteinů. Získávání dat z veřejně dostupných zdrojů (data mining).
  • Význam fyzikálně-chemických vlastností pro účinek léčiv. Metody in silico predikce fyzikálně-chemických vlastností sloučenin. In silico predikce farmakokinetických parametrů, metabolismu a toxicity sloučenin.
  • Kvantitativní analýza vztahů struktura - účinek (QSAR) a vztahů struktura - fyzikálně-chemické vlastnosti (QSPR).
  • Interakce léčivo-receptor, mezimolekulové sily, vodíkové vazby.
  • Experimentální metody sledování interakce léčivo – receptor. Rentgenová krystalografická analýza, NMR experimenty, využití radioligandů, isotermická titrační kalorimetrie, změna teploty tání proteinu (thermal shift assay).
  • In silico metody sledování interakce léčivo – receptor. Molekulární docking. Molekulární dynamika.
  • Přehled metod molekulárního dockingu. Rigid docking, flexible docking. Vyhledávací funkce, algoritmus pro hledání konformerů, skórovací funkce. Přehled běžných programů pro molekulární docking a srovnání jejich funkcí. Volně dostupné programy (AutoDock Vina, DOCK), komerčně dostupné programy, online dokovací služby (servery).
  • Kritické hodnocení výsledků molekulárního dockingu. Speciální využití molekulárního dockingu – virtuální screening (HTVS), modifikace ligandu (ligand growth).
  • Racionální metody návrhu a vývoje léčiv se známým receptorem (Structure-based drug design).
  • Racionální metody návrhu a vývoje léčiv s neznámým receptorem (Ligand-based drug design). QSAR. Farmakoforové modely. 3D-QSAR.
  • Případové studie. Příklady významných účinných látek vyvíjených či vyvinutých s metodami počítačem podporovaného návrhu léčiv (Computer Aided Drug Design, CADD).
Vstupní požadavky -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)

Předmět vyžaduje základní znalosti získané absolvováním profilového předmětu Farmaceutická chemie I a II a přípravných disciplín jako je organická a bioorganická chemie a biochemie. Dále je předpokládána schopnost základní práce s počítačem (MS Windows, kopírování a přejmenování souborů, zipování)  a znalost anglického jazyka na základní úrovni (terminologie, ovládání software, který není lokalizovaný do češtiny).

Studijní opory -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)

E-learning Moodle: Základy molekulového modelování léčiv
https://dl1.cuni.cz/enrol/index.php?id=4846

Metody výuky -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (20.12.2017)

Výuka formou přednášek a seminářů. Účast na přednáškách je doporučená. Znalosti z přednášek budou ověřovány zkouškovým testem. Přednášky jsou koncipovány tak, aby studenty připravily na práci v následujícím semináři. Semináře slouží k praktickému nácviku práce v programech pro CADD.

Požadavky ke zkoušce -
Poslední úprava: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)

Praktické dovednosti získané na seminářích. Teoretické znalosti z přednášek.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK