CycPeptMPDB是一个由东京工业大学研究人员创建的新型数据库，专注于环肽的膜渗透性，可以加速基于这些有前途化合物的药物开发。该数据库是通过收集有关数以千计的环肽的已发布信息并将其整齐地组织在一个可在线访问的平台上而创建的。由于其搜索和可视化功能，CycPeptMPDB 可以为筛选和设计环肽药物的新计算和机器学习方法铺平道路。
现代药物设计中最大的挑战之一是找到满足有些矛盾要求的化合物——它们需要足够小以渗透人体细胞膜，同时又要足够大以靶向各种蛋白质表面和蛋白质-蛋白质相互作用。这是一个很好的平衡——如果化合物太大，它们可能无法通过细胞膜，并且它们的生物利用度会受到影响;如果它们太小，它们将不会保持对目标蛋白质(或蛋白质)的高度特异性。科学家估计，超过 80% 的已知与疾病相关的蛋白质无法成为常规小分子药物或基于抗体的药物的目标。这就是为什么近年来，环肽已成为一个非常活跃的研究领域。原则，
环肽是一种有机分子，由以圆形或套索形状连接在一起的氨基酸组成。使它们特别有吸引力的是它们可以靶向细胞内蛋白质-蛋白质相互作用，这几十年来一直被认为是“不可药性”的。此外，与基于抗体的药物相比，环肽的合成成本低廉，促使许多制药公司对这些化合物进行广泛的研究。
然而，环肽研究中需要克服的最大障碍之一是它们的膜通透性——控制它们作为药物的生物利用度和效率——普遍较低，其背后的机制尚不完全清楚。因此，在药物设计过程中，研究人员很难选择可能穿过细胞膜的候选肽。除此之外，目前还没有可公开访问的数据库记录已知环肽的膜渗透性。
在此背景下，日本东京工业大学 (Tokyo Tech) 的一组研究人员，包括 Yutaka Akiyama 教授，决定迈出一步，让环肽研究对每个人来说都变得更容易。正如他们在《化学信息与建模杂志》上发表的最新论文中所解释的那样，该团队创建了一个名为 CycPeptMPDB 的在线数据库，其中包含有关数千种环肽的信息，包括它们的膜渗透性。
为了建立数据库，他们从以前发表的论文和药品专利中收集了数据。在检查了 40 多份出版物后，他们收集了 7,334 种化学结构差异很大的环肽的信息。他们将膜渗透性值和重要的物理参数(例如这些肽的亲脂性)加载到数据库中。
此外，为了使分子的进一步分析和可视化成为可能，研究人员计算了每个肽最可能的 3D 构象并将其添加到数据库中。他们还在一种新颖的描述性符号(称为 HELM)中对每个环肽的化学结构进行了编码，从而可以使用短文本字符串明确地引用数据库中的任何环肽。
该团队对他们的平台寄予厚望，并相信它可以成为环肽药物设计和开发的游戏规则改变者。“CycPeptMPDB提供了多种功能，包括数据存储、统计和可视化、搜索和分析以及下载。我们预计它将成为支持环肽膜渗透性研究的宝贵工具，”Akiyama 教授说。还值得注意的是，CycPeptMPDB 等数据库对于训练机器学习模型至关重要，它可以加速候选药物的选择并揭示数据中隐藏的模式。
“我们将继续收集环肽的膜渗透性数据，并将其记录在 CycPeptMPDB 中。此外，数据库在线分析平台的未来改进将包括改进的用户友好界面和更多综合功能，”Akiyama 教授评论道。
让我们希望 CycPeptMPDB 为未来铺平道路，让环肽的真正潜力得到开发!
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