报告地点：理化楼C416、腾讯会议ID
报告人：饶立
主办单位：化学化工学院
报告人简介：
饶立，华中师范大学化学学院物理化学研究所副教授。研究工作主要围绕生物化学体系的高精度理论模拟展开，其中包括金属蛋白金属离子选择性及催化反应机理的理论研究、蛋白药物相互作用预测和计算机辅助药物设计等。以第一作者或通讯作者身份在JACS，ACS Catalysis，ACS Energy Letters，JCTC等国际期刊上发表文章研究论文十余篇，合计被引用300余次，其中影响因子大于10的文章三篇。
报告简介：
本次课我们将讨论药物研发的瓶颈问题和理论化学在药物设计中做出的贡献，包括常见计算机辅助药物设计工具分子对接技术的由来和发展，以及以我们课题组近年发展的共价抑制剂计算机辅助药物设计工具COV_DOX为例介绍量子化学在这一领域的应用。
共价抑制剂是一类通过共价键与蛋白质结合，具有鲜明特色和巨大潜力的新型小分子药物。与近年来共价抑制剂研究的蓬勃发展相反，可用于共价抑制剂的CADD工具十分匮乏。以蛋白共价抑制剂结合模式预测为例，仅有寥寥数款分子对接软件可以支持蛋白共价抑制剂结合模式预测。而且它们无一例外均基于经验打分函数和分子力场方法，难以胜任对蛋白-共价抑制剂相互作用中起决定性的共价键的准确描述。文献评测发现它们的成功率（RMSD<2Å）仅在40%~50%左右。近年来，我们课题组利用CSAMP策略实现了分子力场势能面理论和高精度量子化学势能面理论的优势互补，发展了用于蛋白-共价抑制剂结合模式高精度预测的Cov_DOX方法。Cov_DOX方法脱胎于我们早前针对非共价抑制剂发展的DOX方法, 是粗精度GSA计算、中精度半经验量子化学计算和高精度密度泛函分块计算（DFT-XO）的有机结合。在对400余个蛋白-共价抑制剂复合物晶体结构测试中我们发现Cov_DOX预测成功率（RMSD<2Å）达到了81%，与可用于共价抑制剂的分子对接方法中的佼佼者~50%正确率形成鲜明对比。上述表现表明Cov_DOX可以作为晶体结构的替代用于为药物设计提供结构支持。
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