本报讯 （记者马波）如果你要进行抗癌药物筛选研究，登录http://bsb.kiz.ac.cn/CDRUG/便可以利用这个服务器，以最便捷的方式获得需要的结果。这是中科院昆明动物所李功华博士的最新研究成果——抗癌药物活性的计算生物学预测系统。该研究发表在最新一期的英国牛津大学出版社计算生物学杂志《生物信息学》上。
癌症是目前导致人类死亡的最主要疾病之一，全世界每年因癌症死亡的人口超过720万，在中国每年因癌症死亡的人口也超过170万。开发新的抗癌药物是科学界和医学界的热点、难点。但直接采用实验的方法筛选抗癌药物具有花费大、时间长的特点。以小分子为例，现在已知的小分子化合物超过1000万个，直接采用实验的方法从这1000万个化合物中筛选药物小分子几乎是不可能的。建立一个高效、可靠、准确的抗癌药物计算生物学筛选系统对发掘新的抗癌药物具有重要意义。
为建立抗癌药物活性的计算生物学预测系统，在中科院昆明动物研究所生物信息与系统生物学实验室黄京飞研究员的指导下，李功华博士开发了一个新的基于分子药效团的小分子比对算法，并将该算法应用于预测小分子的抗癌活性。通过交叉验证，其得到的结果令人振奋，预测的准确率达到87%以上，显示该算法能很好预测药物小分子的抗癌活性。为使该算法能被不同学科的研究者和医药工作者应用，李功华开发了这个简便易用的预测抗癌药物活性的网页服务器。
癌症是目前导致人类死亡的最主要疾病之一，全世界每年因癌症死亡的人口超过720万，在中国每年因癌症死亡的人口也超过170万。开发新的抗癌药物是科学界和医学界的热点、难点。但直接采用实验的方法筛选抗癌药物具有花费大、时间长的特点。以小分子为例，现在已知的小分子化合物超过1000万个，直接采用实验的方法从这1000万个化合物中筛选药物小分子几乎是不可能的。建立一个高效、可靠、准确的抗癌药物计算生物学筛选系统对发掘新的抗癌药物具有重要意义。
为建立抗癌药物活性的计算生物学预测系统，在中科院昆明动物研究所生物信息与系统生物学实验室黄京飞研究员的指导下，李功华博士开发了一个新的基于分子药效团的小分子比对算法，并将该算法应用于预测小分子的抗癌活性。通过交叉验证，其得到的结果令人振奋，预测的准确率达到87%以上，显示该算法能很好预测药物小分子的抗癌活性。为使该算法能被不同学科的研究者和医药工作者应用，李功华开发了这个简便易用的预测抗癌药物活性的网页服务器。
(文/小编)
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