Ngày nay, một số phương pháp chữa bệnh truyền thống, chẳng hạn như Ayurveda của Ấn Độ, y học cổ truyền Trung Quốc hoặc các loại thuốc thảo dược châu Phi, vẫn là lựa chọn điều trị chính của nhiều người trên khắp thế giới, vì lý do kinh tế, niềm tin cá nhân hoặc do khó khăn trong việc tiếp cận các sản phẩm dược phẩm. Trong dược lý học hiện đại cũng vậy, NP đã trở thành một trong những nguồn lực quan trọng nhất để phát triển các hợp chất chì mới và khung. Hàng tuần, các bài báo khoa học trên các tạp chí có bình duyệt được xuất bản mô tả tác dụng sinh học của NPs đối với quá trình điều trị các bệnh khác nhau ở người và động vật. Các nhóm thuốc kháng sinh và kháng nấm chính dựa trên NPs được phân lập từ vi sinh vật. Các loại thuốc được sử dụng trong điều trị các bệnh ung thư, bệnh tim mạch, tiểu đường, v.v. thường là NPs hoặc các dẫn xuất của chúng.
Ví dụ, từ năm 1981 đến năm 2014, hơn 50% các loại thuốc mới được phát triển được phát triển từ NPs. NPs và các dẫn xuất của chúng cũng được nghiên cứu tích cực trong thực phẩm, mỹ phẩm và trong nông nghiệp với sự phát triển thuốc trừ sâu tự nhiên.
Mối quan tâm ngày càng tăng đối với NPs và ứng dụng của chúng được giải quyết trong sự tăng trưởng không thể kiểm soát của số lượng cơ sở dữ liệu mở và thương mại được xuất bản, danh mục công nghiệp, sách về NPs và các bộ sưu tập cấu trúc được cung cấp trong các tài liệu bổ sung hoặc các bài báo nghiên cứu, biên soạn NPs từ các sinh vật, vị trí địa lý khác nhau, được nhắm mục tiêu bệnh tật và cách sử dụng truyền thống. Do đó, nó trở thành một thách thức thực sự để tìm ra một cơ sở dữ liệu mở đầy đủ và toàn diện cho các NPs.
Một vấn đề lớn khác là việc công bố các cấu trúc chỉ ở định dạng đồ họa, chẳng hạn như trong các đánh giá hàng năm về NPs có nguồn gốc từ các sinh vật biển: chúng không dễ dàng truy xuất để phân tích tính toán và chúng không được tích hợp tự động vào cơ sở dữ liệu phân tử công cộng. Do đó, bộ sưu tập NP ảo được yêu cầu để sàng lọc ảo, đây là bước đầu tiên trong tất cả các phân tích phân tử khám phá và ở một mức độ nào đó, trong việc khám phá thuốc dựa trên NP hoặc các loại thành phần hoạt tính khác. Ví dụ, việc sàng lọc ảo trước các NP đã biết có thể tránh mất thời gian chiết xuất và làm sạch mẫu, hoãn bước phòng thí nghiệm ướt đến thời điểm xác định lý thuyết các ứng cử viên tốt nhất. Bằng cách này, việc sử dụng các công nghệ tin học hóa học hiện đại cho phép đẩy nhanh nghiên cứu và tiết kiệm thời gian và tiền bạc để có kết quả tốt hơn. Các đánh giá trước đây về cơ sở dữ liệu NPs đã lỗi thời và không đề cập đến tình trạng thực tế của các nguồn lực NPs, hoặc tập trung vào một loại ứng dụng cụ thể cho các cơ sở dữ liệu đó, trong các cơ sở dữ liệu cụ thể có thể được sử dụng để sao chép, nguồn gốc địa lý cụ thể của NPs hoặc đơn giản là không tham chiếu đến một một phần của tài nguyên NP.
Đối với bài viết này, chúng tôi đã xem xét tổng cộng 123 nguồn liệt kê các cấu trúc NP được trích dẫn trong các tài liệu khoa học sau năm 2000. Trong số đó có 92 nguồn mở và chỉ 50 nguồn chứa các cấu trúc phân tử mà chúng tôi có thể lấy ra để phân tích nội dung của chúng, sự trùng lặp giữa chúng và quá trình biên soạn. Chất lượng của các cấu trúc phân tử được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu này cũng là một thách thức: ví dụ, hóa học lập thể đóng một vai trò quan trọng trong chức năng của NP, và là trung tâm của rất nhiều dự án nghiên cứu trong lĩnh vực này. Bất chấp tầm quan trọng đã biết này, gần 12% các phân tử được thu thập thiếu thông tin về hóa học lập thể trong khi có trung tâm lập thể.
Cuối cùng, bộ sưu tập NP từ các tài nguyên mở này đã được tập hợp trong MongoDB COlleCtion of Open Natural Natural prodUcTs (COCONUT).
Nguồn: https://jcheminf.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13321-020-00424-9
Sorokina, Maria, and Christoph Steinbeck. "Review on natural products databases: where to find data in 2020." Journal of cheminformatics 12.1 (2020): 1-51.
Người dịch: Nguyễn Thị Thúy An
Người duyệt: Nguyễn Thị Thùy Trang
» Tin mới nhất:
» Các tin khác: