生物信息学与药物设计和新药开发

生物信息学与生物医学领域另一个重要应用是药物设计和新药研发。生物信息学所提供的数据和软件可以指导对药物作用靶位的选定和药物分子的设计。这种方法有快速、高效的特点，它的研究范围包括大分子结构功能的模拟和预报、药物分子与大分子结合的模拟、生物分子在指定细胞的分布和位点等。

新药研究和开发是一项耗资巨大的工程。过去，每一种新药从研发到投入市场平均需要10～15年，耗费数十亿美元。而现在，生物信息技术为药物研究设计提供了崭新的研究思路和手段，已经在新药设计的各个环节，如初始阶段、筛选及药物设计，以及新药开发阶段发挥着越来越重要的作用。利用强大的计算工具，新药开发平均费用降为8亿美元，时C则缩短了2～3年。

传统药物研究中，可供筛选的化合物数量有限，新药发现的速度很慢，耗资巨大，成功率也很低。计算功能强大的超级计算机在筛选及药物设计中的应用，给药物发现带来了新的机遇。

特别是虚拟高通量筛选技术(high throughput virtual screening，HTVS)即一种并行分子对接(parallelmolecular docking)技术的发展，使药物分子设计的效率提高几百至几千倍，时间比为1/10，所花的经费比可能为几千/几亿美元。

生物信息学不仅有助于药物靶基的发现、药物设计与药物筛选，而且还有利于药物开发的临床研究。这主要表现在单核苷酸多态(SNP)、药物基因学(pharmacogenomics)和药物遗传学的研究及结果的应用。

例如肾上腺素受体基因上13个SNP所形成的不同单体型，与哮喘病治疗药物的药物反应显著相关。通过SNP与药物反应的相关分析能够显示出在不同个体的药物作用目标或药物代谢途径中存在某个酶的差异，揭示个体的基因组多态与疾病治疗药物反应之间的关系。

这就让我们可以预测出哪种药或疫苗对哪些携带特殊基因型的个人最有效，因此医生就可以根据不同病人对药物的不同反应，进行个体化给药与个体化治疗，提高治疗效果，增加临床试验的成功率，促进个人化药物的开发。

综上所述，生物信息学已经成为生物医学研究不可或缺的工具，它与医学信息之间的相互促进及结合进一步推动了生物信息学自身的发展。