定量计算药物-靶标亲合性一直是分子靶向药物设计中的核心问题之一.亲合性打分函数适用范围宽、计算速度快且精度良好,特别适合与分子对接等方法联用,在药物研发中得到了广泛的应用.经过20多年的发展,目前存在数量繁多的打分函数,这些方法难免良莠不齐.建立客观公正的针对打分函数性能的评价体系,不仅可以帮助用户做出合理的选择,也为发展打分函数的理论研究人员提供依据,因此是打分函数研究领域中的一个基础问题.近年来,我们逐步发展了评价药物-靶标亲合性打分函数性能的方法体系(comparative assessment of scoring functions,CASF),为解决该问题提供了一种可行的方案.我们提出了一整套衡量打分函数性能的基本指标,为每种指标设计了相应的定量方法,并确立了将打分过程与构象采样过程分开处理的原则.我们的方法体系中所使用的测试集,源自对PDBbind-CN数据库中蛋白-配体复合物样本的层层筛选,质量较高并且具备结构多样性的特点.与前人的类似工作相比,我们的方法体系具有较强的系统性和先进性,受到了国内外同行的广泛认可和应用.本文介绍了我们建立的CASF方法体系的设计思想、获得的重要研究成果以及学术影响.
