3.1 全新骨架的 GCGR 偏向性抑制剂分子
晨伫深度探究 GCGR 蛋白工作机理,突破性攻克 GCGR 抑制剂设计瓶颈;通过全新分子骨架,实现 GCGR 蛋白精准构象调控,核心分子表现出卓越偏向性抑制,cAMP 抑制活性较唯一临床在研分子 LGD-6972 提升 8倍。这个过程仅用了三个月时间,合成了不到50个分子。
Core Advantages
核心特点

蛋白功能与多维自由能景观
大多数功能蛋白主要存在于稳定的非活化态(IAS),但其功能最终取决于从 IAS 向活化态(AS)的转变。如上图黑线所示,该转变过程历经多个阶段,并伴随显著的构象重排。

一维自由能图
蛋白活化全过程一维自由能图的示例,由左图简化得出。随着蛋白活化进行,自由能、构象与分子口袋均同步发生变化。解析该转变路径,对理解蛋白调控机制及理性药物设计至关重要。

传统蛋白数据信息
传统蛋白数据库(如PDB等),仅有蛋白在稳态非活化态以及某些特定的亚稳态结构信息。由非活化态向活化态的中间态过渡态以及连接它们的状态信息,由于实验技术手段的制约无法得到。

晨伫独家蛋白机理信息
晨伫蛋白活化机理数据库,利用前沿的计算生物学方法与湿实验的反向验证,得到蛋白由非活化态向活化态转化全过程的信息,包含存在时间仅飞秒级的中间过渡态。蛋白活化全过程信息包括:蛋白结构变化信息以及伴随的能量变化信息等。
传统蛋白数据信息
传统的蛋白结构及动力学信息,只是非活化态/亚稳定活化态下的分子动力学模拟,宏观构象处于较稳定状态。分子口袋信息固定,偶尔可以捕获势能面势阱周围的口袋变化,仅能判断分子和非活化态或某些活化态的结合强弱,无法预测口袋内分子对蛋白活化过程,尤其是活化能垒的影响,药物设计就像"开盲盒"。
晨伫独家蛋白机理信息
晨伫蛋白机理数据,具有完整的蛋白从稳态经过中间态,过渡态,向活化态的过渡转变。区别于非活化态 MD 模拟,蛋白宏观构象在活化过程中发生本质的变化。例如此动画中可以看到 GPCR 受体口袋的打开,G 蛋白 helix 的插入,G 蛋白 domain 的本质构象翻转,等等。红色区域代表了口袋的变化。
团队技术参考文献
1.Bai C, Warshel A. Nat Chem. 2020;12:1187.
2.Bai C, Warshel A. J Am Chem Soc. 2021;143:17646.
3.He Y, Bai C. Angew Chem Int Ed Engl. 2024;63:e202405765.
4.Yan J, Warshel A, Bai C. J Am Chem Soc. 2024;146:26297.
5.Zhang Y, Warshel A, Bai C. J Am Chem Soc. 2025;147:3539.
6.Bai C, Chen G, Warshel A. J Am Chem Soc. 2021;143:17646.
7.Zhang Y, Warshel A, Bai C. J Am Chem Soc. 2024;146:4665.
8.Bai C, Warshel A. Proc Natl Acad Sci USA. 2019;116:19484.
9.Liu S, Chen H, Bai C, Tian C. Sci Adv. 2025;11:eadx4432.
10.Zhu X, Warshel A, Bai C. Proc Natl Acad Sci USA. 2024;121:e2401079121.
Use Value
使用价值
在蛋白机理数据这一全新维度的基础上,可以帮助药物化学家理解蛋白工作机理,构建和训练全新的CADD标准,AIDD模型,为分子筛选与设计提供明确的机理线索和约束。 同时,还可以回溯已有分子的作用机制,为后续的新分子设计提供参考依据。
全新维度的蛋白机理数据,有利于挑战难成药靶点分子设计、以及偏向性分子设计。此外,数据库信息还可以应用于预测突变效应,脱靶效应,药物抵抗等。
应用示例:通过我们的蛋白机理解析平台,我们已经获得成果
3.1 全新骨架的 GCGR 偏向性抑制剂分子
晨伫深度探究 GCGR 蛋白工作机理,突破性攻克 GCGR 抑制剂设计瓶颈;通过全新分子骨架,实现 GCGR 蛋白精准构象调控,核心分子表现出卓越偏向性抑制,cAMP 抑制活性较唯一临床在研分子 LGD-6972 提升 8倍。这个过程仅用了三个月时间,合成了不到50个分子。
3.2 全新 PROTAC 骨架的的 ER 抑制剂的
晨伫深度解析 ER 蛋白工作机理,利用 MechGen™ PROTAC 分子生成模块,设计多款具有全新自主知识产权骨架的 PROTAC 分子。通过精准的分子结构优化,核心分子在 MCF-7 等多种细胞系中表现出皮摩尔级(pM)的降解活性,同时具有优异的药代动力学特性。这个过程仅用了三个月的时间,合成了不到100个分子。
3.3 新一代 DPP-1 抑制剂的分子设计
我们解析了 DPP-1 从非活化态到活化态的完整构象转变路径,确定了关键能垒与过渡态构象,并证实已上市及临床III期抑制剂均通过升高这些能垒发挥抑制作用。进一步的残基能量贡献分解使我们识别出关键残基,并将其转化为显式相互作用约束。利用MechGen™模块,我们在这些残基位点进行了靶向药效团相互作用工程改造,实现了精准的先导化合物优化。所设计的化合物展现出优异的酶活性和细胞效能,同时具有良好的代谢稳定性和同类最佳的渗透性。整个过程仅用时两个月,合成了不到30个分子。

Data Type and Purchasing Pattern
数据类型及购买模式
4.1 数据类型
Basic Version
仅包含未经处理的结构转化原始数据,其中包含大量异常原子距离。适合在处理蛋白高能量非稳态,结构修剪和建模方面具有高级专业知识,喜欢挑战困难的人。
Standard Version
涵盖基础版全部内容。在此基础上我们已对活化路径关键结构进行了预处理,所提供的全原子结构,构想能量变化趋势可直接应用于创新药物研发流程。此外还包含针对高能量非稳态结构的对接计算Demo文件。技术团队对客户在数据库的使用过程中碰到的问题提供基础建议。
Premium Version
涵盖标准版所有内容。在此基础上包含同等条件下定制化管线合作优先权。靶点排他服务优先权。数据库更新策略知情权,优先考虑Premium用户的靶点需求。技术团队提供全面的使用支持。完整活化过程构象能信息。
4.2 购买模式
购买模式-A 按蛋白购买
订单合同制,加密指纹数据定向发送
注释:
该模式为不限数量购买库内已有的蛋白数据
若有批量采购需求,可享特定折扣
购买模式-B 订阅制
订单合同制,加密指纹数据定向发送
解释:
订阅内容
购买模式-C 定制化购买
我们欢迎定制化或独家订购
若有指定蛋白或排他需求,可根据实际情况探讨独家合作模式
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