Find-a-Drug:研究内容
Find-a-Drug:研究内容
疟疾
在发展中国家，疟疾的死亡率是超过 1,000,000 人/年，是 HIV/爱滋病的3倍。这与美国的差别非常大，在 2002 年美国有大约1,300 疟疾报告，只有 8 人死亡(统计资料来自 http://www.cdc.gov/malaria)。
使用杀虫剂灭虫是目前防止儿童被感染的最好的方法之一。当今大多数的抗疟疾的药物因为副作用大剂量服用对儿童不安全或者实际上根本不可能让儿童服用。通过这几个项目，我们希望能找到廉价、安全和有效的新候选药物。项目的结果将对全世界的科研小组公开。
呼吸疾病
第一个目标是非典型肺炎 (SARS) 和随后计划的结核病(肺结核)。非典型性肺炎由类似于能引起肠胃炎的那个属于冠状家庭的一种病毒引起。通常，抗菌素无效，感染者只能依靠自身的免疫系统。只要蛋白质的外表面不迅速变化，因为变化产生不同的张力(象 HIV 一样)，疫苗就能起对病毒蛋白质免疫的作用。理想的抑制药剂能在接合点与病毒蛋白质相互作用，就象一钥匙开一把锁。
药物目标是蛋白活性活性部位即冠状病毒关键酶，与其他滤过性病毒和人类蛋白质不同。结果将供给全世界认可的科研小组。
癌症
癌症是公众很惧怕的疾病并且仍在影响许多人。几乎每人都认识得癌症的人。在癌症诊断以及一些新治疗方法方面有重大的改进的同时，仍然有许多致命的癌症，在许多场合下现有的治疗不舒适也经常无效。
与牛津大学 Oxford，国家癌症研究基金会(NFCR)和 United Devices合作，由 Intel 发起，Treweren 咨询公司编写了 THINK 软件用于首个大规模虚拟筛选项目。这个项目的第一阶段对 12 个蛋白质目标大约 35 亿个分子进行评估。在随后的项目中，会使用最新版的 THINK 软评估更多的蛋白质目标。
艾滋病
在发达国家，理解HIV的传播途径能降低传染速率，可用药物可以限制爱滋病的恶化，并改进生活质量。虽然能够治疗已经很不错了，但情况比在第三世界好多了。那里HIV正在以流行病水平传播，缺医少药。另外，HIV对现有药物的抗药性也在提高。
HIV项目开始于2003年7月，寻找有潜能以奇特方式抑制爱滋病发展的分子。这种方法的本质是阻止病毒进入人类细胞。
蛋白质组
"人类蛋白质组"指的是由人类基因组确定的人类蛋白质组。原则上，那些已知的基因组基本决定了可能存在的所有蛋白质，虽然大多数蛋白质的3维的结构尚未确定。不过，实际上能收集可以与潜在的药分子相互作用的蛋白质库。为了治疗一种疾病，需要知道哪些蛋白质起重要作用，并且要避免与其他蛋白质相互作用以减少副作用。
在未来，为了建造相互作用分子的数据库，我们希望对尽可能多的蛋白质进行分子筛选。将来，它有两种用途(a)预测副作用(b)快速提供可能的蛋白质抑制剂。通常，当其他主力项目如癌症和 HIV 中止时，蛋白质组才会运行。
生化恐怖解毒剂
一般来说恐怖分子不会使用的生物或者其他大规模杀伤性武器。但过去12个月的经历表明这是不科学的。战区军队使用的现有的药物已经与海湾战争综合症类似的副作用有关。发生攻击平民的事件时，最现实的是快速开发可以大规模使用的药物。
用户需要使用Find-a-Drug控制面板手动参与这个项目。
我们非常感谢提供瘟疫对象的纽约洛克菲勒大学的 Stebbins 教授的帮助。相关新闻在这。
多发性硬化症
多发性硬化症是最普通的中枢神经系统(大脑和脊髓)疾病之一。神经周围缺少磷髓脂导致的大脑的神经电脉冲传送异常。症状包括疲劳，虚弱，痉挛，平衡问题，膀胱和肠问题，麻木，视力减退，战栗和沮丧。
20-30 年过去了，但现在仍没有治疗MS的药物，大约有 15% 的 MS 患者恶化为重度残疾(比如，一辈子使用轮椅)。 当前需要更多的研究来了解它，各种蛋白质的作用和抑制他们功能的结果。第一阶段是鉴定能附着这些蛋白质的小分子。这个项目的结果已送给美国，费城，宾夕法尼亚大学的 Ramachandran Murali 博士研究，目前在英国，牛津大学病理学部门进行学术性访问。
算法
为了提高软件的性能，为了开发和测试新算法，时而需要重复对相同的蛋白质进行遮蔽。一般情况下，我们只对β测试员开放。
为了改进我们的创造对象和选择分子的能力，时而，我们也运行变异对象和分子。
在设置工具中选择其它表明你将参加任何一个新项目。你能够随时选择参加或退出新项目。目前农业化肥和商业项目还没开始。
克雅氏症
克雅氏症 (CJD) 是一种罕见致命但没有有效治疗方法的神经退化性疾病。新变种 CJD 同吃被感染疯牛病 (BSE) 的牛肉联系在一起。2003 年英国 CJD 监测部门的年终报告表明,虽然案例的数量已经过了峰顶，但仍然担心少数的案例也许会引起流行。
Find-a-Drug 与谢菲尔德大学化学系的陈贝宁博士合作。她的研究小组由卫生部资助，Find-a-Drug 项目希望能筛选出更多的分子进行制造和测试。