《克服耐药的激酶类抗肿瘤药物设计与虚拟仿真实验》将坚持以以立德树人为根本，从知识、能力和综合素养全方位培养学生。本课程依托药学院实验中心虚拟仿真实验教学实验室，充分发挥药学院学科优势和虚拟仿真实验资源；在达到教学目的的情况下，避免氨基酸突变的激酶蛋白纯化花费大、周期长、成功率低等实验操作，本课程更安全、更高效的将药学大类药物化学、药物设计以及药物合成有机的结合起来，更深入的了解和掌握药物设计的基本原理和方法。通过系统性的计算机辅助药物设计虚拟仿真实验，更好的融会贯通药学大类各个分支学科理论课所讲授的相关知识点，让学生了解自己在药学大类各专业中的兴趣和特长，为今后专业化的研究和工作提供启发。建设应用型高级中医药人才实践能力培养平台，虚拟仿真实验教学建立一套完善、先进的虚拟仿真实验教学。同时本课程以立德树人为根本，强调从知识、能力和人格全方位培养学生，制定课程目标如下：
（1）知识目标——掌握激酶蛋白结构的三维构建、基于活性位点的虚拟筛选等实验涉及的实验原理、实验内容、实验方法；熟悉计算机辅助药物设计分子对接的基本单元操作；了解抑制耐药抗肿瘤药物的最新研究进展及成果。通过系统性计算机辅助药物设计仿真实验，进一步了解药物研发最新研究进展及成果。
（2）能力目标——培养学生具有一定的分析蛋白晶体结构、发现药物设计需要的活性位点、分析活性位点的成药性与可行性以及合理药物设计的能力；培养学生具有一定的新药研发制备的知识储备；培养学生具有参与药学生产、研发的基本技术。
（3）素质目标——帮助药学专业的学生树立专业信念，强化药学专业人才的责任担当，培养富有创新精神、勇于担当、积极奉献、开拓进取，综合能力强、药学素养高的优秀药学专业人才。

1） 药物分子与靶点的相互作用的分子机制

      靶向肿瘤药物小分子之所以能够抑制肿瘤细胞，是因为药物分子能够选择性与肿瘤相关的特定的靶蛋白通过一些分子间作用力而结合，进而产生抑制或者激活的作用。这些分子间作用力主要包括：氢键、离子键、疏水作用、甚至共价键。

2） 点突变是靶点产生耐药性的重要原因
      靶点耐药是导致肿瘤药病人药物治疗失败的主要原因，而耐药的机制只要包括受体点突变、代偿信号通路等。
靶点氨基酸点突变，主要原因可能为原有作用力的缺失、或者产生空间位阻等原因，导致药物分子与受体结合力下降，从而导致耐药性的产生。

3） 虚拟筛选从头发现克服耐药的全新药物
      虚拟筛选是利用计算机的技术，从靶蛋白的三维结构出发，研究靶蛋白结合位点的特征性质以及它与小分子化合物之间的相互作用模式，根据与结合能相关的亲合性打分函数对蛋白和小分子化合物的结合能力进行评价，最终从大量的化合物分子中挑选出结合模式比较合理的、预测得分较高的化合物，用于后续的生物活性测试。本虚拟仿真实验，可以为靶点提供克服耐药的全新苗头化合物，甚至先导物。

4） 多靶点抑制剂克服耐药性
      双重/多靶点抑制剂已被证明为克服耐药性、增强药物疗效的有效手段之一。通过一个小分子化合物，同时可作用于不同靶点。这些靶点与同一适应症相关，或上下游关系，或旁路、独立、代偿关系。通过同时作用于这些靶点，从而克服某一靶点的耐药性。

5） 联合用药克服耐药性
      不同于多靶点抑制剂，联合用药的研究对象为两个以上的药物分子。联合用药的原理可最早追溯到中医处方理论，通过同时使用不同的小分子药物，作用于两个或多个与某种疾病相关的靶点，起到治疗疾病的目的。联合用药不但可以克服靶点耐药的问题，往往还有级联效应的作用。本虚拟仿真实验，可以为临床联合用药提供理论指导。

本实验以急性随性白血病（AML）为研究对象，以其研究热门靶点FLT3为出发点，并达到克服耐药性为目的，开展虚拟仿真实验。

一、 急性髓性白血病靶点FLT3点突变的构建
Fms样激酶3（Fms-like kinase 3, FLT3）是被认为治疗急性随性白血病的有效靶点。然而，目前发现FLT3的突变，是导致药物治疗的失败的主要原因。目前已发现的FLT3点突变主要包括F691I、F691L、G697R、D835A、D835G、D835I、D835N、D835V、D835Y、Y842H、Y842C、K663Q、D835H、R834Q。

二、 化合物库的构建
1） 通过文献检索或相关数据库（https://www.ebi.ac.uk/chembl/、https://www.reaxys.com/等），构建相关靶点的活性化合物数据。
2） 从商业数据库中（Chembridge、Enamine、Maybridge、ZINC等），下载相关数据库，并进行准备。（注：此数据库由教师提前准备）
3） 根据已构建的活性化合物数据库，构建相应的Decoy数据库（http://dude.docking.org/ ）。
4） 利用Schrödinger软件“LigPre”模块对所构建的化合物数据进行准备，包括初始可能构象的生成、质子化、离子化等。（注：默认参数）
5） 保存化合为“maestro”格式。

三、 基于靶点的耐药小分子的虚拟筛选
1) 基于已构建的突变蛋白结构和（商业）化合物库，利用“Ligand Docking”模块进行分子对接。（注：选择HTVS模式，每个分子生成30个构象，其余默认参数）
2) 根据关键作用，尤其是突变氨基酸，利用“pose filter”模块对对接结果进行过滤筛选。
3) 根据打分函数“Glide DockingScore”对结果进行排序。
4) 选取排名前5%，进行人工挑选，并确定最终化合物。

四、 基于靶点的交互对接
1) 基于已构建活性化合物库和靶点库，进行交叉验证对接；
2) 基于虚拟筛选的策略，进行化合物的筛选；
3) 基于打分函数，选择对两个及以上靶点具有活性的化合物；
4) 确定最终双重/多靶点抑制剂等

      首先，由学生打开虚拟仿真实验网址，并输入账号和密码进行登录。登录成功后，学生学会通过鼠标或者键盘操控浏览方向，然后点击视频或者图像查看解说内容。
      其次，学生学生可360学度直观了解实验仪器设备、原理、功能，根据提示对话框，进行试验，实验过程中穿插相关知识点和小练习，使学生能边操作边学习。对一些实验中的难点进行局部放大特写，从而加深学生对实验及仪器设备的了解；学习完毕之后，点击试卷进行考核，考核模块对于错误操作出现提示对话框，辅助用户进行考核，而且系统能跟踪学生的操作进行评分，如需要在线使用，可对接教学管理系统平台后设置评分标准，评分标准可以在管理平台管理员自主进行修改。
      最后，学生退出自己的账号。

     (1)记录学生每步操作步骤：

     (2)记录实验结果与结论。