2026-09-22 · Fragment-based drug discovery (FBDD) — computational/cheminformatics method for fragment-to-lead optimization (not target-specific) · ACS Medicinal Chemistry Letters (ACS)

SMILES文字列の編集操作でフラグメント最適化を支援する新手法

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新手法は、原子タイプの置換や環の拡大・縮小・開環、フラグメントの接ぎ木など、SMILES文字列を体系的に編集することで、フラグメントからリードへの最適化のためのアナログ候補を生成する。
当初KNIMEワークフローとして実装され、複数のプログラム由来のフラグメントで検証された。現在はAutoDock Vinaドッキングと組み合わせたオープンソースのPython版も提供されている。
この非学習型のルールベース手法は、AI/ML生成モデルを補完するものであり、対象の学習データが乏しい場合に特に有用な選択肢となる。

💡 ポイント

正直、これは自分が手描きでやっていること――環の縮小、バイオイソスター置換、フラグメントの接ぎ木――を自動化して網羅的にこなしてくれるだけだ。ホワイトボードで10個アイデアを描く手間が省ける。データの乏しいフラグメント系列では、中身を検証できない生成モデルよりこちらを信頼する。無料のKNIME/Pythonなら、IT部門にまたSaaSライセンスを頼み込む手間も要らない。

Fragment Optimization─Simple SMILES String Manipulation Strategies to Optimize a Hit or Fragment ↗