Tantárgy adatlapja
| Tantárgy neve: | Számítógépes hatóanyag-tervezés P-ITBIO-0049 |
|---|---|
| Tárgyfelelős: | Balogh Balázs |
| Tantárgy oktatója: | Balogh Balázs |
| A tantárgy céljának rövid ismertetése: | Betekintés a gyógyszerkutatás- és fejlesztés helyzetébe, mik a főbb lépései. Melyek a hatóanyag-tervezés főbb szempontjai és milyen számítógépes kémiai modellezési eszközöket lehet alkalmazni ennek során? A hatóanyag tervezéshez és modellezéshez használható gyógyszer- és fehérje adatbázisok bemutatása Néhány a hatóanyag-tervezésben alkalmazott szoftver használatának elsajátítása a Schrödinger programcsaládból, a Maestro grafikus interfészen keresztül. Egy-egy kismolekulás gyógyszerhatóanyag modellezéssel történő vizsgálata, továbbá irodalomkutatás az tartalmazó gyógyszerkészítménnyel kapcsolatban |
| Elsajátítandó elméleti ismeretanyag: | A gyógyszerkutatás helyzete és módszertana, a fejlesztés főbb lépései. A hatóanyag fogalma, milyen típusokat ismerünk, milyen szempontokat kell figyelembe venni a tervezésüknél és milyen számítógépes kémiai módszereket használhatunk ennek során, mik ezeknek a korlátai. Milyen biológiailag aktív vegyületeket tartalmazó adatbázisok állnak a rendelkezésünkre, hogyan azonosíthatunk új hiteket in silico HTS szűréssel és hogyan segíthet a modellezés leadek optimalizálásánál. Fizikokémiai és farmakokinetikai paraméterek becslése, metabolitok, toxicitás és egyéb tulajdonságokat számítógépes kémiai módszerekkel. Milyen kölcsönhatások vannak egy célpont és a ligandumai között, hogyan feleltethetőek meg ezek farmakofór csoportoknak és hogyan építhetünk ezek alapján farmakofór modelleket. Melyek egy molekula szerkezete és tulajdonságai közötti legfontosabb összefüggések, hogyan lehet ezeket kvantitatív (QSAR) modellezéssel kiszámítani. A legfontosabb gyógyszercélpont típusok, fehérje adatbázisok és peptid/fehérje modellezés. A ligandum kötődés modellezése számítógépes dokkolással, főbb módszerek és kihívások. Protein folding és Homológia modellezés, molekuladinamika módszerek alkalmazása. |
| Elsajátítandó gyakorlati ismeretanyag: |
|
| A 2-4 legfontosabb kötelező irodalom felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN): | S. K. Niazi és Z. Mariam, „Computer-aided drug design and drug discovery: A prospective analysis,” Pharmaceuticals, vol. 17, no. 1, 2024. D. Bassani és S. Moro, „Past, present, and future perspectives on computer-aided drug design methodologies,” Molecules, vol. 28, no. 9, 2023. V. T. Sabe et al., „Current trends in computer aided drug design and a highlight of drugs discovered via computational techniques: A review,” Eur. J. Med. Chem., vol. 224, 2021. Schrödinger Software Documentation and Knowledge Base, New York, NY, USA: Schrödinger, 2024. |
| A 2-4 legfontosabb ajánlott felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN): | G. M. Keserű, Gyógyszerkémia. Budapest, Magyarország: Akadémiai Kiadó, 2026. ISBN: 978-963-664-145-0. C. N. Cavasotto (szerk.), In Silico Drug Discovery and Design: Theory, Methods, Challenges, and Applications. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2016. ISBN: 978-1-482-21785-8. |
| Elmélet-gyakorlat aránya: | Elméleti óra óraszáma: 1 Gyakorlati óra és labor óra óraszáma: 0 + 2 |
| Az alkalmazott oktatási módszerek: | A bevezetés hagyományos, frontális elméleti előadással konkrét példákkal. A gyakorlatokat megelőzően az elméleti háttér rövid ismertetése és a feladat bemutatása. A gyakorlatokon szemléltetés alapján egyéni munka, melynek során van lehetőség kérdések megválaszolására, további magyarázatra és korlátozott mértékben egyéni segítségre is, további pótlási és konzultációs alkalom biztosításával. A számonkérés részeként egyéni projektmunka: esettanulmány feldolgozása modellezéssel és irodalomkutatással, az eredmények bemutatása kiselőadás keretében (PowerPoint prezentációval). |
| Az értékelés módja: | Kollokvium |
| Az értékelés kritériuma: | Aláírás megszerzéséhez szükséges feltételek: 1. Részvétel a gyakorlatok legalább 75%-án 2. A gyakorlatokon a feladatok legalább 60%-nak teljesítése (ezt szúrópróbaszerűen ellenőrzöm) Vizsga menete, kritériuma. A gyakorlat utolsó előtti hetében Moodle teszt 20 kérdéssel a bevezető- és előkészítő előadások, valamint a gyakorlatok anyaga alapján, megoldására 45 perc áll a rendelkezésre. Az osztályzás az alábbiak szerint történik: Teszt (Moodle) értékelése:
Projekt feladat (kiselőadás) értékelése:
Legalább elégséges osztályzat csak abban az esetben adható, amennyiben a Hallgató a tesztet és kiselőadást külön-külön legalább elégséges szinten teljesítette. Az osztályzatot a teszt és az előadás átlaga alapján adom, ahol azonban a teszt nagyobb súllyal esik latba (tehát ha az átlag két osztályzat közé esne, a teszt eredménye dönt). |
| Miként járul hozzá a tantárgy a KKK-ban megjelölt kompetenciaelemek megszerzéséhez: | Molekuláris bionika mérnöki alapképzés: |