肥胖是一种越来越常见的疾病。虽然已经广泛报道了
黑色素浓缩激素-1受体(MCH-1R)的拮抗作用是肥胖治疗的一种有希望的治疗途径,但尚未有MCH-1R拮抗剂进入市场。降低H
TS成功率和缺乏有关MCH-1R结合位点的结构信息,阻碍了针对MCH-1R的新
化学物质的发现和优化。X射线晶体学和NMR是结构信息的主要实验来源,它们是膜蛋白的非常缓慢的过程,目前不适用于每种
GPCR或
GPCR-
配体复合物。这种情况极大地限制了这些方法“实时”影响
GPCR靶标的药物发现过程的能力,因此,迫切需要其他实用且具有成本效益的替代方法。我们在这里提出一种在概念上具有先驱性的方法,该方法将
GPCR建模与VAST技术(稳定模板上的多功能组装)的多种糖基化合物的设计,合成和筛选相集成,以提供有关MCH-1R结合位点的结构见解。这种方法为针对
GPCR靶标的基于结构的药物发现(S
BDD)创建了一种经济高效的新途径。在我们的工