BindingDB [1] [2] [3] [4] — это общедоступная, доступная через Интернет база данных измеренных сродств связывания, в основном сосредоточенная на взаимодействиях белков, рассматриваемых как кандидаты на лекарственные цели, с лигандами, которые являются небольшими молекулами, подобными лекарственным веществам. По состоянию на март 2011 г. BindingDB содержит около 650 000 данных о связывании для 5 700 белковых целей и 280 000 малых молекул. BindingDB также включает небольшую коллекцию данных о связывании хозяин-гость, представляющих интерес для химиков, изучающих супрамолекулярные системы.
Целью BindingDB является поддержка медицинской химии и разработки лекарственных препаратов посредством изучения литературы и разработки соотношений структура-активность (SAR и QSAR); валидация подходов вычислительной химии и молекулярного моделирования, таких как методы стыковки , подсчета и свободной энергии; химическая биология и химическая геномика; и фундаментальные исследования физической химии молекулярного распознавания .
Сбор данных происходит из различных методов измерения, включая ингибирование и кинетику ферментов, изотермическую титрационную калориметрию, ЯМР, радиолигандные и конкурентные анализы. BindingDB включает данные, извлеченные из научной литературы в рамках проекта BindingDB, выбранные подтверждающие биоанализы PubChem и записи ChEMBL , для которых указана четко определенная белковая мишень («TARGET_TYPE='PROTEIN'»).
Проект BindingDB был задуман в середине 1990-х годов на основе признания широкой ценности количественных данных по сродству и неадекватности журнальных статей как средства предоставления доступа к этим данным. Семинар, спонсируемый NIST в сентябре 1997 года, подтвердил концепцию, а финансирование от NSF и NIST позволило начать первоначальную разработку базы данных с набором данных для систем многих типов, включая связывание белок-лиганд, белок-белок и связывание хозяин-гость. Однако надежды на то, что база данных будет заполняться в основном за счет отложений экспериментаторов, не оправдались, и стало ясно, что проекту придется взять на себя ответственность за извлечение данных из литературы. Учитывая обширность литературы по молекулярному распознаванию и ограниченность доступных ресурсов, это означало, что создание полезной базы данных потребует ограничения внимания на четко определенный набор высокоценных данных по связыванию.
Было принято решение сосредоточиться на данных о связывании малых молекул с белками, которые являются мишенями для лекарств или потенциальными мишенями для лекарств, и для которых трехмерная структура доступна в PDB или может быть потенциально смоделирована с высокой точностью на основе структуры похожего белка. Этот выбор поможет в открытии лекарств для выбранных целей, а также в разработке как лигандных, так и структурных методов вычислительного дизайна лигандов. Это текущая цель BindingDB, которую возглавляет Майкл Гилсон, работающий в Школе фармацевтики и фармацевтических наук Скаггса Калифорнийского университета в Сан-Диего , и которая поддерживается грантом NIH .
Веб-интерфейс BindingDB предоставляет ряд инструментов для просмотра, запроса и загрузки данных. Они включают просмотр по названию целевого белка или по цитированию журнала, запрос по химическому сходству и субструктуре, а также загрузку по цели или результату запроса.