本發(fā)明涉及藥物篩選方法，尤其是以24-脫氫膽固醇還原酶(3β-脫氫膽固醇-Δ24還原酶，3β-hydroxysterolΔ-24-reductase，DHCR24)為靶點(diǎn)，利用分子對(duì)接軟件，對(duì)小分子數(shù)據(jù)庫進(jìn)行降膽固醇藥物的虛擬篩選方法。

背景技術(shù)：

膽固醇是人體組織細(xì)胞不可或缺的重要物質(zhì)，但膽固醇含量過高卻會(huì)誘發(fā)產(chǎn)生疾病，尤其是心血管疾病。2016年5月是我國首個(gè)“膽固醇月”。根據(jù)《中國心血管病報(bào)告2014》最新數(shù)據(jù)顯示，我國心血管病患者約為2.9億，且患病率仍在持續(xù)升高。我國心血管病死亡率的上升趨勢，主要是由于膽固醇引起的缺血性心臟病死亡上升所致。根據(jù)研究數(shù)據(jù)表明，中國人冠心病死亡率增加77％，主要是由于膽固醇升高所引起。而在眾多危險(xiǎn)因素當(dāng)中，膽固醇指標(biāo)的異常是導(dǎo)致心肌梗死、冠心病等疾病的重要危險(xiǎn)因素。在人體內(nèi)膽固醇來源主要通過兩條途徑：內(nèi)源性的膽固醇的生物合成和腸道對(duì)攝入食物中膽固醇的攝取與吸收，其中內(nèi)源性合成占80％左右。在食物攝入方面，可以通過人為控制，來達(dá)到一定程度的降低膽固醇的目的。但膽固醇的內(nèi)源性合成是由遺傳的因素來決定的。因而從內(nèi)源性合成方面控制膽固醇的生成，是降低膽固醇的有效思路。例如目前臨床普遍使用的他汀類降膽固醇藥物，就是控制內(nèi)源性膽固醇的生物合成來實(shí)現(xiàn)藥效的。但是，他汀類藥物的作用機(jī)理是通過競爭性抑制膽固醇生物合成過程初始階段的酶羥甲基戊二酰輔酶A(HMG-CoA)還原酶抑制劑來實(shí)現(xiàn)。然而需要長期服用的他汀類藥物，卻存在合并高血糖、高血壓、肌肉疾病以及肝酶升高等副作用，并且存在一部分高血脂病人對(duì)他汀類藥物不敏感。3β-脫氫膽固醇-Δ24還原酶(DHCR24)是催化膽固醇合成最后一步的酶，催化鏈甾醇合成膽固醇。因此以DHCR24為靶點(diǎn)，通過開發(fā)DHCR24抑制劑進(jìn)行新型降膽固醇藥物的研發(fā)，意義重大。

傳統(tǒng)的藥物篩選方法。例如無論是高通量細(xì)胞平臺(tái)還是動(dòng)物水平篩選，從確認(rèn)有效成分，到分離單體，到最終成藥上市，需要投入大量的人力，物力。因而尋找到一種高效的藥物篩選方法就變得尤為重要。伴隨著計(jì)算機(jī)的廣泛發(fā)展，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行虛擬篩選的方法，逐步被重視并得到應(yīng)用。虛擬篩選是利用對(duì)接軟件模擬分子間的相互作用，從而計(jì)算出分子間的親和能大小，初步預(yù)測潛在的藥物分子。目前的研究表明，這種虛擬篩選的陽性率可以高達(dá)20％左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)的新藥篩選方法，從而可以節(jié)約大量的時(shí)間和研發(fā)成本，大大縮短了研發(fā)的周期和資金投入。因此虛擬篩選這種近年來不斷發(fā)展完善的新型方法，在藥物研發(fā)中受到了越來越廣泛的關(guān)注和重視。

目前被廣泛使用的小分子數(shù)據(jù)庫很多，例如DrugBank，TCM。這些數(shù)據(jù)庫已經(jīng)被頻繁使用于新藥的虛擬篩選研發(fā)與設(shè)計(jì)，其中包括以現(xiàn)有臨床正在使用的藥物和處于研發(fā)階段的小分子藥物數(shù)據(jù)庫，如DrugBank(http://www.drugbank.ca/)可以被用來針對(duì)“老藥”進(jìn)行篩選加以“新用”，也可以大大提高開發(fā)的效率?！袄纤幮掠谩笔侵敢焉鲜兴幬锏男逻m應(yīng)證或者新的用途開發(fā)。全新藥物的研發(fā)一般從確立項(xiàng)目到上市需要10多年時(shí)間，成本也極高，而成功率卻不足10％?！袄纤幮掠谩眲t可以大大減少研發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)性。

因而利用小分子數(shù)據(jù)庫，尤其是以“老藥新用”的小分子藥物數(shù)據(jù)庫進(jìn)行虛擬篩選研究，建立一種高效的DHCR24為靶點(diǎn)的新型降膽固醇藥物篩選體系意義重大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是建立一種創(chuàng)新性的，高效性的以DHCR24為靶點(diǎn)，利用現(xiàn)有小分子藥物數(shù)據(jù)庫或者其他小分子數(shù)據(jù)庫進(jìn)行新型降膽固醇藥物的虛擬篩選方法。

本發(fā)明利用目前較為先進(jìn)的計(jì)算機(jī)虛擬篩選技術(shù)，結(jié)合已知小分子數(shù)據(jù)庫，特別是小分子藥物數(shù)據(jù)庫，旨在從現(xiàn)有小分子數(shù)據(jù)庫中，發(fā)現(xiàn)能競爭性抑制鏈甾醇與DHCR24(即以鏈甾醇與DHCR24結(jié)合口袋為靶點(diǎn))結(jié)合從而降低膽固醇合成的新型小分子藥物，以達(dá)到老藥新用，提高藥物篩選效率，節(jié)約時(shí)間，降低成本的目的。

DHCR24基因的長度約為46.4kb，包含有9個(gè)外顯子以及8個(gè)內(nèi)含子，位于染色體的lp31.1-p33，DHCR24序列中還包含有保守結(jié)構(gòu)域，能與FAD等非共價(jià)結(jié)合，表現(xiàn)出FAD依賴型氧化還原酶類家族的特征。因此在對(duì)接時(shí)也要同時(shí)將FAD對(duì)于鏈甾醇和DHCR24結(jié)合所產(chǎn)生的影響考慮在內(nèi)。

人源DHCR24蛋白由516個(gè)氨基酸組成，其末端具有FAD(黃素腺嘌呤二核苷酸)結(jié)合域及位于N端的信號(hào)肽。在人體中DHCR24基因突變(如E191K、N294T、K306N、Y471S和兩點(diǎn)突變N294T/K306N)，導(dǎo)致DHCR24酶活性降低，引起膽甾醇血癥，多為多發(fā)性的先天性畸形及發(fā)育異常，病因?yàn)榕c發(fā)育相關(guān)的能與膽固醇共價(jià)結(jié)合的Hedgehog蛋白信號(hào)通路發(fā)生異常導(dǎo)致。其表現(xiàn)特征是鏈甾醇在組織和血漿中的積累及膽固醇的缺失。低膽固醇血癥導(dǎo)致的先天性畸形主要原因也是由于胎兒不能有效地從母體攝入足夠的外源性膽固醇，而內(nèi)源性合成又因?yàn)镈HCR24的活性異常低下而造成。成人則有相對(duì)穩(wěn)定的膽固醇調(diào)節(jié)機(jī)制，通過調(diào)節(jié)膽固醇的生物合成和外源供給而實(shí)現(xiàn)細(xì)胞內(nèi)膽固醇維持在較為穩(wěn)定的水平。目前已知存在小分子抑制劑DMHCA(N,N-dimethyl-3β-hydroxycholenamide)，可以通過競爭性機(jī)制抑制DHCR24活性(Thomas Pfeifer and et al.,Curr Pharm Biotechnol.2011)；以及U18666A可以通過非競爭性抑制機(jī)制抑制其活性，從而降低膽固醇的含量(Bae SH and et al.Biochem J.,1997)。這兩種抑制劑均可以通過抑制DHCR24活性發(fā)揮降低膽固醇作用，證明DHCR24的突變或者活性抑制可以影響膽固醇的含量，為通過抑制其酶活性來開發(fā)降膽固醇藥物提供了理論基礎(chǔ)。

基于上述機(jī)理，本發(fā)明構(gòu)思如下：由于目前DHCR24的晶體結(jié)構(gòu)目前還未被測得，首先需要在UniProt上下載DHCR24蛋白的氨基酸序列，用同源建模的方法獲得其三維結(jié)構(gòu)，并確定其結(jié)構(gòu)的合理性。如果DHCR24結(jié)構(gòu)被測得，可以直接從共享的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中獲得其晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。在chimspider上下載黃素腺嘌呤二核苷酸(flavin adenosine dinucleotide FAD)與鏈甾醇(desmosterol)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，利用對(duì)接軟件Autodock vina1.1.2，將DHCR24蛋白分子先與FAD按照全局搜索策略對(duì)接，根據(jù)DHCR24蛋白結(jié)構(gòu)域的基本信息，確定DHCR24-FAD復(fù)合物最佳構(gòu)象；之后以此為基礎(chǔ)，對(duì)接底物鏈甾醇，進(jìn)行全局搜索對(duì)接，根據(jù)打分結(jié)果，確定幾種組分的最佳結(jié)合構(gòu)象，以此確定DHCR24酶的底物催化活性口袋。選用小分子數(shù)據(jù)庫(如Drugbank數(shù)據(jù)庫)作為藥物小分子來源，并對(duì)其小分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行適合用于篩選的處理。從drugbank幾千種小分子藥物中篩選出與活性口袋親和性較好的小分子藥物，并將鏈甾醇與DHCR24的對(duì)接結(jié)果作為對(duì)照，初步確定出能競爭性抑制底物鏈甾醇與DHCR24結(jié)合的候選藥物小分子。最后挑選得到的候選藥物小分子，進(jìn)行細(xì)胞水平的降膽固醇效果的驗(yàn)證。本方法提供了一種全新的利用DHCR24為靶點(diǎn)的新型降膽固醇藥物的虛擬篩選方法和策略。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種以24-脫氫膽固醇還原酶(DHCR24)為靶點(diǎn)進(jìn)行降膽固醇藥物的虛擬篩選方法，包括以下步驟：

1)確定DHCR24的分子結(jié)構(gòu)；

所述的確定DHCR24的分子結(jié)構(gòu)，包括：利用同源建模方法構(gòu)建DHCR24的三維結(jié)構(gòu)模型，利用打分軟件進(jìn)行打分，確定打分較高的結(jié)構(gòu)模型作為DHCR24蛋白的三維結(jié)構(gòu)模型；或者直接從網(wǎng)上蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫下載DHCR24蛋白的晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

2)對(duì)DHCR24進(jìn)行前期處理和優(yōu)化；

所述的對(duì)DHCR24進(jìn)行前期處理和優(yōu)化，包括：加非極性氫，去除水分子，加電荷；

3)采用分子對(duì)接軟件，依據(jù)鏈甾醇與DHCR24對(duì)接后的結(jié)合構(gòu)象，確定藥物小分子對(duì)接的活性中心，設(shè)定活性口袋；優(yōu)選的，所述的活性口袋為：中心坐標(biāo)為x＝72.194、y＝51.111、z＝24.361，網(wǎng)格大小為8×10×18，步長設(shè)置為1；具體方法為：

3.1)將DHCR24與FAD進(jìn)行對(duì)接；然后以此結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，采用全局性搜索，對(duì)接鏈甾醇，根據(jù)鏈甾醇與DHCR24的結(jié)合構(gòu)象的autodock vina打分結(jié)果，初步挑選打分高的結(jié)合構(gòu)象；

3.2)以初步挑選的打分高的結(jié)合構(gòu)象為基礎(chǔ)，采用autodock4半柔性對(duì)接方式，對(duì)結(jié)合構(gòu)象進(jìn)行再次精確對(duì)接，確定虛擬篩選用的活性口袋。具體為：以步驟3.1)初步挑選的打分高的結(jié)合構(gòu)象為基礎(chǔ)，采用autodock4半柔性對(duì)接方式，對(duì)結(jié)合構(gòu)象進(jìn)行再次精確對(duì)接，對(duì)對(duì)接后產(chǎn)生的不同結(jié)合構(gòu)象的成簇情況進(jìn)行綜合分析，選擇能量最低簇并且結(jié)合構(gòu)象最為集中，且形成一個(gè)氫鍵的第一個(gè)構(gòu)象作為最佳結(jié)合構(gòu)象及活性中心，從而確定藥物小分子的活性口袋。

4)整理對(duì)接用小分子配體數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行篩選，篩選項(xiàng)目為毒性篩選、類藥性篩選；

5)根據(jù)設(shè)定的活性口袋，利用分子對(duì)接軟件，將對(duì)接用小分子配體數(shù)據(jù)庫中的小分子配體與活性口袋依次進(jìn)行對(duì)接；

6)對(duì)初步對(duì)接篩選出的結(jié)果，進(jìn)行精確對(duì)接，對(duì)藥物小分子配體與活性口袋的相互作用方式，進(jìn)行綜合性評(píng)估，初步確定具有降膽固醇作用效果的藥物。

上述的一種以24-脫氫膽固醇還原酶為靶點(diǎn)進(jìn)行降膽固醇藥物的虛擬篩選方法，步驟4)置于步驟1)至步驟5)任何一個(gè)步驟之前。

上述的一種以24-脫氫膽固醇還原酶為靶點(diǎn)進(jìn)行降膽固醇藥物的虛擬篩選方法，所述的小分子配體數(shù)據(jù)庫包括藥物小分子配體數(shù)據(jù)庫、天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫或其他化學(xué)小分子數(shù)據(jù)庫。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明通過對(duì)現(xiàn)有小分子數(shù)據(jù)庫進(jìn)行虛擬篩選，能在短時(shí)間內(nèi)得到現(xiàn)有小分子數(shù)據(jù)庫中，與DHCR24和其底物鏈甾醇的結(jié)合口袋結(jié)合能力較強(qiáng)的藥物小分子，將目標(biāo)從成千上萬個(gè)小分子快速且有效地集中到幾十個(gè)，再利用高通量的細(xì)胞篩選以及后續(xù)的動(dòng)物水平篩選，得到降膽固醇的藥物，從而可以大大提高效率，縮短研發(fā)周期。

附圖說明

圖1是DHCR24一級(jí)結(jié)構(gòu)序列。

圖2是同源建模所獲DHCR24三維結(jié)構(gòu)。

圖3是黃素腺嘌呤二核苷酸(FAD)的結(jié)構(gòu)式。

圖4是化合物鏈甾醇(desmosterol)的結(jié)構(gòu)式。

圖5是DHCR24與鏈甾醇的結(jié)合位點(diǎn)。

圖6是篩選用autodock vina配置文件內(nèi)容。

圖7是藥物小分子配體對(duì)接中使用的SHELL腳本。

圖8A藥物小分子Conivaptan結(jié)構(gòu)式。

圖8B藥物小分子Risperidone結(jié)構(gòu)式。

圖9 autodock vina精確對(duì)接得到的desmosterol與2種藥物小分子binding energy的對(duì)比圖。

圖10A對(duì)照鏈甾醇與活性中心的成簇分析及相互作用圖。

圖10B Conivaptan與活性中心的成簇分析及相互作用圖。

圖10C Risperidone與活性中心的成簇分析及相互作用圖。

圖11 desmosterl和cholesterol標(biāo)準(zhǔn)曲線圖。

圖12各樣品中每10*E06個(gè)細(xì)胞中膽固醇的含量。

具體實(shí)施方式

以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。

實(shí)施例1一種以24-脫氫膽固醇還原酶為靶點(diǎn)進(jìn)行降膽固醇藥物的虛擬篩選方法

步驟如下:

(一)DHCR24酶催化活性口袋的確立

1、在UniProt上下載DHCR24蛋白的氨基酸序列(圖1)，用同源建模的方法獲得其三維結(jié)構(gòu)。在I-TASSER Server在線服務(wù)器上預(yù)測蛋白結(jié)構(gòu)。利用打分軟件LGscore(>1.5correct model)打分結(jié)果為2.53，Maxsub(>0.1correct model)打分結(jié)果為0.17，VERIFY3D(>80％of the residues had an averaged 3D-1D score>＝0.2)打分結(jié)果為82.79％，Ramachandran plot(favoured and allowed region>90％)打分結(jié)果為95％，最終確定打分較高的結(jié)構(gòu)模型作為DHCR24蛋白的三維結(jié)構(gòu)模型(圖2)。

2、大分子受體DHCR24的前期處理。將步驟1中挑選出的打分較高的DHCR24在MGLTools中進(jìn)行處理。包括加非極性氫，去除水分子，加電荷Kollman Charges。最后保存為DHCR24.pdbqt。

3、活性口袋的確定。

3.1)依據(jù)已知的DHCR24的FAD(圖3)結(jié)合的結(jié)構(gòu)域及其氧化還原功能域的預(yù)測結(jié)構(gòu)信息(Xiuli Lu等，Endocrinology，2008)，對(duì)DHCR24與FAD進(jìn)行對(duì)接，得到dh_fad.pdbqt。然后以此結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，采用全局性搜索的策略，對(duì)接desmosterol(圖4)，并根據(jù)desmosterol與DHCR24的結(jié)合構(gòu)象的autodock vina打分結(jié)果(binding energy為-8.4Kcal/mol)，挑選其最佳結(jié)合構(gòu)象。

3.2)以該結(jié)合構(gòu)象為基礎(chǔ)，采用autodock4半柔性對(duì)接方式，對(duì)該結(jié)構(gòu)進(jìn)行再次精確對(duì)接，以確定虛擬篩選用的最佳結(jié)合口袋。對(duì)對(duì)接后產(chǎn)生的不同結(jié)合構(gòu)象的成簇情況進(jìn)行綜合分析，可以看到在desmosterol結(jié)合到DHCR24-FAD復(fù)合體上的紅色簇為能量最低簇并且構(gòu)象最為集中，在其中選擇形成一個(gè)氫鍵的第一個(gè)構(gòu)象(附圖10A)，確定其為最佳構(gòu)象及活性中心，從而確定藥物小分子的結(jié)合口袋，進(jìn)而進(jìn)行虛擬篩選。根據(jù)對(duì)接結(jié)果，經(jīng)過反復(fù)驗(yàn)證，最終確定了活性口袋的設(shè)置條件如下，以desmosterol與DHCR24結(jié)合口袋(圖5虛線圈出)為活性中心的口袋：中心坐標(biāo)為x＝72.194、y＝51.111、z＝24.361，網(wǎng)格大小為8×10×18，步長(spacing)設(shè)置為1。對(duì)接每個(gè)配體產(chǎn)生30個(gè)對(duì)接構(gòu)象，對(duì)接時(shí)采用半柔性對(duì)接，即蛋白質(zhì)分子固定，小分子配體可以自由轉(zhuǎn)動(dòng)，配置文件如圖6。

(二)以DHCR24酶為受體大分子對(duì)小分子數(shù)據(jù)庫(本實(shí)施例中為DrugBank藥物數(shù)據(jù)庫)進(jìn)行對(duì)接

4、藥物小分子配體文件的準(zhǔn)備。由于DrugBank(http://www.drugbank.ca/)下載下來的小分子數(shù)據(jù)庫格式為sdf是二維結(jié)構(gòu)模型，Autodock vina軟件不予識(shí)別，應(yīng)先轉(zhuǎn)化格式，利用OpenBabel進(jìn)行批量文件格式轉(zhuǎn)化將sdf格式轉(zhuǎn)化為pdbqt格式，并利用批量改名軟件，將DrugBank批量改名稱為n.pdbqt(n＝1、2、3……n)。

5、利用腳本實(shí)現(xiàn)虛擬篩選。利用Autodock vina1.1.2分子對(duì)接軟件，進(jìn)行虛擬篩選的程序設(shè)置。這需要運(yùn)用SHELL腳本來完成(圖7)。在終端運(yùn)行腳本文件virtual_screen.sh。循環(huán)運(yùn)行Autodock vina將DHCR24與每一個(gè)藥物小分子配體逐一對(duì)接，并將每一個(gè)藥物小分子對(duì)接最優(yōu)的前9個(gè)構(gòu)象結(jié)果輸出到log文件中。挑選其中結(jié)合能較強(qiáng)的藥物小分子，作為初步篩選結(jié)果。

6、經(jīng)過以上篩選，初步確定和desmosterol與DHCR24結(jié)合位點(diǎn)結(jié)合能力較強(qiáng)的藥物小分子50余個(gè)，選擇其中2種藥物小分子是已經(jīng)成藥的小分子，分別是Conivaptan(DB00872)和Risperidone(DB00734)，進(jìn)行進(jìn)一步的分子對(duì)接驗(yàn)證和細(xì)胞平臺(tái)降膽固醇藥效學(xué)驗(yàn)證(圖8A和圖8B)。

7、對(duì)2種藥物小分子進(jìn)行精確對(duì)接(用autodock vina1.1.2)，設(shè)置對(duì)接次數(shù)為5000次，其余對(duì)接參數(shù)不變。通過觀察可以得到這2種藥物小分子在desmosterol與DHCR24結(jié)合位點(diǎn)的binding energy值均較高，并比desmosterol與DHCR24的binding energy值高，說明其親和力較之于desmosterol更強(qiáng)(圖9)。并同時(shí)使用autodock 4進(jìn)行對(duì)接，得到的成簇分析圖和結(jié)構(gòu)圖如圖10B和圖10C所示，顯示了這2種藥物小分子分別與DHCR24酶活性口袋的具體的相互作用方式。

通過以上篩選，初步確定了以鏈甾醇與DHCR24結(jié)合位點(diǎn)為靶點(diǎn)，結(jié)合能在-9kJ/mol左右具有較強(qiáng)結(jié)合能的小分子藥物50余種，選擇其中的2種藥物小分子，進(jìn)行精確對(duì)接，結(jié)果顯示這2種藥物可以作為DHCR24的有效的競爭性酶抑制劑，并進(jìn)一步開發(fā)為新型以DHCR24為靶點(diǎn)的降膽固醇藥物。這為進(jìn)一步篩選降膽固醇藥物極大的節(jié)約時(shí)間與成本，縮小了范圍。

實(shí)施例2候選藥物的細(xì)胞水平降膽固醇藥效的初步確認(rèn)。

為了進(jìn)一步確認(rèn)虛擬篩選所得的候選藥物小分子的降膽固醇的藥效，對(duì)Conivaptan(DB00872)和Risperidone(DB00734)這兩種藥物進(jìn)行細(xì)胞水平的驗(yàn)證。首先培養(yǎng)hepG2細(xì)胞(人肝癌細(xì)胞)，根據(jù)文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)觀察得到各個(gè)藥物的最適給藥濃度，設(shè)置完全培養(yǎng)基(S+)，無血清無抗生素培養(yǎng)基(S(-))，空白對(duì)照組)，U18666a(已知的DHCR24抑制劑，陽性對(duì)照組，濃度為2μM)和兩種藥物組(Conivaptan為5μM，Risperidone為1μM)，給藥24小時(shí)后，收集細(xì)胞沉淀提取總脂質(zhì)，進(jìn)行高效液相的測定。首先利用膽固醇(cholesterol)和膽甾醇(desmosterol)標(biāo)準(zhǔn)品測定標(biāo)準(zhǔn)曲線(如圖11)，然后進(jìn)行各實(shí)驗(yàn)組的總脂質(zhì)的樣品檢測。結(jié)果如圖12所示，可以看到，與空白對(duì)照組相比，在給定的給藥濃度下，兩個(gè)候選藥物給藥組中均未檢測到膽固醇，有力證明了這兩種候選藥物有顯著的抑制膽固醇合成的效果。這一細(xì)胞水平的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)一步確認(rèn)了計(jì)算機(jī)虛擬篩選所得候選藥物小分子在細(xì)胞水平上具有降膽固醇的效果，充分證明了本專利中所發(fā)明的以DHCR24為靶點(diǎn)進(jìn)行降膽固醇藥物虛擬篩選策略的合理性。