Tantárgy adatlapja
Tárgy neve: Számítógépes hatóanyag-tervezés
Tárgy kódja: P-ITBIO-0049
Óraszám: N: 1/0/2, L: 0/0/0
Kreditérték: 4
Az oktatás nyelve: magyar
Követelmény típus: Kollokvium
Felelős kar: ITK
Felelős szervezeti egység: Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Kar
Tárgyfelelős oktató:
Dr. Balogh Balázs
Tárgyleírás:
| Tantárgy neve: | Számítógépes hatóanyag-tervezés P-ITBIO-0049 |
|---|---|
| Tárgyfelelős: | Balogh Balázs |
| Tantárgy oktatója: | Balogh Balázs |
| A tantárgy céljának rövid ismertetése: |
|
| 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 and Z. Mariam, Computer-Aided Drug Design and Drug Discovery. A Prospective Analysis. Pharmaceuticals 2024, 17, 22 DOI: https://doi.org/10.3390/ph17010022 D. Bassani and S. Moro, Past, Present, and Future Perspectives on Computer-Aided Drug Design Methodologies. Molecules 2023, 28(9), 3906 DOI: https://doi.org/10.3390/molecules28093906 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. 2021, 224. 113705. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmech.2021.113705 Schrödinger szoftver dokumentáció és tudásbázis: https://learn.schrodinger.com/private/edu/release/current/Documentation/html/Home.htm / https://my.schrodinger.com/support, 2024. |
| A 2-4 legfontosabb ajánlott felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN): | Keserű György Miklós. Gyógyszerkémia, Akadémiai Kiadó, 2026 ISBN: 978-963-664-145-0 DOI: https://doi.org/10.1556/9789636641450 https://mersz.hu/keseru-gyogyszerkemia/ Claudio N. Cavasotto: In Silico Drug Discovery and Design Theory, Methods, Challenges, and Applications CRC press, 2016. ISBN: 978-1-482-21785-8 https://www.google.hu/books/edition/In_Silico_Drug_Discovery_and_Design/oV1ECgAAQBAJ, 2026. ISBN: 9789636641450; 9781482217858. |
| 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: |
