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PepTherDia: database and structural composition analysis of approved peptide therapeutics and diagnostics

计算生物学 药品 数据库 计算机科学 药理学 医学 化学 生物 生物化学
作者
Vera D’Aloisio,Paolo Dognini,Gillian A. Hutcheon,Christopher R. Coxon
出处
期刊:Drug Discovery Today [Elsevier]
卷期号:26 (6): 1409-1419 被引量:70
标识
DOI:10.1016/j.drudis.2021.02.019
摘要

As of 2020, there were >100 approved peptides with therapeutic or diagnostic applications. However, a complete database providing information on marketed peptides is not freely available, making the peptide chemists’ job of designing future peptide drug candidates challenging. Unlike the rules for small-molecule drugs, there is no general set of guidelines for designing a successful peptide-based drug. In this review, together with our freely available database (PepTherDia, http://peptherdia.herokuapp.com), we provide insights into what a successful peptide therapeutic or diagnostic agent looks like and lay the foundation for establishing a set of rules to help future medicinal chemists to design peptide candidates with increased approval rates.
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