“社交型”片段库（用于FBDD）

有限的合成可操作性仍是片段到先导化合物优化中的主要瓶颈，常常拖慢甚至中止原本前景可观的基于片段的药物发现（FBDD）项目。理想情况下，片段的后续开发应能实现快速、系统性的扩展，从而在无需耗时开发定制合成路线的情况下获得新型苗头化合物和先导化合物。

与常含有难以衍生化结构或缺乏可及类似物的传统片段库相比，"合群"（sociable）片段的理念强调多重、明确定义的合成向量，并兼具相关类似物良好的商业可获得性。片段的合群性超越了结合亲和力或结构多样性：它关注片段通过简便的化学修饰产生大量化学多样且合成可及的类似物的能力，从而实现快速、迭代的片段生长。该方法能够高效探索化学空间，并推动片段苗头化合物平稳转化为优化后的先导化合物。

为满足加速基于片段的筛选及苗头到先导（hit-to-lead）项目日益增长的需求，我们的化学信息学团队自主研发了Sociable Fragment Library（合群片段库），其突出特点如下：

关键特征
• 约2,900个合群片段现货供应
• 针对片段生长与苗头到先导优化而设计
• 每个片段具有多个合成向量
• 近似类似物的商业可获得性高
• 适用于FBDD、构效关系（SAR）优化及具有挑战性的药物化学靶点

化合物挑选可依据您的需求定制，可提供单点挑选（cherry-picking）服务。

代表性化合物

• F2167-4985
• F2145-0210
• F1967-0932
• F6541-0651
• F1910-7854
• F2182-0038
• F1900-9652
• F6610-0297
• F2198-8634
• F2167-2528
• F1916-7176
• F8888-5671
• F2147-0212
• F1911-7661
• F1901-0075
• F2106-0044
• F1911-1294
• F6807-5033

背景信息
基于片段的药物发现（FBDD）已反复证明其在苗头化合物发现中的有效性。然而，将片段苗头化合物转化为先导化合物仍具挑战性，因为片段生长往往需要复杂、昂贵且耗时的合成。即便理性设计和AI驱动的生成式方法不断进步，合成可行性仍是关键的限制因素。

合群片段正是为克服这一挑战而设计的。此类片段通常具有多个官能团，如硼酸、胺或卤化物，可开展偶联、取代、酰胺形成等多种化学转化。生长向量的多样性使药物化学家能够在三维空间中探索结合相互作用，减少合成死胡同，并加速构效关系（SAR）的建立。

研究表明，富集合群特征的片段库可显著提高FBDD项目的成功率，因为其契合药物化学的核心要求：可预测的化学反应、可放大的合成路线以及快速的苗头扩展。我们的Sociable Fragment Library优先收录符合关键理化指标、并拥有广泛商业可得类似物体系支持的片段，从而助力高效的苗头到先导转化和构效关系优化。该库对蛋白-蛋白相互作用和别构结合位点等挑战性靶点尤为有价值，在这类靶点上，从低亲和力结合物出发进行逐步片段生长至关重要。

基于骨架合群性概念的片段筛选
Sociable Fragment Library包含近2,900个现货片段，均针对基于片段的筛选及下游药物化学研究进行了优化。该库以Life Chemicals的General Fragment Library（通用片段库）为基础，采用骨架合群性驱动的筛选策略构建。我们施加了严格的过滤条件，以筛选出类药、合成可及且能高效覆盖现有合成砌块（synthon）与骨架空间的片段。

该库涵盖广泛的化学骨架，确保全面的药效团覆盖，同时避免传统片段集合中常见的平面芳香结构占比过高。相反，筛选更倾向于极性、三维且形状多样的片段，这类片段更适合复杂的生物靶点，并有助于提高配体效率和选择性。

片段排序采用专用的内部评分流程，综合考量Rule of 3/5（三规则/五规则）符合度、生物活性相关性、无大体积取代基、反应活性中心评估以及骨架整体多用性。在适宜的情况下，还基于化学反应路线对片段进行虚拟衍生化，以评估其生长潜力和类似物可获得性。

• 可选用DMSO耐受的96/384孔板或2D 条形码编码管；
• 干粉蓝冰运输，DMSO溶液干冰运输；
• 排布：96孔板：1st & 12th 空白对照，384孔板：1st & 2nd & 23th & 24th空白对照。