BindingDB [1] [2] [3] [4] es una base de datos pública y accesible a través de la web que contiene afinidades de unión medidas y se centra principalmente en las interacciones de proteínas consideradas como posibles dianas farmacológicas con ligandos que son moléculas pequeñas similares a fármacos. A fecha de marzo de 2011, BindingDB contiene alrededor de 650.000 datos de unión, correspondientes a 5.700 dianas proteicas y 280.000 moléculas pequeñas. BindingDB también incluye una pequeña colección de datos de unión de huésped-anfitrión de interés para los químicos que estudian sistemas supramoleculares.
El propósito de BindingDB es apoyar la química medicinal y el descubrimiento de fármacos a través del conocimiento de la literatura y el desarrollo de relaciones estructura-actividad (SAR y QSAR); la validación de la química computacional y los enfoques de modelado molecular como los métodos de acoplamiento , puntuación y energía libre; la biología química y la genómica química; y estudios básicos de la química física del reconocimiento molecular .
La recopilación de datos se deriva de una variedad de técnicas de medición, que incluyen inhibición y cinética enzimática, calorimetría de titulación isotérmica, RMN y ensayos de radioligandos y competencia. BindingDB incluye datos extraídos de la literatura científica por el proyecto BindingDB, ensayos biológicos confirmatorios de PubChem seleccionados y entradas de ChEMBL para las que se proporciona un objetivo proteico bien definido ("TARGET_TYPE='PROTEIN'").
El proyecto BindingDB se concibió a mediados de los años 90, a partir del reconocimiento del amplio valor de los datos cuantitativos de afinidad y de la insuficiencia de los artículos de revistas como medio para hacer accesibles estos datos. Un taller patrocinado por el NIST en septiembre de 1997 validó el concepto, y la financiación de la NSF y el NIST permitió el desarrollo inicial de la base de datos con una colección de datos para sistemas de muchos tipos, incluidos los enlaces proteína-ligando, proteína-proteína y huésped-huésped. Sin embargo, las esperanzas de que la base de datos se poblara principalmente a partir de las declaraciones de los experimentalistas no se cumplieron, y quedó claro que el proyecto tendría que asumir la responsabilidad de extraer datos de la literatura. Dada la inmensidad de la literatura de reconocimiento molecular y las limitaciones de los recursos disponibles, esto significaba que la creación de una base de datos útil requeriría limitar la atención a un conjunto bien definido de datos de unión de alto valor.
Se tomó la decisión de centrarse en los datos de unión de moléculas pequeñas con proteínas que son objetivos farmacológicos, o objetivos farmacológicos potenciales, y para las cuales la estructura tridimensional está disponible en el PDB o puede potencialmente modelarse con alta precisión basándose en la estructura de una proteína similar. Esta elección ayudaría al descubrimiento de fármacos para los objetivos seleccionados, así como al desarrollo de métodos de diseño computacional de ligandos basados tanto en ligandos como en estructuras. Este es el enfoque actual de BindingDB, que está dirigido por Michael Gilson, con sede en la Escuela de Farmacia y Ciencias Farmacéuticas Skaggs de la UC San Diego , y respaldado por una subvención del NIH .
La interfaz web de BindingDB ofrece una variedad de herramientas de búsqueda, consulta y descarga de datos. Estas incluyen búsqueda por nombre de proteína objetivo o por cita de revista, búsqueda por similitud química y subestructura, y descargas por objetivo o resultado de consulta.