江苏高通量筛选奇数

时间:2022年06月21日 来源:

高通量筛选是药物研发的一个重要手段,然而研究中发现一些化合物在不同类型靶点筛选中均表现出阳性结果,这类化合物称为“频繁命中化合物”(Frequent hitters)。根据筛选结果的有效性,频繁命中化合物可以大致分为两类,一是能与许多不同类型靶点成键结合的混乱化合物(Promiscuous compound);二是通过干扰实验条件而在多个实验中呈现出阳性结果的假阳性化合物(False positive)。虽然混乱化合物可能成为多药理作用的研究起点,但考虑其低选择性容易与其他蛋白发生反应从而导致潜在的毒副作用,因此这类化合物通常不作为新药物研发的优先;而假阳性化合物产生机制较为复杂,根据现有的研究主要可以分为:胶体聚集化合物、自荧光化合物、荧光酶抑制剂和化学易反应化合物。微流控高通量筛选技术。江苏高通量筛选奇数

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高通量筛选技术,是目前药物筛选领域研究的重要课题,近年来,对它的研究应用虽然已取得了长足的发展,但仍然存在许多难题,如体外模型的筛选结果与整体药理作用的关系;对高通量筛选模型的评价标准以及新的药物作用靶点的研究和发现等。随着医药学的进步,高通量筛选技术在创新药物的研发中,一定会开拓出更广阔的空间。我国进行药物高通量筛选的优势首先是化合物来源,且多为天然;其次是对化合物生物活性的筛选目的较明确,无目的合成的化合物较少;第三,我国传统药物为筛选研究提供了一个巨大的资源库,可从中药中提取分离筛选新的化合物。这些优势为药物的高通量筛选打下了坚实基础。江苏高通量筛选奇数高通量筛选微生物技术。

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为了避免频繁命中化合物对实验干扰,许多实验方法,例如采用qHTS、ADP-Glo等更先进高通量筛选方法,或者采用交互实验验证等用于增强筛选结果可行度。此外,随着更多晶体结构发现分享和生物实验数据库整理,频繁命中化合物的探索变得更加可行。为人熟知且使用的就是PAINS(Pan-assay interference compounds)筛选规则。这是Baell等人在2010年基于六个不同靶点高通量筛选实验结果,并将其中频繁出现(≥4次)的化合物和相关结构总结为包含480个子结构的筛选规则。但这类规则主要针对的是化学易反应化合物,且PAINS规则本身也有很大局限性,因此,频繁命中化合物相关筛选预测工具的开发仍然是现今研究热点。在2017年,一篇由九名美国化学学会杂志主编联名发表的文章“The Ecstasy and Agony of Assay Interference Compounds”中强调了实验干扰引起的假阳性化合物的危害,告诫研究人员对筛选得出的阳性结果真实性需要反复确认,对潜在的假阳性结果需要提高警惕。为了更深入的了解频繁命中化合物和相关机制。

根据计算原理,虚拟药物筛选分为基于小分子结构的筛选和基于药物作用机理的筛选两类,前者通过对已知具有相同作用机理的化合物进行定量构效关系研究,绘制出药物的药效团模型,依照模型对化合物数据库进行搜索,这种筛选技术本质上是一种数据库搜索技术;后者主要应用分子对接技术,实施这种筛选需要获知药物作用靶标的分子结构,通过分子模拟手段计算化合物库中的小分子与靶标结合的能力,预测候选化合物的生理活性。 建立合理的药效团模型、准确测定或预测靶标蛋白质的分子结构、精确和快速地计算候选化合物与靶标相互作用的自由能变化是进行虚拟药物筛选的关键,也是限制虚拟筛选准确性的瓶颈。虽然虚拟筛选的准确性有待提高,但是其快速廉价的特点使之成为发展为迅速的药物筛选技术之一。通过高通量筛选得到的药物。

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正如之前提到,在高通量筛选中Assay的检出方法有很多,用于衡量酶活性多的当属于荧光检出法和吸光度检出法。这两种方法都能非常便捷的与高通量进行匹配。但是这两种检出方法也有不适用的场景,比如吸光度检出法,在终点法测定(endpointassay)时,如果化合物库的吸收低于~410nm,实验的背景吸收会引入假阳性(false-positive)和假阴性(false-negative)结果。虽然假阳性结果可以通过动力学Assay或者验证Assay来解决,但是由于微量定量板有位于340~410nm的强吸收,所以仍旧会导致Z因子降低,直接结果就是较弱活性的苗头化合物将很难被筛选出来。而对于荧光检出法而言,自发荧光化合物库或者具有光敏特性的化合物库同样会遇到假阳性和假阴性结果。在某种程度上,选择合适的检出方法可以减少甚至避免上述问题,比如使用更长波段的光源,对于荧光检出来说,>500nm会是比较好的选择。高通量筛选应具备的条件。江苏高通量筛选奇数

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