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文档简介
药物筛选新技术的应用第1页,共16页,2023年,2月20日,星期日药物筛选的概念和特点药物筛选虚拟筛选利用计算机强大的计算能力,采用三维药效基团模型搜寻或分子对接的方法,在化合物数据库中寻找可能的活性化合物。高通量筛选是基于药物作用靶点在分子、细胞水平上进行的药物活性的自动化大规模筛选过程,主要依赖于含有大量化合物的样品库、计算机控制的自动操作系统和微量灵敏的生物反应及检测系统。第2页,共16页,2023年,2月20日,星期日一.药物筛选的一般流程靶标测定方法1药物靶点的选择2药物筛选第3页,共16页,2023年,2月20日,星期日二.药物筛选在新药研究中的地位在药物筛选方面已经积累了丰富的经验,达到令人满意的水平选用不同方法筛选药物上仍有弊端,需多方面综合考虑第4页,共16页,2023年,2月20日,星期日三.药物筛选平台动物实验传统的药理学研究
现代药物筛选方法第5页,共16页,2023年,2月20日,星期日(一)分子水平药物筛选最大特点:药物作用靶点明确分类:根据检测方法的不同一.均相筛选方法二.根据药物与靶蛋白亲和性筛选化合物三.固定化靶分子的筛选方法四.其他方法第6页,共16页,2023年,2月20日,星期日(二)细胞及动物水平药物筛选一.细胞水平的药物筛选1.酵母双杂交系统2.哺乳动物细胞系统二.动物水平的药物筛选第7页,共16页,2023年,2月20日,星期日(三)高通量筛选高通量筛选的基本条件1.药物靶点2.分子或细胞水平的高特异性体外筛选模型3.待筛样品库4.自动化操作系统5.高灵敏度检测系统6.数据采集传输处理系统第8页,共16页,2023年,2月20日,星期日高通量筛选涉及的技术1.组合化学合成和组合生物合成技术2.计算机技术
样品管理、操作过程的控制、筛选结果的分析和处理3.生物芯片技术
基因芯片、蛋白芯片、细胞芯片、组织芯片第9页,共16页,2023年,2月20日,星期日四.药物筛选实例(一)分子水平的高通量筛选
BIACORES51
主要用途:快速单一浓度筛选
小分子与靶标分子相互作用动力学分析
详细的靶标和位点特异性研究
早期体外的ADME研究
基于SAR/QSAR先导化合物优化的动力学研究第10页,共16页,2023年,2月20日,星期日实验条件:
BIACORES51系列传感器芯片CM5凝血酶抑制剂碳酸酐酶抑制剂偶联试剂:N-乙基-N'-二甲基-氨丙基-碳二酰亚氨
(N-ethyl-N'-dimethylaminopropylcarbodiimide,EDC)N-羟基琥珀酰亚氨(N-hydroxysuccinimide,NHS)
乙醇胺(ethanolamine)工作缓冲液:10mMPBSbuffer,pH7.4,含2%/5%DMSO和0.005%P20洗涤溶液:50%DMSO,含0.01%P20再生溶液:4MMgCl2/10mMNaOH
第11页,共16页,2023年,2月20日,星期日凝血酶抑制剂相对分子质量碳酸酐酶抑制剂相对分子质量Inogatran阿加曲班(argatroban)美拉加群(melagatran)化合物CH248化合物557化合物1724化合物1087化合物1231化合物1019化合物1052439582429520575475399412418434柳氮磺胺吡啶(sulfasalazine)磺胺(sulfanilamide)4-羧基苯磺酰胺(4-carboxybenzenesulfanamide,CBSA)双氢氯噻嗪(hydrochlorothiazide)呋塞米(furosemide)偶氮磺酰胺(azosulfamide)398172201298331542凝血酶和碳酸酐酶的阳性化合物第12页,共16页,2023年,2月20日,星期日(二)细胞水平的高通量筛选
G蛋白偶联受体
药物研究:30%的药物靶标是G蛋白偶联受体家族成员
人类D4.4(多巴胺受体的一类)
嵌合G蛋白(Gqo5)
在HEK-298细胞系中稳定共表达磷脂酶C和细胞内Ca2+释放结合起来第13页,共16页,2023年,2月20日,星期日1.细胞水平微阵列化合物筛选平台
(cell-basedmicroarrayedcompoundscreeningformat,ARCS)筛选化合物:260,000个筛选过程:1%琼脂糖凝胶共表达D、G的细胞fluo-4细胞凝胶细胞密度(8-10)×106个/mL电荷偶联呈像系统呈像厚度0.75mm获取图像激发波长480nm发射波长520nm第14页,共16页,2023年,2月20日,星期日2.传统的基于荧光呈像平板计数法
(fluorometricimagingplatereader,FLIPR)共表达D、G的细胞FLIPR检测荧光值激发波长480nm发射波长520nm第15页,共16页,2023年,2月20日,星期日ARCS和FLIPR方法比较ARCS模式筛选多巴胺激动剂灵敏,重复性好,可发现新的多巴胺激动剂从ARCS初筛得到的hits用传统的FLIPR方法验证,重复性好
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