药物高通量筛选分析技术

高通量筛选分析技术在药物研究中已有大量应用， 除化合物的药理活性，还涉及药代动力学性质、不良反应等的检测分析。本文分类列述了一些近年来在药物研究中应用的高通量筛选分析方法，对大多数方法的原理进行了简述。认为自动化 技术、“同质”技术和报告基因技术等对实现高通量筛选分析具有重要意义。另外，对高通量筛选算法研究也进行了介绍。     

Research strategies and frontier technology advances in intracerebral pharmacokinetics北大核心CSCD

单细胞多组学测序技术是指在单个细胞水平上,对基因组学、表观基因组学、转录组学和蛋白质组学等,进行高通量测序分析的一项新技术,其能够揭示单个细胞的基因结构和基因表达状态,反映细胞间的异质性,在肿瘤学、发育生物学、免疫学及神经科学等领域发挥重要作用。随着单细胞技术的飞速发展,生命科学领域已经逐步进入了单细胞生物学时代。单细胞多组学测序数据联合分析,探索复杂的生命现象的发生和调控过程,相对于评估群体的传统分析方法,这些基于单个细胞上的分析能更加全面地描述细胞特性,可极大促进科学家们对基础科学领域的研究。单细胞技术已被广泛应用于药理学领域的研究,包括促进临床诊断与个体化治疗,以及药物开发、探究肿瘤耐药机制、解析不同疾病中的微生物菌群、优化生物医学实验模型、阐明天然产物和中药活性分子作用机制、与深度学习结合预测药物响应等。该综述重点介绍单细胞技术的最新进展,举例概述单细胞技术在药理学研究中的具体应用,并就该领域存在的挑战和未来发展趋势进行展望。     

高通量荧光筛选技术在药物相互作用研究中的应用

高通量筛选(high throughout screening，HTS)技术是在长期药物研究经验的积累和科学技术的进步，如分子生物学、分子病理学、分子药理学、微电子技术等学科发展的基础上，形成的药物发现过程的新方法。采用HTS技术评价化合物的生物活性涉及到多个方面的内容，如药理活性、药代动力学性     

代谢组学结合网络药理学技术探讨黄芪-丹参药对预防大鼠脑缺血的药效机制

目的利用代谢组学结合网络药理学技术研究黄芪-丹参药对预防大鼠脑缺血的药效机制。方法通过线栓法复制大鼠脑缺血模型,采用Longa法和TTC染色法评价黄芪-丹参药对模型大鼠的药效影响。采用NMR技术分析实验大鼠血清的代谢轮廓,寻找与药效相关的差异代谢物,并预测相关靶点。另外,采用网络药理学的技术预测黄芪-丹参药对治疗脑缺血的潜在作用靶点。结合2部分获得的靶点,进行蛋白-蛋白相互作用分析,找寻黄芪-丹参药对治疗脑缺血的重要靶点。结果行为学评价和TTC染色结果表明,黄芪-丹参药对可以显著改善脑缺血的损伤。通过代谢组学技术得到12个代谢物与脑缺血损伤密切相关,其中脂质、N-乙酰化糖蛋白、肌酸、α-葡萄糖、β-葡萄糖、丙酮酸、甘氨酸和肌苷8个代谢物在给药后有显著回调,并预测得到71个与回调代谢物相关的靶点。另外,通过网络药理学技术找到了58种潜在活性成分,并预测了84个与脑缺血相关的潜在靶点。最终通过蛋白-蛋白相互作用网络得到了排名前五的重要靶点为MAPK1,AKT1,MAPK8,VEGFA和STAT3。结论黄芪-丹参药对可以预防脑缺血带来的损伤,代谢组学和网络药理学发现其作用的机制可能与MAPK1,AKT1,MAPK8,VEGFA和STAT3靶点有关,为进一步预防和治疗脑缺血提供了依据。     

网络药理学挖掘丹参-苦参药对提取物的抗炎药效及分子机制研究

目的通过网络药理学预测丹参-苦参药对的潜在靶点,探索其对于炎症模型的抗炎药效,为新药开发以及药对的抗炎作用机制研究提供依据。方法运用网络药理学预测药对抗炎作用的潜在靶点;采用小鼠二甲苯致耳肿胀模型研究药对提取物的抗炎药效;基于Luminex液相芯片分析技术,探究丹参-苦参提取物经皮给药后外周血清促炎细胞因子分泌的改变;采用伊文思蓝腹腔注射实验模拟炎性因子的渗出,探究药对提取物对小鼠毛细血管通透性的影响。结果网络药理学预测药对提取物发挥抗炎作用主要与免疫过程和血管内皮生长因子(VEGF)信号通路相关,说明机制与抑制促炎因子,改善血管通透性等相关。结论本文通过实验验证了网络药理学的预测结果,确证了抗炎作用涉及降低STAT3通路中IL-6、G-CSF水平及血管通透性,此作用与丹参苦参药对中主要成分丹参酮、苦参碱和氧化苦参碱相关。     

分子药理学研究进展

分子药理学属于一门新兴学科,是分子生物学和药理学的交叉。与传统药理学最大的区别在于,分子药理学是从分子水平和基因水平去阐明药物与机体之间相互作用规律。半个多世纪来,随着生物化学和分子生物学等新理论、新技术的融入,分子药理学得到了迅速发展,受体、酶、离子通道、转运体以及免疫分子的研究取得了可喜的成果,药物作用机制的研究也深入到分子水平,亦为新药设计提供了重要的依据。近年来,现代生物学理论和技术,如各种组学、系统生物学、网络药理学理论和技术等的发展更是促进了分子药理学的进步,而且在自身发展的同时,也促进了其它学科的发展。     

网络药理学与中成药再评价

近10年来,中成药上市后再评价逐渐引起学各界关注,有关中成药的安全性和有效性的疑虑不时见诸媒体,对现有中成药品种全面进行上市后再评价成为公众和制药企业的共同心声。目前存在如下问题:上市前的临床病例评价信息少、定位模糊,安全信息欠缺、安全性指标局限,人群范围相对较窄,用药条件控制苛刻,使得中药上市前的有效性和安全性评价内容并不充分。网络药理学作为药物研究的新模式应运而生,是一种建立在高通量组学数据分析、计算机虚拟计算及网络数据库检索基础上的新药发现、药物药效及作用机制挖掘的研究方法。基于"疾病-基因-靶点-药物"相互作用网络,系统综合地观察药物对疾病网络的干预与影响,从而揭示药物系统作用于人体的机制。因其研究思路与中医辩证的整体观念相似,符合中医药对疾病认识的整体观,故被广泛用于中药药理学、毒理学等研究工作中,并在方剂组方配伍研究、药效物质基础筛选、药理或毒理作用机制研究等方面得到了充分的应用和长足的发展。也为中成药临床定位明晰、不良反应预警、增加新适应症等研究中提供有力支撑。(1)实验室前期在山东省科技重大专项(产业转型升级)项目:国家基药大品种心可舒片二次深度开发的支持下,利用网络药理学技术对心可舒片的"双心"效应的药理学特征、物质基础、配伍机制等进行预测,为组方君臣佐使配伍合理定位、"双心"疗效靶点指认、新适应症增加等提供数据支撑,并于2017年记录于指南《双心疾病中西医结合诊治专家共识》中,促进中药产业发展。(2)由于多数中成药上市前临床用药病例不足、用药数据匮乏,上市后ADR报道日益增多,在中成药上市后再评价研究中,可利用临床ADR报道分析及网络药理学技术对各类中成药及其主要成分等进行毒性成分初筛及作用靶点预测,实验室前期对中成药血脂宁和青蛾丸、中药成分骨碎补总黄酮等进行实验研究,为中成药不良反应早期预警及临床安全合理用药提供技术支撑。(3)目前,已上市的复方中成药,大多数含有明确报道有问题的中药,如柴胡、何首乌和附子等等,如何对中成药进行合理评价,完善说明书,亟待解决。实验室利用网络药理学技术对中成药首荟通便胶囊和火把花根片等的活性成分及靶点进行预测,构建"药物-靶标-病证"复杂关系网络,后续将陆续开展体内外实验进行验证,获知中药方剂"君臣佐使"配伍关系和靶点网络机制。     

现代色谱技术在临床药理学研究中的应用

色谱技术作为一种分析方法,是临床药理学的重要研究手段之一。临床药理学是研究药物在体内作用规律和人体与药物相互作用的一门交叉学科,本文从药动学、生物等效性、药物体内转运及代谢途径、药物反应的个体及种族差异、药物相互作用、药物疗效和浓度检测及体内活性物质检测的研究等方面探讨色谱技术在临床药理学研究中的应用进展。     

基于代谢组学和网络药理学方法探讨芪参益气滴丸改善心衰大鼠心脏能量代谢的作用机制

组学与生物信息学为中药机制研究带来了新的思路。本研究采用代谢组学和网络药理学联合策略探讨芪参益气滴丸(Qishen Yiqi dropping pill, QDP)改善心力衰竭(heart failure, HF)大鼠心脏能量代谢的药效物质基础及网络调控机制。1H NMR代谢组学分析从HF大鼠心脏组织中发现肉碱、谷氨酰胺、肌酸、脯氨酸、高瓜氨酸、乳酸、牛磺酸和丙氨酸等8个代谢物在QDP治疗后显著回调,表明QDP调控糖、脂、ATP和蛋白质代谢等过程。动物实验操作均遵循中国医学科学院药物研究所实验动物管理与动物福利伦理委员会的规定。利用网络药理学建立“药物-成分-靶点-疾病”网络,并结合代谢组学结果提取与上述代谢过程相关的“成分-靶点”子网络,显示了QDP调节能量代谢潜在的47个作用靶点和79个化学成分,提炼了熊果酸、三七皂苷、人参皂苷等关键化学成分与INS、PPARG、AKT1等核心靶点,同时也从能量代谢的角度展示了QDP与HF之间多靶点、多成分的复杂作用关系。分子对接技术验证了部分靶点与化学成分良好的相互作用,其结合能均小于-5 kcal·mol^-1。本研究结果为...     

抗菌药物作用机制的研究方法

抗菌药物作用机制的研究方法包括形态学观察法,同位素前体参入技术,血清药理学方法,对药物、靶点及两者相互作用的结构研究,基因芯片技术,蛋白质组学等方法.药物、靶点及两者相互作用的结构研究方法主要介绍了相关的2种新技术X晶体衍射技术和分子动力学模拟技术.通过鉴定临床耐药菌株基因突变位点,寻找全新的作用靶点的方法是抗菌药物作用机制研究的新思路.     

网络药理学:认识药物及发现药物的新理念

网络药理学是指将药物作用网络与生物网络整合在一起,分析药物在此网络中与特定节点或模块的相互作用关系,从而理解药物和机体相互作用的科学。网络药理学突破传统的"一个药物一个靶标,一种疾病"理念,代表了现代生物医药研究的哲学理念与研究模式的转变。以系统生物学和网络生物学基本理论为基础的网络药理学具有整体性、系统性的特点,注重网络平衡(或鲁棒性)和网络扰动,强调理解某个单一生物分子(如基因、mRNA或蛋白等)在生物体系中的生物学地位和动力学过程要比理解其具体生物功能更为重要,揭示药物作用的生物学和动力学谱要比揭示其作用的单个靶标或几个"碎片化"靶标更重要,对认识药物和发现药物的理念产生了深远影响。     

网络药理学在中药作用机制中的研究进展

网络药理学以系统生物学为基础,系统阐述了机体与药物相互作用的原理与规律,代表了现代生物医药的哲学理念与研究模式。运用网络药理学相关的技术手段,更便于理解中药治疗疾病的作用机制,目前网络药理学已被广泛应用于中药研究。从网络药理学及网络药理学应用等方面,介绍近年网络药理学在中药领域的运用与发展。     

蛋白质组学技术在网络药理学中的应用

蛋白质组学发展至今已日趋成熟,在生物医药相关领域研究中的应用显著增加,与之相关的样品制备技术、蛋白定量方法及先进的质谱仪器也得到了快速发展。网络药理学是近年来提出的新药发现新策略,是药理学的新兴分支学科,它从整体的角度探索药物与疾病的关联性,发现药物靶标,指导新药研发。将蛋白质组学技术应用于网络药理学研究用,加速药物靶点的确认,从而设计多靶点药物或药物组合。综述了蛋白质组学技术的新近研究进展,并简单概述了其在网络药理学中的应用。     

基于网络药理学的个体化治疗与药物组合设计

网络药理学通过解析分子网络中多种组分之间的相互关系来研究疾病条件下的特征性网络改变,并研究药物作用下该网络受到扰动的模式,从而实现网络层面上的药物作用机制研究。目前,网络药理学的基础理论研究仍处于起步阶段。本文以一些具有代表性的实例,初步阐述基于网络药理学原理进行药物组合理性设计和个体化治疗策略设计的原理与方法,讨论网络构建方面的创新空间及其在网络药理学中的应用潜力。遗传相互作用网络将在基于网络的药理学研究中发挥更大、更广泛的作用。     

Fragment screening by biochemical assay

The use of high concentration biochemical assays to identify weak binding fragment molecules can be an effective method to identify novel starting points for medicinal chemistry programmes. The combination of a high-quality fragment library with sensitive biochemical screening methods is a viable alternative to the more commonly used fragment screening methods such as nuclear magnetic resonance screening or high-throughput X-ray crystallography. Notably, there are a number of literature reports where fragment molecules have been identified by a high concentration biochemical assay. The use of high concentration screening of fragments using a portfolio of single-molecule fluorescence correlation spectroscopy detection techniques to ensure the highest reproducibility and sensitivity have been demonstrated, as well as the use of and X-ray crystallography to determine the binding mode of active fragments.     

基于斑马鱼模型及网络药理学的晕痛定胶囊镇痛活性及作用机制探讨

目的 基于斑马鱼模型探究晕痛定胶囊的镇痛活性,采用网络药理学方法预测晕痛定胶囊的镇痛作用机制。方法 采用佛波酯构建斑马鱼疼痛模型,以阿司匹林为阳性对照,利用行为轨迹分析系统监测斑马鱼的运动轨迹,以运动次数、运动时间、运动距离、运动速度等运动状态为指标评价晕痛定胶囊及其组方药材的镇痛活性;同时运用网络药理学及分子对接技术预测晕痛定胶囊镇痛核心成分及潜在靶点;选取网络药理学预测的核心成分法卡林二醇和金色酰胺醇酯为实验药物,利用斑马鱼疼痛模型验证镇痛活性。结果 斑马鱼疼痛模型镇痛活性评价实验中,晕痛定胶囊及其组方药材川芎、蜜环菌均能显著降低模型斑马鱼的快速运动和慢速运动(P＜0.01),且晕痛定胶囊作用强于川芎和蜜环菌。网络药理学筛选得到晕痛定胶囊镇痛活性成分87个及其作用靶点159个,利用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析得到法卡林二醇和金色酰胺醇酯等核心成分和MAPK1等核心靶点,分子对接结果显示核心成分及核心靶点间具有较好的结合活性。法卡林二醇和金色酰胺醇酯镇痛活性实验结果表明单独给药法卡林二醇和金色酰胺醇酯可以达到良好的镇痛效果,与网络药理学预测的核心成分结果相符。结论 晕痛定胶囊能够缓解暴露于佛波酯中斑马鱼的疼痛状态,具有较明显的镇痛作用;预测其作用机制可能与减少神经损伤及其炎症反应和促进细胞凋亡等过程有关;且法卡林二醇和金色酰胺醇酯为其发挥镇痛作用的核心成分。     

Designing in vitro assays for drug discovery: a study with the human MAP3 kinase COT

In drug discovery research, developing a validated and robust in vitro assay is crucial for high-throughput screening and subsequent hit characterization. There are many kinase assay technologies, so an assay developer has several decisions to make prior to undertaking experiments: which assay technology should be used? What are the advantages and disadvantages of a cascade assay compared with a direct assay format? Should the substrate be a peptide or a protein? When using a protein substrate, should it be physiologically relevant? In this perspective article, these questions will be addressed using examples from a study with the human mitogen-activated protein kinase kinase kinase COT.     

Increasing the reliability of protein interactomes

Protein interactions are crucial components of all cellular processes. An in-depth knowledge of the full complement of protein interactions in a cell, therefore, provides insight into the structure, properties and functions of the cell and its components. An accurate and comprehensive protein interaction network is, thus, an invaluable framework to study protein regulation in disease. Although the amount of protein-protein interaction data has grown significantly because of advances in high-throughput experimental techniques, these high-throughput methods are highly susceptible to noise. Therefore, computational techniques for assessing the reliability of a protein-protein interaction are highly desirable. We review here computational techniques for assessing and improving the reliability of protein-protein interaction data from these high-throughput experiments.     

Prediction of triptolide targets in rheumatoid arthritis using network pharmacology and molecular docking

Network pharmacology is a novel approach that uses bioinformatics to predict and identify multiple drug targets and interactions in disease. Here, we used network pharmacology to investigate the mechanism by which triptolide acts in rheumatoid arthritis (RA). We first searched public databases for genes and proteins known to be associated with RA, as well as those predicted to be targets of triptolide, and then used Ingenuity Pathway Analysis (IPA) to identify enriched gene pathways and networks. Networks and pathways that overlapped between RA-associated proteins and triptolide target proteins were then used to predict candidate protein targets of triptolide in RA. The following proteins were found to occur in both RA-associated networks and triptolide target networks: CD274, RELA, MCL1, MAPK8, CXCL8, STAT1, STAT3, c-JUN, JNK, c-Fos, NF-κB, and TNF-α. Docking studies suggested that triptolide can fit in the binding pocket of the six top candidate triptolide target proteins (CD274, RELA, MCL1, MAPK8, CXCL8 and STAT1). The overlapping pathways were activation of Th1 and Th2 cells, macrophages, fibroblasts and endothelial cells in RA, while the overlapping networks were involved in cellular movement, hematological system development and function, immune cell trafficking, cell-to-cell signaling and interaction, inflammatory response, cellular function and maintenance, and cell death and survival. These results show that network pharmacology can be used to generate hypotheses about how triptolide exerts therapeutic effects in RA. Network pharmacology may be a useful method for characterizing multi-target drugs in complex diseases.     

Current status of HTRF® technology in kinase assays

Background: Homogeneous time-resolved fluorescence (HTRF) is a fluorescence resonance energy transfer-based technology used to measure bimolecular interactions. It has been applied successfully to kinase assays and has become an important tool in kinase drug discovery. Objective: This article reviews the current status of HTRF technology in biochemical and cellular kinase assays. Methods: Recent literature and meeting reports on HTRF kinase assays are reviewed, and their principles, advantages and drawbacks, current status and the potential applications in kinase drug discovery are discussed. Results/conclusion: HTRF kinase assays are homogeneous, robust, sensitive, easy to miniaturize and high-throughput. This assay format is versatile, as both peptide and protein substrates can be used, and high ATP concentrations are tolerated, which enables the assay to be performed under conditions mimicking the physiological environment. HTRF kinase assays have been applied to both high-throughput screening and compound mechanistic studies. Besides protein kinases, the technology has now been expanded into the lipid kinase family. Furthermore, the utility of HTRF technology in cellular assays is emerging. HTRF kinase assays are a great addition to the toolbox for kinase drug discovery.