藥物篩選新技術的應用第一頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三藥物篩選的概念和特點藥物篩選虛擬篩選利用計算機強大的計算能力，采用三維藥效基團模型搜尋或分子對接的方法，在化合物數據庫中尋找可能的活性化合物。高通量篩選是基于藥物作用靶點在分子、細胞水平上進行的藥物活性的自動化大規模篩選過程，主要依賴于含有大量化合物的樣品庫、計算機控制的自動操作系統和微量靈敏的生物反應及檢測系統。第二頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三一.藥物篩選的一般流程靶標測定方法1藥物靶點的選擇2藥物篩選第三頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三二.藥物篩選在新藥研究中的地位在藥物篩選方面已經積累了豐富的經驗，達到令人滿意的水平選用不同方法篩選藥物上仍有弊端，需多方面綜合考慮第四頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三三.藥物篩選平臺動物實驗傳統的藥理學研究

現代藥物篩選方法第五頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三（一）分子水平藥物篩選最大特點：藥物作用靶點明確分類：根據檢測方法的不同一.均相篩選方法二.根據藥物與靶蛋白親和性篩選化合物三.固定化靶分子的篩選方法四.其他方法第六頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三（二）細胞及動物水平藥物篩選一.細胞水平的藥物篩選1.酵母雙雜交系統2.哺乳動物細胞系統二.動物水平的藥物篩選第七頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三（三）高通量篩選高通量篩選的基本條件1.藥物靶點2.分子或細胞水平的高特異性體外篩選模型3.待篩樣品庫4.自動化操作系統5.高靈敏度檢測系統6.數據采集傳輸處理系統第八頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三高通量篩選涉及的技術1.組合化學合成和組合生物合成技術2.計算機技術

樣品管理、操作過程的控制、篩選結果的分析和處理3.生物芯片技術

基因芯片、蛋白芯片、細胞芯片、組織芯片第九頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三四.藥物篩選實例（一）分子水平的高通量篩選

BIACORES51

主要用途：快速單一濃度篩選

小分子與靶標分子相互作用動力學分析

詳細的靶標和位點特異性研究

早期體外的ADME研究

基于SAR/QSAR先導化合物優化的動力學研究第十頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三實驗條件：

BIACORES51系列傳感器芯片CM5凝血酶抑制劑碳酸酐酶抑制劑偶聯試劑：N-乙基-N'-二甲基-氨丙基-碳二酰亞氨

(N-ethyl-N'-dimethylaminopropylcarbodiimide,EDC)N-羥基琥珀酰亞氨(N-hydroxysuccinimide,NHS)

乙醇胺(ethanolamine)工作緩沖液：10mMPBSbuffer,pH7.4,含2%/5%DMSO和0.005%P20洗滌溶液：50%DMSO,含0.01%P20再生溶液：4MMgCl2/10mMNaOH

第十一頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三凝血酶抑制劑相對分子質量碳酸酐酶抑制劑相對分子質量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)雙氫氯噻嗪(hydrochlorothiazide)呋塞米(furosemide)偶氮磺酰胺(azosulfamide)398172201298331542凝血酶和碳酸酐酶的陽性化合物第十二頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三（二）細胞水平的高通量篩選

G蛋白偶聯受體

藥物研究：30%的藥物靶標是G蛋白偶聯受體家族成員

人類D4.4(多巴胺受體的一類)

嵌合G蛋白(Gqo5)

在HEK-298細胞系中穩定共表達磷脂酶C和細胞內Ca2+釋放結合起來第十三頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三1.細胞水平微陣列化合物篩選平臺

(cell-basedmicroarrayedcompoundscreeningformat,ARCS)篩選化合物：260，000個篩選過程：1%瓊脂糖凝膠共表達D、G的細胞fluo-4細胞凝膠細胞密度(8-10)×106個/mL電荷偶聯呈像系統呈像厚度0.75mm獲取圖像激發波長480nm發射波長520nm第十四頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三2.傳統的基于熒光呈像平板計數法

(fluorometricimagingplatereader,FLIPR)共表達D、G的細胞FLIPR檢測熒光值激發波長480nm發射波長520nm第十五頁，共十六頁，編輯于2023年，星期三ARCS和FLIPR方法比較ARCS模式篩選多巴胺激動劑靈敏，重復性好，可發現新的多巴胺激動劑從ARCS初篩得到的hits用傳統的FLIPR方法驗證，重復性