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    高通量篩選:化合物庫在藥物研發過程中的應用及優勢 – MedChemExpress

    提供者:MedChemExpress   發布時間:2020/7/8  閱讀次數:44次   進入該公司展臺

    一、化合物應用
    化合物 (Compound library)是按照特殊的研究目的研制而成的大量化合物集合,適用于高通量篩選。
    1. 新藥研發
    現代藥物研發是最復雜的科學領域之一,需要綜合多種學科的理論和方法。自19世紀末期,隨著生物醫學的實驗研究以及有機化學的巨大進步,現代藥物研發的也逐漸發展起來。迄今為止,已經有1500多種藥物,通過不同的機制發揮了治療多種疾病的作用。藥物研發的流程如下圖所示,主要包括靶標確認,化合物篩選,臨床前研究,臨床研究及批準上市等步驟。其中化合物篩選過程即是從大量的化合物庫中篩選出可以成為藥物的小分子的過程。新藥研發的成功率較低,僅為1/10000-1/5000,因此成功的藥物研發需要大量化合物庫的支持。

    1. 藥物研發流程示意圖
    伊馬替尼是被FDA批準的第一個腫瘤靶向藥物,用于治療慢性髓系白血病(CML)。伊馬替尼的發現符合典型的藥物研發流程。諾華公司利用高通量篩選的方式在大量的化合物庫中篩選到了先導化合物,并經過一系列的修飾和優化,最后形成了具有良好理化性質和生物學性質的候選化合物伊馬替尼。替馬替尼成功通過各期臨床試驗后于2001年被FDA批準上市。

    2. 伊馬替尼結構及優化過程
    1. 老藥新用
    如上所述,新藥從頭研發是一個漫長且代價高昂的過程,平均每個新藥從最初研發到最后上市需花費20-30億美金的研發費用,13-15年的時間。隨著對藥物安全性及有效性的要求不斷提高,開發新藥的成本還將持續上漲。2012年發表在Nature上的文章顯示,盡管有生物、化學、計算機等技術飛速發展的加持,新藥研發仍面臨了投入產出比快速下降的困境。 在這種背景下,“老藥新用(Drug Repurposing)“的概念被提出并且越來越受到制藥行業的關注。老藥新用是指發現現有臨床藥物的新用途,具有成本低、耗時短、成功率高的優勢。事實上,老藥新用的研發成本可以降低到原來的十分之一(3億美金)左右,研發周期也會縮短一倍以上的時間(6.5年)。
    已經通過臨床I安全性確認以及已批準上市藥物的化合物集合起來,即是具有較好安全性、生物活性和生物利用度的高質量化合物庫。利用這些化合物進行新適應癥的開發可以顯著加速藥物開發進度,降低藥物開發的風險。目前已經有多種老藥新用的例子,比如阿司匹林,一直是作為解熱鎮痛消炎作用的治療藥物,在老藥新用研究中發現阿司匹林還可以用于治療大腸

    3. 新藥研發與老藥新用對比圖
    除了作為藥物研發主體之外,化合物庫基礎研究領域也可以發揮很多作用。化合物分子量小、較易進入細胞發揮作用等天然優勢使其成為科學研究的重要工具。例如,化合物可以用來研究分子間的相互作用,用來研究其蛋白靶點在細胞中的具體作用,可以用來與其他實驗技術產生的實驗結果相互印證等。而將大量化合物集合起來,采用高通量的篩選技術對化合物庫進行系統實驗,大大增加獲得陽性實驗結果的概率加速基礎生命科學的研究進展。
    隨著生物醫藥相關學科的發展,大量疾病相關靶點及活性化合物被發現,高通量篩選技術在基礎研究及藥物開發領域得到越來越多的應用。高通量技術的發展也對化合物庫的質量、數量種類等提出了越來越高的要求。高質量的化合物庫往往成為了決定藥物研發或基礎研究成功率的關鍵。
    1. 虛擬篩選
    虛擬篩選 (Virtual Screening, VS)指針對靶蛋白的三維結構或定量構效關系 (QSAR)模型,從化合物數據庫中搜尋與靶蛋白結合或符合QSAR模型的化合物的方法。虛擬篩選可快速從幾十至上百萬化合物中,遴選出具有潛在成藥性的活性化合物,大大降低實驗篩選化合物數量,縮短研究周期,降低藥物研發的成本。虛擬篩選作為計算機輔助藥物設計中的一項實用化技術,在當代的創新藥物研發中發揮著重要的作用。而化合物庫作為虛擬篩選的重要工具,一定程度上決定了小分子藥物研發的速度和質量。

    4. 虛擬篩選

    二、化合物庫
    使用方法及使用注意事項
    化合物庫篩選過程主要包括化合物庫選擇、實驗方案設計、實驗進行、實驗結果檢測、實驗方案優化等步驟。
    進行化合物庫篩選要根據自己的實驗目的選擇合適的化合物庫,設計適合的實驗方案,并設計化合物作用結果的檢測指標及檢測方法。化合物庫篩選的實驗方案設計至少需要包括以下幾個要素:重復孔設置濃度/時間梯度設置對照組設置等。其中對照組設置又包括陽性對照(已有文獻報道可以達到實驗目的的化合物溶劑設置(根據化合物庫中化合物的溶劑情況,設置不同的對照,理論上每種溶劑均需要設置對照)空白對照等。按照設計好的實驗方案進行實驗,第一輪篩選得到初步的陽性結果之后還可以根據具體的研究目標對實驗方案或篩選的化合物進行優化。

    4. 化合物篩選實驗設計示意圖

    三、MCE化合物庫
    優勢
    1. 基于化合物篩選的研究成果高效持續
    基于化合物篩選研究課題,通常可以借助高通量的篩選平臺,可大大提高課題進展的速度。而且,由于采用了化合物庫篩選的研究課題通常是更加具有系統性工作,因此得到的研究成果的質量相對較高。據統計,近三年來采用MCE化合物庫發表的文章平均影響因子約為7.64此外,基于篩選化合物庫篩選進行的研究課題更加具有持續性,可支持多篇學術論文發表
    1. 化合物庫種類齊全,化合物庫中產品種類多樣
    作為全球領先的科研化學品和生物活性化合物供應商MCE可提供60多種活性化合物庫,總計10000+具有生物活性的小分子化合物,可用于高通量篩選 (HTS)和高內涵篩選 (HCS),是進行新藥篩選和新適應癥發現等研究的專業工具。
    MCE提供的化合物庫基本涵蓋了熱門的研究領域(腫瘤、干細胞、神經、表觀遺傳等、信號通路TGFβmTORNF-κB等)及蛋白靶點(激酶GCPRs離子通道并包含多種上市及處于臨床期藥物、天然產物及具有特定結構的化合物此外為了滿足所有科研工作者的個性化需求,MCE還可以提供化合物庫定制服務定制范圍包括化合物種類、化合物規格、化合物庫包裝形式等。

    1. 先進化合物庫管理系統
    為了解決大量活性分子的綜合管理問題,MCE建立高效的管理平臺。該平臺緊跟國際新藥創制的前沿方向,按照我國生物醫藥產業的發展戰略,采用新型的管理模式,通過建立大規模化合物樣品庫發展、管理、維護和使用規范,服務于我國創新藥物的研究和開發。
    平臺保證MCE在研發過程的化合物庫活性分子數目的持續更新,生產和存儲過程化合物的質量控制,對數目龐大的活性分子進行有效分類以及對活性分子相關信息(藥效藥理數據等)的集成與管理。
    1. 400+化合物
    小分子藥物虛擬篩選中,化合物庫“越大越好”;但也需考慮化合物合成問題,這樣才能避免“篩到買不到”的窘境。MCEEnamineLifeChemicalsChemspace強強聯合,可提供400+有庫存、結構多樣、具有類藥性的化合物及38種化合物庫。化合物庫包括蛋白-蛋白相互作用庫、靶向RNA的小分子庫、結構新穎且多樣性豐富的多樣性庫、共價化合物庫、靶點庫 (GPCR、激酶、離子通道等等等。
    Cat. No. Product name Format/Size Descriptions
    HY-L0051V HTS Compound Library 2,121,382.00 Enamine HTS Collection contains 2,121,382 diverse screening compounds. These compounds frequently have unusual structures and unique properties. The collection is particularly recommended for the researchers looking for most diverse screening set.
    HY-L0052V Advanced Library 482,182.00 Enamine Advanced Collection contains 482,182 compounds that have lead-like properties with MW  350, ClogP  3, and RotBonds  7 and/or valuable pharmacophores such carboxylic, primary amino and amide groups.
    HY-L0053V Premium Library 43,525.00 Enamine Premium Collection contains over 43,525 compounds having most favorable molecular properties (high Fsp3, low logP and MW).
    HY-L0072V Agro-like Library 10,240.00 Library of compounds intended for use in agro/crop science.
    HY-L0073V Antiviral Library 3,933.00 Designed for discovery of new Nucleoside-like antivirals
    HY-L0091V Chemspace Lead-Like Compound Library 981,244.00 Chemspace Lead-Like Compound Library contains 981,244 in-Stock lead-like compounds with favorable physicochemical profiles and high Quantitative Estimation of Drug-likeness.
    HY-L0065V CNS Library 38,080.00 Library of novel small molecules with high CNS MPO scores.
    HY-L0076V Covalent Screening Library 14,249.00 A set of screening compounds bearing “warheads” for covalent target modification.
    HY-L0054V Discovery Diversity Set 10 10,560.00 Enamine Discovery Diversity Sets (DDS) are high-quality compound libraries focused on novel chemotypes and non-trivial structures. They compose of DDS-10 (10,560 compounds) and DDS-50 (50,240 compounds) sets which do not overlap. Discovery Diversity Set 10 contains 10,560 diverse screening compounds.
    HY-L0055V Discovery Diversity Set 50 50,240.00 Enamine Discovery Diversity Sets (DDS) are high-quality compound libraries focused on novel chemotypes and non-trivial structures. They compose of DDS-10 (10,560 compounds) and DDS-50 (50,240 compounds) sets which do not overlap. Discovery Diversity Set 50 contains 50,240 diverse screening compounds.
    HY-L0077V DNA Library 5,530.00 Designed for identification of new actives against proteins essential for DNA stability.
    HY-L0078V Epigenetics Library 9,353.00 Library of compounds focusing to hit on a number of epigenetic targets.
    HY-L0058V GPCR Library 54,080.00 Designed for discovery of new GPCR ligands.
    HY-L0056V Hit Locator Library 300 300,115.00 Enamine Hit Locator Library (HLL) is a sizable highly diverse screening set of 300,115 novel screening compounds.
    HY-L0067V Immuno-Oncology Library 52,935.00 Designed for discovery of novel hits in Immuno-Oncology therapeutic area.
    HY-L0064V Ion Channel Library 36,800.00 Designed for discovery of new Ion Channels ligands.
    HY-L0061V Kinase Library 64,000.00 Designed for discovery of novel protein kinase inhibitors.
    HY-L0088V Life Chemicals 50K Diversity Library 50,240.00 Life Chemicals 50K Diversity Library contains 50,240 diverse screening compounds.
    HY-L0087V Life Chemicals HTS Compound Collection 465,800.00 Life Chemicals HTS library is a unique collection contains 465,800 diverse screening compounds for the lead identification via high-throughput screening (HTS) and high content screening (HCS).
    HY-L0082V Nucleoside Mimetics Library 290.00 A set of Nucleoside Mimetics.
    HY-L0066V Protein-Protein Interaction Library 40,640.00 Designed for discovery of novel PPI inhibitors.
    HY-L0084V RNA Library 8,960.00 Library of compounds capable of binding to RNA.
    HY-L0086V Specs HTS Compounds Library 210,070.00 Specs HTS library is a unique collection contains 210,070 diverse screening compounds for the lead identification via high-throughput screening (HTS) and high content screening (HCS).
    注:
    1、每個庫中的分子數量實時變動,以上分子數量僅供參考,以官網實時數據為準。
    2、更多數據庫詳見MCE官網。


    產品推薦:
    1. 生物活性化合物
    https://www.medchemexpress.cn/screening/Bioactive_Compound_Library.html
    生物活性化合物是一類能夠在機體內引起一定生物學效應的物質的總稱,是小分子藥物的主要來源。這類化合物一般比較容易透過細胞膜,作用于細胞內特定的靶蛋白,調控細胞內信號通路,進而引起細胞表型的一些變化。MCE收錄了8700多種具有明確報道的、活性已知、靶點明確的小分子化合物,包括天然產物,新型化合物,已上市化合物及處于臨床期化合物等,可以用于信號通路研究,新藥研發,老藥新用等不同的篩選目的。
    1. FDA上市庫:https://www.medchemexpress.cn/screening/FDA-approved_Drug_Library.html
    臨床藥物: https://www.medchemexpress.cn/screening/Clinical_Compound_Library.html
    新藥研發是一個耗時且成本高昂的研發過程。與新藥研發相比,藥物再定位 (也稱為老藥新用) 具有很多優勢。首先,降低了藥物研發失敗風險;其次,可以縮短研發周期;最后,降低研發成本。批準上市藥物及通過臨床I期的化合物由于具有良好的生物活性、藥代動力學特性和安全性,特別適合老藥新用的研究,可以顯著加快藥物開發進程。
    1. 天然產物https://www.medchemexpress.cn/screening/Natural_Product_Library_.html
    中藥單體化合物庫:https://www.medchemexpress.cn/screening/traditional-chinese-medicine-monomer-library.html
    天然產物是自然界中產生的,來自于任何生物體的小分子化合物,也包括初級代謝物及次級代謝物。天然產物具有潛在的生物活性,可以作為藥物發現的先導化合物,用于商業開發。隨著化合物靶點的開發,對篩選化合物多樣性的需求越來越大。通過對自然界生物多樣性的持續研究,其中許多生物多樣性仍有待開發,天然產物將在滿足這一需求方面發揮關鍵作用。
    中草藥是中藥的重要組成部分,在中國,中藥被認為是許多急慢性疾病的基本治療方法,已經有上千年的使用歷史。許多研究表明,中藥通過多成分、多靶點網絡對機體發揮整體調控作用。中藥單體是中草藥中的活性成分,具有多種藥用特性,如抗氧化,抗癌,抗菌等作用,是新藥開發的重要來源。


    參考文獻:
    [1] Nat Rev Drug Discov. 2008 Jul;7(7):591-607.
    [2] Nature. 2016 Jun 16;534(7607):314-6.

    關鍵詞:高通量篩選  化合物庫  虛擬篩選  

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