藥物開發(fā)周期漫長，成本高昂，大體分為前期藥物開發(fā)、臨床前研究、臨床研究、批準上市等幾個環(huán)節(jié)。前期藥物開發(fā)是新藥開發(fā)中的關鍵步驟，包括對疾病機制的研究、靶點發(fā)現及確認、苗頭 (先導) 化合物的發(fā)現等[1]。
高通量篩選技術 (High-Throughput Screening, HTS) 是藥物設計中常用技術之一，用于從化合物庫中發(fā)現可能成為藥物化學優(yōu)化的先導化合物，大大加快了大批量化合物篩選的進程。
HTS 利用自動化快速測試數千至數百萬個樣品，可在模型生物、細胞、或分子水平上驗證生物活性，篩選已知結構的小分子化合物、化學混合物、天然產物、寡核苷酸和抗體等等[2][3]。
 

小白：小M，我對 HTS 很感興趣，但是我看 MCE 有很多化合物庫，我該怎樣選擇呀？ 

小 M：如有明確的靶點，通路，疾病的話，推薦選擇相應的實體化合物庫；若有明確通路相關的具體蛋白名稱和結構的話，可考慮使用虛擬篩選 (Virtual Screening) 進行初步篩選，再根據虛擬篩選的所得結果，購買對應的實體化合物。

小白：聽起來有點復雜？ 

小 M：No no no，其實并不復雜，實驗目的明確，可迅速找到合適的化合物庫，我們也可以幫您進行篩選匹配出您需要的化合物，根據您的實驗，所需量，所需濃度定制您的專屬化合庫~

 

 

小 M: 基于化合物庫的篩選，主要包括實驗設計，藥物篩選，數據分析，先導化合物確認等過程。

▐  Step1 | 關于篩選方法

如圖 3 所示，HTS 實驗篩選有很多方法，包括細胞實驗、生化實驗、以及體內簡單生物體（斑馬魚等）的實驗等。

較為常用的是基于細胞的篩選，此方法可以提供無法從生化測定中獲得的數據，例如化合物在特定受體或細胞內靶點上是否存在藥理活性。因此，基于細胞的篩選特別有希望成為研究細胞生長和分化、檢查小分子和細胞生長條件對細胞功能和生理學的影響以及了解哺乳動物細胞信號通路的重要工具[3]。 

 

▐  Step 2 | 基于細胞實驗的篩選流程

• 初篩

其中細胞活力/增殖是常用的方法之一，初篩建議先采用單一濃度進行篩選。
常用的是 10 μM 進行篩選 (如果細胞可以耐受較高的 DMSO 含量，初篩使用濃度也可以增加到 30 μM/50 μM; 注意做好 DMSO 溶劑對照!) ，對比抑制率/激活率或者根據化合物篩選的活性數據及數量篩選出陽性化合物。

注意：初篩使用的化合物濃度越低，篩選出的化合物越少，相對活性越高。

• 復篩

將初篩獲得的陽性化合物設置不同濃度梯度進行復篩。建議設置 6-7 個濃度，稀釋范圍盡量高于四個數量級，最高濃度設置可以參考 DMSO 耐受測試數據，一般不超過 100 μM，每種濃度至少設置 3 個重復。

通過復篩結果，排除假陽性化合物及無濃度依賴關系化合物，選擇出最佳活性化合物。

• 先導/苗頭化合物驗證

由于每種檢測方法都存在一定的限制，所以對于初篩或復篩得到的苗頭化合物，還需要通過采用與初篩和復篩不同的檢測方法做進一步驗證分析，以排除假陽性。

注意：實驗要設置陰性對照，陽性對照（如有）及空白對照等。

接下來，小 M 給大家舉 2 個客戶驗證的高分栗子！

文獻來源：Circulation. 2022 Apr 12;145(15):1154-1168.

IF=37.8

在本篇文章中，客戶利用小分子激酶抑制劑庫 (HY-L009) 和用于 CaMKII-δ9 (人類心臟中最豐富的 CaMKIl-δ 剪接變體) 激酶活性測定的高通量系統來篩選出并驗證了具有高活性和選擇性的 CaMKIl-δ 小分子抑制劑 -- Hesperadin，是作為具有心臟保護和抗腫瘤活性雙重功能的先導化合物。

 

圖 5. CaMKIl-δ 抑制劑的篩選流程^[5]。

A: 高通量篩選流程; B: 4160 種化合物對 CaMKII-δ9 激酶活性的抑制率; C: 復篩中抑制 CaMKII-δ9 激酶活性的 IC₅₀ 最低的前 10 個化合物的列表。

 

初篩：首先利用 CaMKII-δ9 重組蛋白建立了一個篩選系統，測試了包含 4160 個化合物的抑制劑庫 (部分購自 MCE) 的抑制作用，以 KN93 作為陽性對照 (圖 5A 和 5B)。在 10 μM 濃度下，33 個分子抑制 CaMKII-δ9 的活性超過 95%。

復篩：測試初篩獲得的 33 個分子抑制 CaMKII-δ9 激酶活性的 IC₅₀。

苗頭化合物的驗證： 在復篩的基礎上，選擇 IC₅₀ 最低的前 10 個化合物 (圖 5C)，進一步分析對心肌細胞的保護作用。

最后作者團隊在體外篩到具有抗腫瘤活性的 Aurora B 激酶抑制劑 Hesperadin，能夠以 ATP 競爭的方式特異性的抑制心臟中 CaMKII-δ。此外，在體內移植了人類癌細胞的 BALB/c 裸鼠模型中，Hesperadin 延緩了腫瘤的生長，但沒有引起心肌細胞死亡或心臟損傷 (圖 6)。

 

圖 6. 抗腫瘤活性的 Aurora B 激酶抑制劑 Hesperadin 的實驗驗證^[5]。

A: Hesperadin 對 CaMKII 亞型的 IC₅₀ 值及激酶選擇性; B: Hesperadin 顯著降低 I/R 誘導的心肌梗死面積; C: Hesperadin 顯著抑制腫瘤生長; D: Hesperadin 在心臟和腫瘤中的雙重功能。

 

文獻來源：Cancer Discov. 2023 Jul 7;13(7):1696-1719.

 IF=28.2 

抑癌基因 TP53 的突變體 Y107H 可增加小鼠的患癌風險，作者通過 MCE 抗癌癥化合物庫  (HY-L025)，從2000多個化合物中經過初篩和復篩 2 次篩選，得到誘導 Y107H 突變的 HCT116 結直腸癌細胞（克隆 A11 和 C2）優(yōu)先喪失活力的化合物，并探究 Y107H 在結腸癌中作用的潛在機制。 

候選化合物的驗證：在篩選得到的化合物中，其中有兩個化合物是谷氨酰胺酶抑制劑 CB-839 和 BPTES，使用獨立細胞活力測定 (Alamar Blue）證實了兩個候選化合物處理細胞后，Y107H 突變的結直腸癌細胞的敏感性增加 (圖 8A 和 8B)。選取 CB-839 進行體內驗證實驗，CB-839 (200 mg/kg) 可以顯著抑制 NSG 小鼠 (移植 Y107H 細胞組) 體內腫瘤的生長。

 

圖 8. CB-839 在 Y107H 突變結直腸癌細胞和小鼠體內的驗證^[6]。

A-B：CB-839或 BPTES處理Y107H 突變的結直腸癌細胞 72 小時的 IC₅₀ 分析；C-D：CB-839 對有 WT p53 或 Y107H 克隆 A11 的 NSG 小鼠中腫瘤生長的影響。

 

得到了先導化合物，也可以對結構做進一步優(yōu)化以促進藥物更好的發(fā)揮作用。整個實驗做完，下一步就可以整理數據補充到你待發(fā)表的文章了！高分在向你招手呢

作為全球領先的科研化學品和生物活性化合物供應商，MCE 目前可提供 200+ 種即用型活性化合物庫，總計 20,000+ 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(fā)現等研究的專業(yè)工具!  
小M 溫馨提示：開學季，化合物庫有大折扣呦，歡迎關注~

生物活性化合物庫

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。20,000+ 種具有明確報道的、活性已知、靶點明確的小分子化合物，產品數量多，靶點全面，涉及的信號通路廣泛，可以用于信號通路研究以及新藥研發(fā)等。

老藥新用化合物庫

新藥研發(fā)是一個耗時且成本高昂的研發(fā)過程，大量潛在藥物從未進入臨床測試，即使化合物進入臨床開發(fā)，最終也只有不到 15% 獲得批準，所以藥物重新利用是有吸引力且務實的[7]。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，這可以降低藥物研發(fā)失敗風險，縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。MCE 收錄了 5,000+ 藥物，適合藥物新適應癥的研究。

天然產物庫

天然產物是自然界中產生的，包括初級代謝物及次級代謝物。天然產物及其衍生物仍然在全球批準的藥物中占很大比例，但是如圖 9 所示，天然產物在高通量篩選中可能未得到充分利用[8]。所以，天然產物具有的生物多樣性以及潛在生物活性，是藥物發(fā)現中先導化合物開發(fā)的重要來源。MCE 收錄了 5,000+ 天然產物，來源豐富，結構多樣，是先導化合物的重要來源。

中藥單體化合物庫

中草藥成分作為中藥的基石，具有廣泛的化學結構多樣性和高選擇性，被認為是分子設計的理想起點。據估計，全球已批準的小分子臨床藥物中不少于 50% 是直接或間接源自草藥成分的[9]。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(fā)的重要來源。MCE 收錄了 3,000+ 中草藥來源的單體化合物，是篩選中藥來源藥物的有用工具。 

片段化合物庫

基于片段的藥物開發(fā) (FBDD) 通常從與靶標結合親和力低、化學結構復雜性低、分子量低 (≤300 Da) 的化學片段開始生成化合物，非常適合先導化合物及功能探針的發(fā)現。片段化合物可以覆蓋廣闊的化學空間，節(jié)省實驗成本、提供多樣化的命中[10]。MCE 收錄了 22,000+ 片段化合物，均符合“類藥 3 原則 (RO3)”，即分子量 ≤300 Da，氫供體 (H-donors)≤3，氫受體 (H-acceptors)≤3，cLogP≤3。

 

當然，MCE 也一直在為全球客戶助力科研！我們擁有已知活性庫、類藥多樣庫、特色片段庫及藥物篩選、先導化合物優(yōu)化平臺，為全球科研客戶及新藥研發(fā)客戶提供一站式藥物發(fā)現及研究服務。如果你有想法，歡迎來詢~

 

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[1] J P Hughes, et al. Principles of early drug discovery. Br J Pharmacol. 2011 Mar;162(6):1239-49.
 
 
[2] Michael Entzeroth, et al. Overview of high-throughput screening. Curr Protoc Pharmacol. 2009 Mar;Chapter 9:Unit 9.4.
 
[3] Paweł Szymański, Magdalena Markowicz, et al. Adaptation of High-Throughput Screening in Drug Discovery-Toxicological Screening Tests. Int J Mol Sci. 2012; 13(1): 427–452.
 
[4] Hasan Aldewachi, et al. High-Throughput Screening Platforms in the Discovery of Novel Drugs for Neurodegenerative Diseases. Bioengineering (Basel). 2021 Feb 23;8(2):30.
 
[5] Junxia Zhang, et al. Novel CaMKII-δ Inhibitor Hesperadin Exerts Dual Functions to Ameliorate Cardiac Ischemia/Reperfusion Injury and Inhibit Tumor Growth. Circulation. 2022 Apr 12;145(15):1154-1168.
 
[6] Alexandra Indeglia, Jessica C Leung, et al. An African-Specific Variant of TP53 Reveals PADI4 as a Regulator of p53-Mediated Tumor Suppression. Cancer Discov. 2023 Jul 7;13(7):1696-1719.
 
[7] Steven M Corsello, et al. The Drug Repurposing Hub: a next-generation drug library and information resource. Nat Med. 2017 Apr 7;23(4):405-408.
 
[8] Brice A P Wilson, et al. Creating and screening natural product libraries. Nat Prod Rep. 2020 Jul 1;37(7):893-918.
 
[9] Liu-Xia Zhang, et al. TCMSID: a simplified integrated database for drug discovery from traditional chinese medicine. J Cheminform. 2022 Dec 31;14(1):89.
 
[10] Qingxin Li, et al. Application of Fragment-Based Drug Discovery to Versatile Targets. Front Mol Biosci. 2020 Aug 5;7:180.