命中生成和选择

药物发现的目标是确定新的治疗用途的药物,这些药物具有预期的生理效果,并且对人类消费是安全的。

早期药物发现侧重于识别能够作用于特定靶标以产生所需调制的化合物。对于命中生成和选择,研究人员筛选了许多不同的化合物来找到潜在的候选人,然后他们的表征和测试。

首先,研究人员必须选择要检查哪种化合物。

最广泛的方法只是采用高通量筛选技术来扫描数千甚至数百万分子的整个复合库。或者,药物显影剂可以选择扫描更小,更聚焦的化合物子集,以节省时间和资源。新利体育 app

这些子集可以包括以下化合物:

  • 已经有数据表明他们调制目标
  • 在结构上类似于调制目标的现有代理
  • 可以人工设计和合成理论上调节目标

复合管理涉及储存,组织,跟踪和数据库这些候选化合物,以便于参考和使用。有效的复合管理实践不仅简化了物流负担,还可以帮助研究人员仅选择最相关的筛选化合物。

其次,研究人员必须决定如何确定是否存在化合物-目标相互作用。这需要分析选择(或分析发展,如果必要),并选择参数将表明“命中”。正确的化验开发是避免假阳性和假阴性的关键。通过解析生成的数据并为下游分析识别具有更大影响的点击,这对于屏幕后点击选择也是必不可少的。

命中生成实验可以分为初级和二次筛选。在初级筛查中,研究人员寻求复合和目标之间相互作用的证据。这可以是可测量的配体 - 受体或抗体 - 抗原相互作用的形式,或通过量化已知的下游效果的抑制或激活。初级筛选测定技术,例如ELISA,流式细胞术和AEQUORIN测定,通常处理极高的吞吐量并简单地解释。

在二次筛查中,研究人员选择在初级筛查期间识别的导线进行进一步检查。二次筛查的目标是确认击中准确性,专注于吞吐量的灵敏度和可靠性。因此,二次筛选通常使用更复杂的模型 - 例如细胞和组织而不是初级筛选,并且旨在确定诸如动作和剂量响应曲线的参数。

鉴于今天研究人员可用的纯粹数量,以及可以使用现代高吞吐量技术快速生成的大量数据,从自动化中大大击中生成和选择效益。

命中生成和选择工作流程的任何或所有元素的自动化有助于不仅可以减少后勤负担,而且还可以提高数据准确性和再现性,以及防止错误的错误来自错误或混乱。

总结

  • 早期药物发现专注于通过筛选过程识别和确认“命中”。
  • 使用高通量和高灵敏度测定技术筛选许多化合物。
  • 复合管理和分析发展实践对于击中生成成功至关重要。
  • 初级筛选旨在建立目标化合物相互作用;二次筛选旨在确认击中真实性。
  • 自动化部分或全部命中生成和选择工作流提供相当大的科学和后勤效益。