受体药物筛选设计
药物筛选药物筛选方法学概论药物筛选概况一
第二篇药物筛选第五章药物筛选方法学概论第一节药物筛选概况一、药物筛选定义药物筛选：是对可能作为药用的物质进行初步药理活性的检测和试验，以求发现其药用价值和临床用途，为新药研究和开发提供最初始的依据和资料。
成功的筛选能够缩短创新药物研究与开发的周期、降低成本、减少风险和提高效率。
虽然偶然发现的药物在药物研究中具有一定的作用，但过程是不可控的，因而不可能成为发现药物的主要途径。
新药的发现，必须依赖主动寻找的过程，或称为广义的药物筛选过程。
二、药物筛选形式（一）定向筛选即采用特定的方法，专门筛选防治某种疾病的药物。
这种方法是现代医学研究过程中长期使用的方法，并在药学研究中取得了巨大的成就，如治疗心血管疾病的药物、抗肿瘤药物等。
定向筛选对于发现某一类型的药物行之有效，但对于被筛选的物质来讲，却不能全面反映出内在的作用，因此理想的方法是在定向筛选的同时能够实现一药多筛，从多方面发现这些物质的作用。
（二）对特定样品的筛选其特点在于利用已有信息，在特定的样品范围内进行筛选。
例如抗生素类药物的筛选，筛选多种细菌产物的抗菌活性，从而发现了大量新的抗生素。
对中药的研究也是采取这种方法，根据中药已有的相关信息，筛选特定中药的有效成分。
这种方式具有较高的成功率，但被筛选的范围受到限制，忽略了广泛的资源，样品间对比的范围较小，易造成对低效样品的高投入研究，特别是信息资料不可靠时可能产生误导。
（三）比较筛选根据对现有药物的认识，以确定的模型进行筛选，由此发现同类型而作用更好的新药物，其中包括“me－too”药。
可利用的药物信息包括药物作用机制、药物代谢过程以及病理机制等。
例如根据甾体激素类药物的结构，找到了大量抗炎药物；根据阿片类镇痛作用原理，发现了新的镇痛药物等。
（四）随机筛选是对可能作为药用的样品进行药理活性的广泛筛选。
这种筛选方法是新药发现的最基本方式，也是在医药发展过程中人们一直进行的方式。
特点是能够发现全新的药物，但成功率不可预测。
抗体药物筛选的一般方法
抗体药物筛选的一般方法
抗体药物筛选的一般方法包括以下步骤：
1. 选择适当的靶标：根据疾病的特征和致病机理，选择适当的靶标，如细胞表面蛋白、细胞因子及其受体等。
2. 制备抗体库：制备包括单克隆和多克隆抗体在内的抗体库，通过不同的筛选方法进行抗体筛选。
3. 筛选抗体：利用ELISA、PCR、流式细胞术等方法对抗体库进行筛选，筛选出具有高亲和力、高度特异性、低副作用等优良特性的抗体。
4. 验证抗体：在试管和体内进行抗体验证，如体内药物动力学、药物药效学、毒性测试等，以确定抗体的安全性和有效性。
5. 优化抗体：通过改变抗体结构、引入基因工程技术等方法进行抗体的优化，提高抗体的亲和力和特异性，降低免疫原性等。
6. 开发生产工艺：根据抗体的特点和用途开发相应的生产工艺，如细胞培养、蛋白纯化等。
7. 工业化生产：将筛选出的优良抗体进行工业化生产，以满足临床需求。
药物设计中的靶点识别和筛选
药物设计中的靶点识别和筛选药物设计是一门重要的学科，是药物研究和发展中的核心领域之一。
药物设计的主要目的是发现新药物，并提高已有药物的药效，临床应用范围和安全性，以提高治疗效果和患者的生活质量。
靶点识别和筛选是药物设计研究的重要组成部分，是药物设计中的第一步，对药物设计的成功与否至关重要。
靶点是药物设计中最重要的概念。
药物通过与靶点结合，产生药效，进而治疗疾病。
因此，正确的靶点选择对药物的药效和安全性有着至关重要的影响。
为了找到最合适的靶点，药物设计需要进行靶点识别和筛选。
靶点识别是指发现与药物作用相关的生物分子，也就是药物作用的具体靶点。
靶点可以是酶、蛋白质、激素受体等生物大分子或细胞器，在生物学、生物化学和分子生物学等科学领域都有应用。
药物与靶点结合后，可影响其生物学功能，例如阻止其催化反应、改变其构象、阻止其表达等。
因此，靶点识别是药物设计中非常关键的一步。
靶点识别需要依赖于现代分子生物学技术的支持。
例如，基因工程、基因芯片、蛋白质芯片、蛋白质结晶、分子对接等技术，使靶点识别这一领域得到了快速的发展。
其中，基因工程和基因芯片技术对于寻找新的靶点非常重要。
一些基因和基因产物被认为是药物靶点，因为与它们结合的药物会改变它们和 / 或其衍生物的活性。
靶点筛选是指通过实验或计算等方法，从发现的靶点中挑选出最理想的靶点。
靶点筛选需要根据药物的特性，包括化合物的物理化学性质、药代动力学特征、ADME参数以及安全性等方面进行多角度的评估。
此外，还需要考虑药物的适用症、毒性和药物相互作用等因素。
靶点筛选旨在寻找最合适的靶点，以提高药物的临床效果和安全性。
靶点识别和筛选在药物设计中具有重要的意义。
在整个药物设计和研究过程中，靶点识别和筛选是药物设计的核心。
只有正确地识别和筛选靶点，才能高效地发现新的药物，改善治疗效果和患者的生活质量。
未来随着更多新技术的应用，靶点识别和筛选将会得到更进一步的发展。
基于药效团模型的药物设计与筛选
2020年34期设计创新科技创新与应用Technology Innovation and Application基于药效团模型的药物设计与筛选*刘景陶（河套学院，内蒙古河套015000）1计算机辅助药物设计方法学随着计算机技术与药物设计学科的融合，利用计算机的模拟技术和图形技术进行药物分子筛选成为一门崭新的学科。
计算机辅助药物设计通过对配体和受体间相互作用的原理的研究。
是基于各种分子模拟技术及各种数理统计方法，在缺乏受体结构的情况下，可以进行基于配体小分子的虚拟筛选。
即间接法，从一系列分子中寻找出受体活性位点，再以此设计新的配体。
现代药物研发工作中，基于结构的分子设计已成为临床前药物开发有效策略的标志。
随着对蛋白结构和功能的认识越来越深入，以及基因组学推进了基于结构设计新药的进步，并为该策略应用于新疗法的药物开发提供了巨大的保障。
人类基因组测序结果表明有20000~25000个人类蛋白编码基因，每个基因可以为一种蛋白质编码，这些蛋白负责实现人体内所有的细胞功能。
同时这些蛋白也可以参与病理过程。
为了充分利用新靶点和结构信息，需要深入了解酶的功能、理解分子设计的基本原理、并明确基于结构设计药物活性分子时可能面临的障碍，因而为基于结构的新药设计和新药研发提供独特的机会和挑战。
基于结构设计的方法彻底改变了药物化学实践过程和临床前药物研发过程。
2通过间接法进行药物设计相似的化学结构可能产生相似的生物活性，这就是配体相似性原则，在配体相似性原则指导下，将化学结构相似的一对生物靶标的活性作系统的相关性分析，采用“全局”或“局部”的分子观点，揭示并预测化学结构与药理活性的关系。
化学结构决定着药理作用和成药性，杂泛性关系到药效、药代和安全性等内容，利用靶标的三维结构或根据药物分子的结构的相似性或药效团总结出的规律或模型，可对药物分子的杂泛性进行预测。
基于结构的设计，在许多首创药物发现和开发中的成功应用，产生了药物发现和开发中的新概念和新工具。
药物筛选细胞模型的种类
药物筛选细胞模型的种类目前用于药物筛选的细胞模型可分为三大类：基于靶点的细胞模型、基于表型的细胞模型和抗病毒药物筛选的细胞模型等。
1. 基于靶点的细胞模型建立基于靶点的细胞模型，要明确药物可能作用的靶点，进而建立靶点过表达的细胞，筛选对靶点有明确作用的药物。
基于靶点的细胞模型是目前用于药物筛选的细胞模型的主要类型，可以分为四类。
(1)以受体为靶点的细胞模型：如以维甲酸受体为靶点的药物筛选细胞模型。
(2)以通道为靶点的细胞模型：如囊性纤维化相关的氯离子通道CFTR激活剂／抑制剂筛选细胞模型。
(3)以信号通路为靶点的细胞模型：如NF2κB信号通路的抗阿尔茨海默病药物筛选细胞模型。
(4)以报告基因和其他类型联用为靶点的细胞模型：事实上前三种药物筛选细胞模型通常是和报告基因联用来建立的，这样能够比较快速直观地观察到药物作用后细胞的变化。
目前常用的报告基因有绿色荧光蛋白(GFP)和分泌型碱性磷酸酶(SEAP)等。
由人胎盘基因编码的分泌型碱性磷酸酶，能分泌至细胞外，无须裂解细胞就能进行检测，有较强的耐热性，通过热处理就可以排除细胞内源性碱性磷酸酶的干扰。
在用碱性磷酸酶做报告基因时，通常是将其与要检测的靶点通过基因重组构建共表达的载体，然后稳定转染到细胞内，在筛选药物时，通过检测SEAP，就可以达到检测药物靶点检测水平的目的。
绿色荧光蛋白的发现，特别是在其基础上通过改造形成的，如黄色荧光蛋白(YFP)、增强型绿色荧光蛋白(EGFP)及其他突变体的产生，极大促进了药物筛选细胞模型的发展。
绿色荧光蛋白是一类对离子变化敏感的荧光蛋白分子。
将绿色荧光蛋白与目的药靶稳定共转染于细胞模型中，药物作用于药靶后，会引起细胞内环境的变化，从而使荧光强度发生改变。
通过荧光测定装置来捕捉用药前后的荧光强度变化，可以快速直观地观察到药物与药靶的作用情况。
2．基于表型的细胞模型基于表型的药物筛选模型通过筛选那些能造成细胞产生期望的生理变化的化合物，将有助于新蛋白、新靶点的发现。
药物筛选方法
药物筛选的方法分子水平筛选Microbead FCM联合筛选原理：FCM（流式细胞术）（flow cytometry）是一种可以对细胞或亚细胞结构进行快速测量的新型分析技术和分选技术，它可以根据穿过毛细管的细胞荧光强度或类型分离细胞。
由于不同的分子与标记有不同荧光素的受体或抗体结合，利用和细胞大小相似的Microbead作为固相载体取代细胞通过FCM，不同荧光标记的Microbead就被分离出来，于是靶分子或目标分子就很容易的被分离、纯化。
应用：Lanza等利用这项技术测定了患有脊髓发育不良综合症和急性骨髓源白血病病人体内的各种细胞因子受体CR表达量的变化。
蛋白质-蛋白质；蛋白质-RNA相互作用。
免疫共沉淀（co-immunoprecipitation）原理：它是利用抗原和抗体的特异性结合以及细菌的Protein A或G特异性地结合到抗体（免疫球蛋白）的Fc片段的现象开发出来的方法。
其基本原理是，在细胞裂解液中加入抗兴趣蛋白的抗体，孵育后再加入与抗体特异结合的结合于Agarose珠上的Protein A或G，若细胞中有与兴趣蛋白结合的目的蛋白，就可以形成这样一种复合物：“目的蛋白—兴趣蛋白—抗兴趣蛋白抗体—Protein A或G”，经变性聚丙烯酰胺凝胶电泳，复合物又被分开。
然后经免疫印迹或质谱检测目的蛋白。
这种方法得到的目的蛋白是在细胞内与兴趣蛋白天然结合的，符合体内实际情况，得到的结果可信度高。
应用：免疫共沉淀一般用于低丰度蛋白的富集和浓缩，为SDS-PAGE（聚丙烯酰胺凝胶电泳）和MS质谱分析鉴定准备样品，常用于测定两种目标蛋白质是否在体内结合；也可用于确定一种特定蛋白质的新的作用搭档。
主要用于检测大分子和大分子相互作用。
放射免疫性检测（RIA）（与EIA，FIA相比灵敏度更高，但由于放射性元素，RIA的使用受到了限制）原理：（1）竞争结合分析：Ag（非标记抗原）+ Ab（特异性抗体） - AgAb*Ag（标记抗原）+ Ab（特异性抗体）- *AgAb（2）IRMA（免疫放射分析）应用：（1）肿瘤相关抗原的测定：AFP，CEA，CA199，CA125，CA153，CA724，CYFRA211，PSA等（2）激素的测定：下丘脑-垂体-甲状腺轴激素等（3）非激素蛋白质的测定，酶，药物及维生素，免疫分子等的测定。
智能药物筛选系统的设计与实现
智能药物筛选系统的设计与实现药物研发是要耗费大量的时间和金钱的。
而且即便是投入了大量的资源进行研发，最后研发成功的药物也可能会有很多的风险和未知的副作用。
因此，人们对于药物的筛选和研发越来越需要一些智能化的方法与技术。
智能药物筛选系统的设计与实现就是在这个背景下被提出的。
1. 药物筛选的基础原理药物的筛选最重要的就是药物与人体细胞的相互作用。
一个药物的主要功能就是与人体细胞上的受体相互作用，从而达到一定的治疗作用。
一般来说，药物通常会分为活性和不活性两种。
从原理上讲，活性的药物会与受体发生相互作用，而不活性的药物，因为并未与受体发生相互作用，因此无法发挥药物的功效。
2. 智能药物筛选系统的主要流程在实现智能药物筛选系统的设计与实现之前，我们需要对此进行详细的了解。
这个系统的标准流程如下：①筛选化合物数据的整理将药物分子与人体细胞分子结合的化合物数据进行收集整理，包括分子构型、分子描述符、分子电子属性和其他分子信息。
②药物数据库的创建通过已有药物数据库和历史数据，建立包含药物性质及分子信息的数据库，为系统提供更多药物处理的数据。
③药物属性预测使用机器学习方法和传统的统计分析方法来预测药物属性。
通过建立系统开发者或其他研究者提供的数据集合训练模型以进行化合物的活性、稳定性、安全和生理作用特征的预测。
这个过程并不仅仅是简单的模型训练，往往还需要对数据进行分类优化、参数选取、结果评估和验证等多个工作。
④高通量药物筛选对预测的活性化合物进行筛选，筛选后通过有机合成、毒理学评估等测试方式进行验证，并对结果进行分析。
⑤功能综合评估对通过高通量药物筛选的药物化合物进行属性预测及功能综合的评估，以确定其安全性、稳定性、生命周期表现、并为未来的开发提供预测。
3. 智能药物筛选系统的优势采用智能化的技术来进行药物研发筛选，可以带来很多的优势。
主要的优势如下：①缩短药物研发的周期传统的药物研发过程需要耗费大量的人力和物力，并且在研发的初期阶段无法确定是否会有不良反应或者副作用等情况发生。
基于受体的药物设计流程
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Dept.of Biophysics, Peking University School of Basic Medical science
对于筛选工作，IC50值,使用非常广泛，有实际意义。 如果对某些老药改进，选译副作用更小的新药，常用所 谓相对结合亲和力（Relative binding affinity)数：
IC50值与Ki值：表明抑制剂与受体结合作用强弱的指标
IC50值仅有相对意义，因为放射性比活度不同，受体用量不同,IC50值会不一样, 常不能与其它实验室值相比较，它并不能反应外界抑制剂与内源性配基与受体的竞争 是什么性质。
Ki值:抑制常数,它实际上是外界抑制剂与受体的平衡解离常数，不受实验条件的影响， 是个常数，不同实验室的结果可以比较。所以是外界抑制剂最好的指标, 另外，它还能反 映外界抑制剂与内源性配基对受体竞争是什么性质，是竞争结合，非竞争结合或反竞争结合等。
GPCRs 217 45 Enzymes 135 28 Hormones and factors 53 11 Unknown 34 7 Ion channels 24 5 Nuclear receptors 10 2 DNA 10 2 -----------------------------------------------------------------------------------------------
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笫一节 受体药物的筛选
一、受体药物体外筛选的放射配基结合分析系统
1.准备受体膜或细胞株或细胞核标本，2.放射性标记配体。 3.要确定结合反应的平衡条件。包括温度、时间、缓冲液（离子强度及pH）等。 调节这些因素可以获得最佳温育条件，以确保温育达到平衡
竞争抑制结合曲线
非竞争抑制结合曲线
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IC50与Ki关系式(5-27)如下:
Ki I 50 [ L] 1 KD
2.利用(5-27式)求解。用此公式有两点需强调： A.是竞争结合。 B.在反应平衡时.配基浓度[L]是游离配基浓度， 所以[L]是不易取得，如果总结合[RT]远小于 [LT],所以[LT]与[L]是非常接近，可以用[LT]代 [L]。
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受体药物筛选与设计
上世纪60年代前受体的研究都用整体动物， 定性的研究，这样的研究效率低，药物用量大， 整个研究工作速度很慢。 上世纪60年代后受体的研究采用放射配基结 合分析，受体研究进入分子和定量时代，研究效 率高 ，药物用量小, 而且开展受体亚型的研究， 大大加快了受体新药发展，因此，受体药物研究 已从盲目的随机筛选进入根据一个已知受体样本 为基础筛选毒副作用更小的新药开发, 是受体药物 进入大发展时期。 1996年有人统计了以生化类分子为靶点的现 代治疗药483种受体药物约占63%,见下表：
Ki值求解：1.双倒数作图法。
求解时,加样方式如同饱和结合反应(I0),同时再做饱和结合管数(除总放射配基,B0,NSB外) 其它各管加一定量抑制剂(I1)，可以求两条双倒曲线，两条曲线相交纵轴即竞争抑制结合曲线，
按(5-24式)求Ki值，按(5-25式)求Ki值
，
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2. 饱和结合反应:饱和结合反应是一定量受体蛋白加递增的配基浓度，直到饱和结合状态。可绘 出饱和结合曲线，并且通过Scatchard直线转换,可获得重要参数Bmax(RT)及Kd。
饱和曲线图
拮拮抗剂的浓度
竞争结合反应，饱和结合反应，这两种结合反应加样方式是不同的.
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二、竞争结合反应和饱和结合反应:
1.竞争结合反应: 竞争结合反应是一定量受体蛋白加一定量的放射配基. 再加不同浓度的竞争结合物,可绘出竞争结合曲线, 可获得IC50值。
拮抗剂的浓度
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相对结合亲和力 标准参考药物 IC50 100 % 待试化合物 IC50
以相对结合亲和力来比较众多待试化合物与以老药为标准作参比。
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三. 受体药物体外筛选
1、手工筛选法： 操作过程包括采集, 制备受体制剂, 进行受体结合反应.一次实验只能做几个样品。 对少数含有生物活性的化合物作进一步筛选,最后确定有希望成为所谓先导化合物。 这种方式也可用来筛选副作用小的受体药物.
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Biochemical Classes of Drug Targets of Current therapies
------------------------------------------------------------------------------------------------Molecular targets of drug therapy ------------------------------------------------------------------------------------------------Target Number of drugs(n=483) %