现代药物分析重点

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现代药物分析重点

现代药物分析选论光学小分子设计及应用一、荧光的基本原理荧光物质的分子吸收了特征频率的光能后，由基态跃迁到能级较高的第一电子激发态单线态或第二电子激发态单线态，然后通过无辐射跃迁返回到第一电子激发态单线态的最低振动能级上，再从该能级降落至基态的各个不同的振动能级上，同时释放出相应能量的分子荧光，最后以无辐射跃迁形式回到基态的最低振动能级。

二、常见的染料种类荧光素类染料：

FITC（异硫氰酸荧光素）FAM（羟基荧光素）TET（丝氯荧光素）罗丹明类：

R101 RB200 TAMRA 菁染料：

噻唑橙（TO）恶唑橙（YO）其他类：

二苯乙烯、萘酰亚胺、香豆素类、吖啶芘类三、分析化学药物分子相关的期刊名称 Sprin ger、Chemi cal Revie ws、Talan ta、Organ ic Lette rs、dyes and pigme nts 体内药物分析析一、生物样品处理方法以及特点【生物样品的特点】样品珍贵，浓度低、量少；来源广泛、组成复杂、基质复杂；样品脆弱，容易失活；提纯步骤繁琐。

【生物样品处理方法】 1.不稳定样品的预处理（氧化水解）（1）易被氧化药物：

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a.样品中加入抗氧剂（VitC+EDTA、半胱氨酸、2-巯基乙醇）

b.将不稳定的药物转化为稳定的衍生物（2）易水解药物预处理：

酯酶抑制剂 2.常规方法：

（1）蛋白质沉淀法：

加入甲醇、乙腈等有机溶剂，同时采用超速离心机；加入中性盐沉淀；（2）超滤法：

操作条件温和，没有相态变化，能量消耗小，破坏有效成分可能小需要血量少（3）液液萃取法：

一次提取可取出大量杂质，根据不同的有机溶剂，可具有高选择性（4）SPE（固相萃取技术）特点：

基质效应小（5）直接进样技术与柱切换技术在线处理和分离（样品处理柱和样品分析柱）（6）衍生化可以提高稳定性检测特性等问题（7）离子交换树脂：

具有高选择性，但较麻烦适用于高极性，可电离的物质。

（8）其他（顶空 GC、制备 HPL C、微透析技术）二、体内药物分析评价指标、合格标准 1.方法特异性：

特异性是指样品中存在干扰成分的情况下，分析方法专一的测定分析物的能力，注意在待测物出峰位置，空白基质应无干扰 2.标准曲线与线性范围：

定量范围应查文献，结合预实验结果确定；至少 6 个点线性大于 0 .99 每个浓度点和加入浓度的差异，L20% 其他15% 3.方法定量限 LOQ：

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 满足 3~5 个消除半衰期时样品中的药物浓度或能检测出 Cmax 的 1/10~20 时的药物浓度 4.精密度与准确度；三个浓度点每个浓度点五份样批内批间精密度低20%中高 15% 准确度不单独考察 5.提取回收率；中低 3 个浓度（80%、100%、120%）的提取回收率,其结果应当精密和可重现. 应考察高中低三个浓度的提取回收率 = 样品处理过程后/纯标准品 * 100% 6.介质效应（ME）；用 LC-MS 测定样品时，由于内源性干扰物的存在，待测物在离子化过程中发生离子增强或离子抑制的作用.使测物响应值不稳定在 85%--115%范围内可认为没有介质效应措施：

（1）选择合适样品前处理方法，LLE 和 S PE 介质效应相对较少（2）改变待测物的色谱分离条件，优化色谱条件使内源性物质与待测物分开（3）采用小进样量（4）利用液相色谱电解质效应，加入有机酸或碱，促进离子化（5）使用较低流速，降低了待测成分与基质成分在离子源的竞争（6）改用不同的离子源，考虑 APC I 和 APP A，ESI 对基质的敏感性更高 7.样品稳定性：

室温放置 8 h 时间、反复冻融、长期冰冻、进样器放置 89h 三、代谢物研究的制备方法 1.体外方法：

肝微粒体温孵法、肝细胞温孵法、基因重组酶温孵法、肝组织切片法、离体肝灌流法肠道菌群体外温孵法（甘草皂苷） 2.体

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内方法：

胆汁尿液粪便血液其他（乳汁肝匀浆等）蛋白质组学一、蛋白质组学的定义和特点蛋白质组学是指在大规模水平上研究蛋白质的特征，包括蛋白质的表达水平，翻译后的修饰，蛋白与蛋白相互作用等，由此获得蛋白质水平上的关于疾病发生，细胞代谢等过程的整体而全面的认识。

蛋白质组学从蛋白质的水平上，对蛋白质进行定量，动态、整体的研究、阐明生物体全部蛋白质，表达模式及功能模式【特点】蛋白质组学是动态的，表现出多样性。

1）从 mRNA 表达水平并不能预测蛋白质表达 2）蛋白质动态修饰和加工并非必须来自同一基因序列 3）蛋白质组动态反映生物系统所处的状态 4）蛋白质组学较之前的基因组学对于生命现象的解释更直接、更准确。

二、蛋白质组学的定量方法 1.利用荧光染料进行定量的蛋白质组分析技术。

适用于检测蛋自质的荧光染料有两类: 1）用于蛋白质荧光染色，如 Sypr o Ruby 和 RuBS 2) 用于蛋白质的荧光标记，如 Cy2,Cy3 和 C y5,可进行荧光双向差示凝胶电泳。

2 运用质谱进行定量的蛋白质组分析技术：

a 稳定同位素代谢标记技术

b 同位素亲和标签技术主要是使用一种称为 I CAT 的化学试剂。

其结构由三部分组成：

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 第一亲和标签（生物素），用来分离经标记后的多肽；第二连接子，用来整合稳定的同位素；第三活性基团，用来特异结合巯基。

三、二维电泳第一相等电聚焦电泳分离第二相按质量分离固相 PH 梯度等电聚焦优点：

克服了载体两性电解质阳极漂移，可精确设定 PH 准备步骤：样品准备第一维固相 PH 梯度第二维 SD S-PAGE染色考马斯亮蓝图像分析，自动扫描优点：

可分离 10 ～100 kD 范围内蛋白质；高灵敏度和高分辨率；便于计算机进行图像分析处理；与质谱分析匹配缺点：极酸、极碱性蛋白质，疏水性蛋白质，极大蛋白质、极小蛋白质及低丰度蛋白质用此种技术难于有效分离。

胶内酶解过程费时、费力，难于与质谱联用实现自动化创新药物研发中的难点一、杂质分析杂质分类：

无机杂质（试剂、配位体、催化剂、重金属、其他金属、无机盐、活性炭）、有机杂质（起始原料、副产物、中间体、降解产物、试剂、配位体、催化剂、几何异构立体异构）残留杂质已鉴定杂质：已确证了结构特征的杂质特定杂质：

在质量标准中规定杂质并有自己限度标准的杂质已鉴定或未鉴定潜在杂质：

按照理论推测在生产或储藏过程中可能产生的杂质，实际生

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产中不一定存在杂质谱：

存在于药品中的杂质组成或模式杂质谱分析的基本途径：

挥发性杂质残留溶剂HS-GC 其他 GC-MS 有机RP-HPLC不同检测器 /梯度洗脱互补方法HPEC or HPTLC or HPGPC 无机杂质 ICP-MS or 离子色谱二、手型（一）不同构型的立体异构体生物活性不同 1.药物的生物活性完全或主要由其中的一个对应体产生 s-萘普生 2.两个对应体具有完全相反的生物活性哌西那朵 3.一个对映体有严重的毒副作用四咪唑 4.两个对应体的生物活性不同，但合并用药有利奈必洛尔 5.两个对应体具有完全相同的生物活性普罗帕酮（二）手性药物研究 1.原料药制备工艺研究结构确证 2.选择制剂的剂型、处方与工艺 3.质量研究 4.制订质量标准 5.稳定性研究（三）绝对构型（或通过衍生物的构型）确证方法 1.比旋度测定 4.旋光色散（ORD） 2.手性柱色谱（Chira l HPLC/GC） 5.圆二色谱（CD） 3.核磁共振 6.单晶 X-衍射（XRSD）三、限度报告限度：

超出此限度的杂质均应在检测报告中报告，并应报告具体的检测数据。

鉴定限度：

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 超出此限度的杂质均应进行定性分析，确定其化学结构质控限度：

质量标准中一般允许的杂质限度，如制订限度高于此限度，则应有充分的依据。

原材料的杂质限度最大日计量报告限度鉴定浓度质控浓度 2g 0.05% 0.1%或 1.0mg（取最小值） 0.15%或 1.0mg 2g 0.03% 0.05% 0.05% 报告限度最大日剂量小于等于 1 g 大于 1g 限度 0.1% 0.05% 鉴定限度最大日剂量小于 1mg 110mg 大于10m g2g 大于 2g 限度 1.0%或 5ug（取最小值） 0.5%或 20ug （取最小值） 0.2%或 2mg（取最小值） 0.10% 质控限度最大日剂量小于 10m 10100mg 大于 100 mg2g 大于等于 2 g限度 1.0%或50ug （取最小值） 0.5% 或 200u g（取最小值） 0.2%或 3mg（取最小值） 0.15% 计算药物分析析模式识别：

识别出某个样本与哪一类供模仿用的样本相同或相似。

即对表征事物或现象的各种形式的信息（数值的，文字的，逻辑关系的）进行处理与分析，以对其进行描述、辨认、分类和解释，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

借助数学的方法和计算机技术揭示事物或现象的隐含性质和内部规律。

基本功能是对样本分类或辨别聚类：

是研究物以类聚的一种统计方法，是数据挖掘、信息分析中的

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一个活跃研究领域。

聚类分析的目的在于辨别在某些特性上相似的事物，并按这些特性将样本划分成若干类（群）。

同一类内的事物具有高度的同质性，而不同类的事物则有高度的异质性。

聚类分析可归属为无监督的模式识别方法。

系统聚类法：

先将 n 个样本各自看成一类，然后规定样本之间的距离和类与类之间的距离，开始各样本自成一类，这时类之间的距离与样本之间的距离相同，然后选择距离最小的两类合并成新类，并计算该新类与其他类之间的距离，接着再将距离最近的两类合并，重复此过程，直至所有的样本都聚成一类为止。

类与类之间的距离也有多种的定义方法，不同的定义方法就产生了不同的系统聚类方法；如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心类、平均法、利差平方和法、可变类平均法、可交法等；步骤基本上是一样的，不同是类与类之间的距离有不同的定义方法。

主成分分析：

通过数学交换处理，从原始测量数据中抽提出能够反映其内在数据结构和规律的新的综合变量，用以简化数据复杂性，描述样本，建立简化数学模型，以便对原始数据的进一步分析。

映射技术：

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 是将高维空间中的点集在最优的意义下变换成为低维空间中点集的一种数学方法，即将较多数变量（高维）变换为少数几个变量（低维），而这些较少的新变量能够最大限度地表征原多个变量的信息。

人工神经网络：

一种模仿生物神经系统（BNN）信息处理方式的技术。

人脑中存在着由巨量神经细胞结合而成的神经网络，它构成了大脑信息处理的物质基础。

生物神经系统信息处理的特点：

高度并行性；信息的处理和存储合二为一并行处理：

多进程同时处理（以空间复杂性降低时间复杂性）串行处理：单进程顺序处理名解：

数学分离、聚类、特征、空间、主成分、降维方法、特征提取、类距离、类间距离论述题：

解释、比较、综合几个方法距离公式（基本公式）MP 神经元输入计算公式（基本公式）药物基因组学一、列举6 类代表性基因多态性检测技术 1.基于实时荧光定量 PC R 的 SNP 检测技术（荧光标记） 2.基于核酸入侵反应的 S NP 检测技术 3.基于生物质谱的 SNP 检测技术（MALDI -TOF-MS） 4.基于基因芯片的 SNP 检测技术 5.基于生物发光焦测序的 SNP 检测6.新一代大规模测序技术二、简述焦测序技术原理及其应用

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四个酶DNA Polym erase 、ATP sulfu rylas e、Lucif erase 、Apyra se 1.目标 DNA 单链与链霉素亲和素相结合（此链霉亲和素包裹在磁纳米之外） 2.借助各种分离技术（如磁场）经多步操作将干扰物分离，使溶液中仅剩 DNA 单链 3.利用聚合酶在引物后进行合成，加入四种原料的其中一种（ATGC）若可以发生互补配对，则聚合酶作用时释放焦磷酸 4.焦磷酸在硫酸化酶的作用下形成产物，再经荧光素酶产生荧光 1 个当量P P 对应一个当量荧光，如此循环 2 .3 直到整个测序完毕 5.若 NTP 与 DNA 不反应，则会被降解酶降解以排除干扰应用：

1.通过人工方式将一个或多个基因引入基因组转基因技术

2.序列标签、定量性能

3.诊断 21 三体综合症、唐氏综合症

4.诊断大肠癌，粪便中脱落细胞

5.单细胞检测芯片 PCR ：芯片表面将单细胞捕获三、概述抗凝药物氯吡格雷的个体化给药注意事项 FDA 对氯吡咯雷用药的黑框警告：

1.使用氯吡咯雷前需检查病人 CYP 2C19 基因多态性，主要检测 C YP2C1 9*2 和*3 位点

2.CYP2C 19*2 和*3 基因人群为慢代谢人群，氯吡咯雷前体药物转化速率慢，应增加用药剂量，从300m g/d 增加到 6 oomg/d

3.在使用氯吡咯雷是需要避免使用 C YP2C1 9 抑制性药物，如奥美拉唑代谢组学 1.代谢组：生物体内参与物质传递、能量代谢和信息传导等代谢调控的全体小分子物质。

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2.代谢组学：

通过组群指标分析，定量研究生物体在内、外因素的遗传变异、

疾病侵袭、药物干预、环境变化等作用下，所含的内源性小分子代

谢物种类。

数量变化的动态规律及与生理、病理变化的关联。

3.生物样品选取与采集（血样、尿样） | 生物

样品预处理与制备（提取待测物、去除干扰物质）（LLE、SPE、

SPME、冷冻干燥、加速溶剂萃取、超声波萃取） | 数

据采集(目标性数据，非目标性数据)NMR GC/MS LC/MS | 数据处理与分析：

1.预处理：

原始谱图数据矩阵 2.模式识别与模型评价：

对高维数据进行简化和降维借助现代化数学模型在低维空

间从整体上对样品分组情况进行归纳、总结。

3.生物标志物筛选与鉴定

4.代谢通路分析与组学间数据整合 4.代谢组学应用 A.个体化药

物治疗 B.整体指导下的中药现代化研究 C.药物毒性评价与安

全预警 D.药物创新与作用机制研究

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