创新药物发现新途径及研究趋势

　　现代“组学”包括基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢组学等，从基因(DNA)、蛋白质、RNA (mRNA) 、代谢产物等多个层面对药物发现过程产生了深远的影响，而高通量筛选、高内涵筛选技术也已成功应用于药物的发现过程。此外，以下新技术也与药物发现有着密切的联系。

　　药物分子设计和虚拟筛选技术

　　后基因组时代的药物分子设计发展的显著特点是：计算机科学、生物学、化学以及信息科学的结合日益紧密，共同推动药物分子设计的迅速发展。药物分子设计主要包括分子模拟和计算机辅助药物设计。就设计方法而言,药物分子设计包括基于配体的药物设计(LBDD)和基于靶标的药物设计(TB2DD)。LBDD主要根据对现有药物分子结构、理化性质与结构活性关系(SAR)的分析，联合相关的生物学信息库，建立定量构效关系(QSAR)或其他数学模型，再根据这些模型，对新分子结构的化合物进行活性预测，主要是针对小分子的药物设计；TBDD主要是针对潜在的药靶(通常为生物大分子，包括受体、酶、核酸等)的空间结构，通过应用理论计算和分子模拟等方法，建立小分子-药靶的相互作用，并据此设计与药靶作用的新分子。组合化学与计算机辅助药物设计是药物分子设计的重要技术手段，两者相互结合，相互促进，使人们有可能在短期内获得大量的具有新分子结构的候选化合物。

　　随着现代生物学和药物分子设计的发展，人们将获得越来越多技术的药物新靶标以及新的化合物，但如果对所有靶标和化合物都进行筛选，将是一项十分浩大的工程，需要耗费巨大的人力、物力和财力。虚拟筛选(VS)技术的出现有可能成为有效解决这一问题的重要技术之一。虚拟筛选是指利用计算机强大的计算能力，针对重要疾病治疗靶标的生物大分子的三维结构或QSAR模型,采用三维药效基团模型搜寻或分子对接(Docking)的方法，从现有化合物数据库中寻找发现与靶标生物大分子结合或符合QSAR的化合物。虚拟筛选的目的是从大量化合物中寻找发现有苗头的化合物，集中目标，从而减少待筛选化合物的数量，缩短研究周期，降低研究成本。与药物分子设计对应的是，虚拟筛选分别包括基于配体的虚拟筛选(LBVS)和基于靶标的虚拟筛选(TBVS) 。

　　开展虚拟筛选的前提条件是已知靶标的三维结构并获得配体的三维数据库，通过分子对接计算小分子化合物与大分子靶点的可能作用，再评判(Scoring)两者之间的结合位点并预测所选择化合物与靶标的结合模式以及配体与受体结合的亲和力大小，从而实现靶标的发现与确认，以及先导化合物的优化筛选。目前，分子对接方法可每天虚拟筛选上百万个分子，大大提高了化合物的筛选速度和效率。与HTS相比,虚拟筛选具有更为高效、快速和经济的优势，越来越广泛地参与到药物发现过程中，形成了全新的药物筛选模式(虚拟筛选-体外筛选-体内筛选)。结构生物学和计算机科学的发展正使虚拟筛选成为一种极具吸引力和发展前景的药物筛选方法。

　　生物芯片技术

　　生物芯片(biochip,microarray)技术是指通过在微小基片(硅片或玻璃)表面固定大量的分子识别探针，或构建微分析单元或检测系统，对标记化合物、核酸、蛋白质、细胞或其他生物组分进行准确、规模化的快速筛选或检测。目前，生物芯片主要包括基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片和组织芯片等。生物芯片已渗入到药物发现的每个步骤，包括药靶的发现、大规模化合物生物活性及毒性筛选以及先导化合物的优化等，同时也是基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学研究的重要技术手段，对推进创新药物研究有着重要的影响。药物靶点发现可能是生物芯片在药物研发中应用最为广泛的一个领域，主要采用DNA芯片和蛋白质芯片检测某一特定基因或特定蛋白的表达，也可检测生物体整个基因组或蛋白质组的表达情况，为发现可能的药物靶标提供有力线索。

　　生物芯片也是HTS的主要技术手段之一，通过在芯片上固定特定的寡核苷酸、cDNA、靶酶、受体蛋白,甚至还包括电信号等，实现对候选化合物的大规模筛选。目前已经有抗体芯片、受体蛋白芯片、毒理芯片、微流体芯片、芯片膜片钳等在这一领域的应用。生物芯片的显著优势是快速灵敏、高通量、微型化和自动化。国外几乎所有的大型制药公司和药物研究机构均已将生物芯片应用于药物的开发过程中，显示其强大的发展势头。随着芯片检测的特异性和灵敏度的提高、样品制备和标记操作的简化以及数据分析和处理技术的进一步发展,生物芯片技术必将在药物发现过程中发挥更重要的作用。

　　表面等离子共振(SPR)技术 是近年来发展起来的一种以芯片为基础的光学生物传感器系统，它不需要荧光或放射性标记物。分子结合与分离时可产生光强度变化，分子结合到一个固相化的生物靶分子上，当分析物溶液通过传感器芯片时，结合到靶分子上的分子可被即时检测。基于这一原理，SPR可广泛用于微量蛋白的快速筛选或检测,也适合小于100Da的分子以及完整的细胞功能研究。由于SPR 能检测到结合到芯片表面的亚f摩尔的蛋白量,因此SPR技术的检测灵敏度非常高。SPR整合了药物发现过程中阳性化合物-先导化合物(hit2to2lead)的信息资源，并生成更为深入的生物学信息。SPR为研究蛋白-蛋白以及小分子化合物与蛋白的相互作用提供了一项崭新而有力的技术手段，从而有助于发现和确认药物作用的新靶点，并帮助人们深入认识药物的作用机制。同时，SPR技术也可用于NCEs的高通量快速筛选以及先导化合物的优化，QSAR分析，预测药物的吸收、分布、代谢和排泄过程等。

　　转基因和RNA干扰技术

　　转基因技术通常包括基因敲入(knock in)和基因敲除(knock out)两种方式，其显著特点是：分子及细胞水平操作，组织及动物整体水平表达。转基因技术的出现为研究药物对机体整体的作用提供了很好的技术手段，在药物发现过程中其主要应用价值体现在：

　　1. 建立基于特殊疾病的整体动物模型，实现药物的体内活性筛选:转基因技术可以针对某些人类疾病(特别是遗传性疾病)的病理生理特点，通过基因敲入使特定基因表达或过表达，或通过基因敲除使特定基因不表达或表达很少，从而复制出与人类疾病类似的动物模型。通过这些特殊动物模型，能够真实地反映候选化合物的药理学活性及其在体内的作用特征。

　　2.药物作用靶标的鉴定和确认：基因组、蛋白质组以及生物芯片等主要从细胞和分子水平寻找和发现药物的作用靶标，然而，由于体外实验环境与体内存在很大差异，药物最终进入人体要面临十分复杂的整体环境，而转基因动物能够模拟人体的内环境，从而能更准确地实现对药物作用靶标的鉴定和确认，成为上述研究的有利补充。

　　3.药代动力学及药物临床前评价:利用特定的转基因动物能够帮助研究人员在药物发现过程中尽早地了解药物的代谢特征及其毒理学特点，从而决定继续开展或终止药物的后续开发活动。选择特定的转基因动物能够降低药物发现过程中动物的消耗量，缩短试验周期，从而降低药物开发成本。目前，转基因动物被广泛用于神经系统疾病(如阿尔采末病)、癌症、心血管疾病等多种疾病治疗药物的相关研究中。

　　与转基因技术类似的RNA干扰(RNAi)技术，也能使体内正常基因表达发生改变。RNAi 是指将与mRNA 对应的正义RNA(sense RNA)和反义RNA (anti-sense RNA)组成的双链RNA (dsRNA)导入细胞诱导靶，mRNA发生特异性的降解而导致基因沉默的现象，又称为转录后基因沉默(PTGS)。RNAi广泛存在于植物、动物和人体内，对机体基因表达的管理、病毒感染的防护以及活跃基因的控制等生命活动均具有重要意义。1998年Fire等首次报道了RNAi现象并对其做出科学解释。此后，RNAi技术迅速发展并被广泛应用于基础科学中。RNAi的发现解释了许多令人困惑、相互矛盾的实验观察结果，并揭示了控制遗传信息流动的自然机制，从而开启了一个全新的研究领域，为基因和蛋白功能研究、核酸药物的分子设计，药物靶点的发现、疾病基因治疗等科学研究提供了重要手段。科学家预言，利用这种技术有可能发现更多、更好的药物作用靶点,获得使致病基因失活的新型基因药物。

　　RNAi可以高通量地发现药物靶基因，而成为寻找新药作用靶标的有力工具；可高度特异性地干扰表达潜在靶点的基因，进而干扰机体疾病的发生与发展，其效果与高特异性靶蛋白的抑制效果类似。目前，RNAi已被广泛用于探索、发现治疗肿瘤、病毒感染性疾病、神经退行性疾病以及血液病等疾病的药物靶标。国外许多药物研发公司或大型制药公司已将RNAi作为高通量药物靶标发现与确认的常用工具。此外，RNAi还可以与基础表达相结合，用于药物筛选以及药物作用机制的评价。值得一提的是，RNAi与基因敲除是两种完全不同的技术手段，两者有着明显的差异而在药物发现过程中各有优势，相互补充。

　　生物信息学

　　生物信息学(bioinformatics)是综合运用数学、计算机与网络技术以及生物学等手段对各种生物信息进行收集、加工、储存、分析、整理和归纳，并对生物信息做出解析的学科。生物信息学的研究内容十分广泛，主要包括：1.建立、贮存并管理大量的生物学信息库，包括基因组序列、基因多态性、基因表达调控、蛋白质结构与功能、特征性代谢产物谱、疾病相关基因和/或蛋白、生物标志物信息库等；2.开发计算机算法和统计学方法，分析确定数据库中大量数据的相关性；3.应用已知的生物学信息预测或分析生物大分子或小分子化合物的结构与功能。生物信息学可应用于药物发现的全过程，包括药物分子设计、药物靶点的发现与确认、药物筛选以及药物临床前评价等。

　　生物信息学能为药物分子设计提供丰富的数据库，包括药靶的基因序列及表达调控特点、三维结构、受体与配体结合作用、构效关系、化合物生物活性库等，从而为药物分子设计提供导向并促进化合物的虚拟筛选。对于已发现的先导化合物，利用生物信息学技术借助配体和作用靶点的三维结构信息进行药效学和毒理学的优化，从而发现更为理想的化合物。此外，生物信息学还可以对前期基因组学和蛋白质组学研究所发现的表达差异基因或差异蛋白进行归类分析，通过检索特定生物学信息库而对其进行比较研究，综合基因的序列特征以及蛋白结构等其他相关信息，发现新的潜在药物靶点并对前期研究所发现的信息进行进一步确定和验证，从而可以极大地提高药物发现的速度和效率。从某种程度上说，生物信息学已经成为药物靶标发现和确认的必备技术手段。