药物虚拟筛选常用的人工智能新算法

药物开发是一个非常耗费时间与金钱的过程。有相关研究指出,典型创新药物的开发后期阶段,即从新药临床试验到最终申请获批平均需要9.1年,平均成本为28.7亿美元,而这个数字还在不断上升[1-3]。药物虚拟筛选利用计算机强大的计算能力,通过特定的算法从结构多样性丰富的化合物库中发现可能治疗特定疾病的先导化合物,是创新药物的开发前期阶段发现候选新药的一种常用方法,与高通量筛选相比,具有更快、更经济的优点。然而,随着蛋白质-配体复合物晶体结构以及相关实验数据的数据量大幅增加,增大了建模的难度。再加上基于分子对接的虚拟筛选搜索化合物主要根据评分函数计算结果来判断是否命中化合物,评价标准单一,既往的虚拟筛选暴露出准确性低下和低效率的缺点。

脐血来源NK细胞的体外扩增及其抗肿瘤细胞活性的研究

目的研究脐血单个核细胞来源NK细胞的培养方法及其对不同类型肿瘤细胞的杀伤活性。方法自脐静脉消毒后全封闭采集脐血,肝素抗凝,分离单个核细胞,用NK细胞培养基培养14 d,流式细胞仪检测其表面标志,并使用RTCA实时无标记细胞分析技术检测细胞增殖曲线,观察NK效应细胞按效靶比1:1、5:1与10:1对肿瘤细胞的杀伤作用。结果培养14 d的脐血单个核细胞,细胞总数扩增294倍,其中NK细胞扩增5580倍。NK细胞CD3^(-)CD56^(+)阳性率为97.93%,与杀伤功能相关的重要分子CD16、NKG2D、NKp30、NKp44的表达阳性率均在95%以上。对A549肺癌细胞株作用6 h的杀伤活性,在1:1~10:1效靶比范围内,随着效靶比增加,杀伤活性从(78.16±2.41)%逐渐增强到(95.71±3.21)%;并且在效靶比1:1的情况下,随着作用时间从6 h延长到24 h,杀伤活性也从(78.16±2.41)%逐渐增强到(96.33±2.15)%。结论建立了无需分选细胞、无需滋养层细胞、操作简单、通用性强的脐血NK细胞培养方法,获得的NK细胞纯度高,对肿瘤细胞的杀伤作用强。