细胞分子生物学技术在靶向药物筛选中的应用

随着细胞及分子生物学的发展,新技术方法越来越多地用于新靶点建立和药物筛选研究,为药物设计、靶点的选择和用药方案的确定提供理论依据,同时使药物筛选有了更高的特异性,对药物筛选和药理学研究起到了极大的促进作用。论述了功能基因的筛选、高通量细胞筛选和高内涵筛选技术、反义核酸技术、转基因/基因敲除技术、基因芯片、蛋白质芯片、组织芯片、酶免疫分析、荧光免疫分析、流式细胞技术等方法在靶向药物筛选中的应用。

药物筛选中分子生物学技术的应用研究

药物筛选是新药物研究、制造、合成的必备过程,通过药物筛选,能够从已有的海量化合物中寻找到具有特定药物作用及治疗功能的新化合物,从而提高药物的研发效率,缩短其研发周期,起到降低风险减少成本的作用。随着分子生物学技术的不断发展,该技术的应用对于药理研究及药物临床应用的推进起到了极大的促进作用,提高了药物筛选的特异性,对于药物筛选效率及成功率的提升具有重要的意义。

基于分子药理学的中药研究

东方传统中药治疗和现代医学之间虽然存在着一些本质概念上的差异,但是传统中药制剂成功治愈许多人类疾病的结果表明传统中药和现代医药有相似的机理。本文简述了基于分子药理学和中药的新药筛选现状及发展趋势。

基于系统的化合物-靶点相互作用预测模型的消栓通络方抗脑卒中网络药理学研究

消栓通络方临床上主治脑血栓引起的精神呆滞、言语迟涩等症状,疗效显著,但其作用机制尚不明确。本文通过搜集消栓通络方中的化学成分和治疗脑卒中相关靶点,获得1251个化学成分和10个脑卒中相关靶点,采用朴素贝叶斯和递归分割等机器学习算法,基于分子指纹和分子描述符,结合分子对接方法,构建了脑卒中10个相关靶点的18个化合物-靶点相互作用预测模型。应用这些模型预测了消栓通络方的活性化学成分及其作用靶点,发现了153个潜在活性化学成分,其中22个可以与2个以上脑卒中药物靶点相互作用。在此基础上,利用网络构建专业软件,构建了化学成分-靶点网络,并通过Gene-Ontology(GO)富集分析,确证了靶点重要的生物过程,如凝血(blood coagulation)、血管生成正调控(positive regulation of angiogenesis)和离子转运正调控(positive regulation of ion transport)等。在此基础上,构建了靶点-通路网络。本研究利用机器学习、分子对接、虚拟筛选、数据挖掘及网络构建等技术方法,探索并部分揭示了消栓通络方抗脑卒中的活性物质基础及其化学成分-靶点-通路的网络作用机制,为消栓通络方的深入研究提供重要信息依据。