■ 高通量篩選中的組合篩選
目前已經(jīng)有不少利用高通量篩選技術(shù)進行聯(lián)合給藥相關(guān)研究報道,如美國國家癌癥研究所 (NCI) 對 104 種 FDA 批準的抗癌藥物的 5000 種組合,在 60 種特定
圖 1. 組合藥物高通量篩選體外模式
然而,由于可能的藥物組合數(shù)量呈指數(shù)級增長,再加上疾病和細胞環(huán)境的影響,即使使用自動化藥物篩選設(shè)備,也無法通過盲目的實驗篩選來覆蓋所有的組合可能。因此,基于藥物組合實驗數(shù)據(jù),通過藥物作用機制分析,借助 AI 技術(shù),實現(xiàn)計算機方法預(yù)測藥物協(xié)同作用,對于指導(dǎo)發(fā)現(xiàn)合理的藥物組合,加速臨床轉(zhuǎn)化至關(guān)重要。
■ AI 技術(shù)助力藥物組合研究
多種藥物組合測試數(shù)據(jù)已經(jīng)公布,一些大型免費數(shù)據(jù)庫也已經(jīng)建立,如芬蘭分子醫(yī)學(xué)研究所、赫爾辛基大學(xué)發(fā)布的可免費訪問的癌癥聯(lián)合用藥數(shù)據(jù)門戶 DrugComb 目前已經(jīng)收錄 739964 種藥物組合數(shù)據(jù),涵蓋 2300 多種不同的細胞系,并具有最先進的機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測藥物組合的敏感性和協(xié)同作用。此外,其他的開放訪問的藥物組合分析網(wǎng)絡(luò)平臺如 Combenefi、SynergyFinder、DeepSynergy 也是不錯的藥物組合數(shù)據(jù)庫。圖 2. DrugComb 示意圖
高通量篩選技術(shù)可以加速藥物組合研究,并使藥物組合測試更加系統(tǒng)化。
在藥物組合研究中,活性化合物尤其 FDA 批準上市藥物及處于臨床研究化合物經(jīng)常被用于藥物組合研究: 此類化合物具有較為明確的作用機制,且已經(jīng)處于臨床研究或批準用于藥物,可以加速臨床轉(zhuǎn)化。單純的藥物組合測試不是最終的研究目的,組合測試數(shù)據(jù)結(jié)合一定的作用機制分析,找出具有協(xié)同或互補作用的機制及相關(guān)生物標記物,將更有助于疾病機制的認識,促進新的治療方法的開發(fā)。
作為全球高質(zhì)量的生物活性化合物和化合物庫供應(yīng)商,MCE 可提供 3 萬多種生物活性化合物和 100 多個化合物庫。
相關(guān)產(chǎn)品 |
4,100+ 種批準上市藥物及臨床Ⅱ期及以后化合物集合,所有化合物均已經(jīng)完成了廣泛的臨床前和臨床研究,具有良好的生物活性、安全性和生物利用度,特別適合藥物新適應(yīng)癥的研究。 |
2,600+ 批準上市藥物,所有化合物具有明確的生物活性及適應(yīng)癥,可以加速臨床轉(zhuǎn)化。 |
1,900+ 處于臨床研究化合物,所有化合物均可以提供詳細的生物信息,臨床狀態(tài),研究領(lǐng)域等信息。 |
15,000+ 種生物活性明確,靶點清晰的活性小分子化合物集合。 |
參考文獻
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