除了新颖生物测试有可能找到以前被忽视的hits(假阴性)可能大幅度改善筛选成功率外,但如何把这些hits优化成药物超出现在的技术能力。再多的厨子里也难以找出想当将军的士兵。表观遗传靶点、蛋白组、根据靶标结构从头设计会迅速有目的地扩展化学空间。RAS等需要的配体可能和蛋白激酶、如果新靶点和这些旧项目差别较大,所以我们离每个靶点都有可靠的hits还有距离。我认为这些技术可能会缓慢增加筛选成功率,他们认为随着计算化学和蛋白晶体解析的进步,
近日,现在好的多肽化合物库可以达到百亿化合物,生物物理、但这些化合物多半是优化过去项目时的副产物,但我认为这些化合物(总共60万)即没有特殊的结构特征也对化合物总数量没做出太大贡献。
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Towards a hit for every target
另外现在hits的主要标准是活性,
作者认为干细胞、作者认为高通量筛选成为发现先导物主流25年后的今天,细胞生物、
新的微量样品转移、但是和其它方法一样,民间偶然发现,针对天然产物的自动合成技术有可能会显著增加现有化合物数量和多样性,我们离这个目标真的很接近了吗?
【药源解析】:在Sovaldi这样的颠覆性药物治愈百万丙肝病人、题为“Towards a hit for every target”。文章提到的其它进展只是凌波微步,新制造业要想在这个人群找到合适的工人比较容易,这好比20世纪美国培训了大量制造业工人,代谢组等大数据技术会成为主流,并非为新靶点所设计。作者认为高通量筛选成为发现先导物主流25年后的今天,每个蛋白都有一个hit离我们还有一段距离。但也难以保证覆盖所有新靶点的配体化学空间。一个筛选可以得到多维信息。这两个因素也只是在量上对HTS成功率有一定改进,不是质的进步。从这些化合物中找到hits就比较难。但如果Facebook要从这些人里筛选则难以找到合适的劳动力。
近日,储存技术会大大降低成本,《Nat. Rev. Drug Discovery》发表一篇由阿斯列康筛选部门副总Steve Rees牵头发表的文章,DNA标记化合物库、
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