药品上市后再评价的临床价值

1.创新药物研究.在国家十一五期间,令我国药学界科研工作者为之振奋的是国家投入了6亿人民币在重人新药创制的科研方面,这样给我们提供了机遇和挑战.在原创新药(化合物)开发的过程中.需经过化合物的合成与筛选,临床前的动物研究,临床人体试验Ⅰ～Ⅲ期,以及上市后的期Ⅵ期临床研究,才能从10000个活性化合物最终筛选出1个新药上市,而临床研究足决定创新药物研发成败的关键.     

中药和天然药防治肿瘤等的开发研究近况

随着保护知识产权形势的发展和药品专利法的实行,长期以仿制为主的我国医药工业将受到很大冲击。估计在2000—2004年国际新药市场亦将受到严重影响,因此迫切要求研究新药开发的途径。据报道美国一般通过5000—10000个化合物的药理筛选和初     

生物活性物质的筛选与新药研究

首先介绍生物活性物质的筛选与新药开发的研究方法，对筛选模型的发展作简单描述；主要介绍本实验室近几年筛选和研究微生物来源的生物活性物质取得的成果，表现在五个方面，即胆固醇生成合成酶抑制剂、Ｎａ＾＋－ＡＴＰａｓｅ抑制剂和抗虫化合物，５α－还原酶抑制剂、免疫抑制剂和抗肿瘤抗生素的研究，共发现１６个有活性的化合物，其中两个化合物已经成为临床药物。     

荧光共振能量转移电压敏感探针在钾通道抑制剂高通量筛选中的应用

目的：建立以荧光共振能量转移（FRET）电压敏感探针为染料的钾通道抑制剂高通量筛选模型。方法：分别用电压敏感探针的能量供体CC2-DMPE与能量受体DiSBAC2（3）先后负载RBL-2H3细胞，测量细胞去极化前后460nm和570nm的荧光变化。根据荧光的变化反映细胞膜电压的变化。结果：本筛选方法稳定可靠，系统Z’因子达到0．60以上。日筛选通量能够达到10000药次。对102个定向合成的化合物进行筛选，有11个化合物的荧光信号变化率有较好的剂量效应关系。结论：此模型具有良好的稳定性和特异性，FRET电压敏感探针是钾通道抑制剂高通量筛选的理想染料。     

新药临床研究构筑安全基石

当繁复的药品研发序幕开启之后,企业如果能有幸寻找到"前导化合物",并在动物试验中反复合成、筛选和测试,确定"候选化合物",那么研究的阶段才刚刚结束,更为艰难的"开发"阶段将横亘在眼前,其主体内容就是新药临床试验.     

中药透骨草的化学成分及药理活性探究

目的研究分析中药透骨草的化学成分以及药理活性,为其临床应用提供依据。方法筛选最优溶剂提取条件,并采用萃取法(石油醚、乙酸乙酯和正丁醇等溶液)萃取透骨草全草提取物,对石油醚层挥发油成分采用GC-MS法分析,采用毛细管色谱柱进行分析,鉴定其化学成分。结果鉴定出化合物52种,鉴定出的化合物当中棕榈酸与棕榈酸乙酯的含量最高,共计占到28.97%;乙酸乙酯层、正丁醇层的提取物采用硅胶柱反复层析分离,获得单体化合物4个,对化合物进行核磁光谱数据、质谱数据与理化数据等解析,该4个单体化合物鉴定证实为熊果酸、豆甾醇、芹菜素-O-β-D-吡喃葡萄糖醛酸苷、透骨草灵。结论透骨草在临床上有着广泛地应用,了解其化学成分、药理活性具有显著的价值,为扩大本药物的应用以及新药的开发提供参考。     

DNA编码化合物库技术新进展及其在生物医药领域的应用与展望

随着医药领域对靶向调节特定生命活动过程的新分子化合物的需求日益增加,高效、低成本地发现亲和配体分子的新型小分子药物筛选技术——DNA编码的化合物库(DNA encoded compound library,DEL)筛选技术应运而生。DEL作为组合化合物库,可以是简单小分子化合物的集合,也可以是具有高级空间结构的复杂小分子库,每个化合物都以共价方式与特异的DNA序列偶联,因而可将库中所有化合物与靶标蛋白进行合并筛选,随后使用高通量测序对DNA编码序列进行测序来鉴定结合的配体分子。近年来,应用DEL技术筛选开发候选药物的例子已越来越多地被报道,本文回顾和总结了DEL技术的实施流程,特别是DEL库构建和亲和筛选方法的最新研究进展,展示了利用DEL技术筛选开发的最新亲和配体分子,并对DEL技术在生命科学领域的应用前景作了展望。     

药物抗肿瘤效应预测

美国国立癌症研究所用60种人类癌细胞系(NCI-60)作为工具,筛选了10万多个化合物,掌握了它们的体外效应。科研人员最近开发出一种共表达外推法(co-expression extrapolation,COXEN),能精确预测化合物在体内外的效应。COXEN包含多个步骤:首先测定药物在工具细胞中的活性,然后采用     

酚性2-乙酰氨基-2-脱氧-β-D-吡喃葡萄糖苷的合成 及抗抑郁活性

目的 设计合成酚性2-乙酰氨基-2-脱氧-β-D-吡喃葡萄糖苷并研究其抗抑郁活性。方法 以N-乙酰氨基葡萄糖为起始原料经多步反应合成目标化合物,化合物结构经1H-NMR、13C-NMR、IR、高分辨质谱确证;选择经典的抗抑郁动物模型—小鼠悬尾、强迫小鼠游泳、利血平拮抗、小鼠5-HTP增强实验等对部分化合物进行抗抑郁活性的筛选。结果与结论 设计合成了12个化合物,其中有8个是未见文献报道的新化合物。对所合成的5个化合物进行抗抑郁活性筛选,发现有3个表现出明显的抗抑郁活性,有进一步研究开发的价值。     

筛选抗生素的新方法

利用纯化的酶在离体反应体系中可将不同前体转化成结构各异的化合物,利用组合化学及组合生物学可构建新的抗生素生物合成簇,合成新的化合物,利用这两种方法可快速地从大量结构各异的化合物中筛选到新的抗生素,也可筛选到有用的先导化合物。     

Aurora-B激酶抑制药的筛选和抗肿瘤活性研究

目的:以酵母细胞为模式菌高通量筛选具有抗肿瘤活性的Aurora-B激酶抑制药.方法:以野生型酵母菌Y300和ipl1-321温度敏感型突变株为模式菌,筛选Aurora-B激酶抑制药;体外酶学实验验证候选化合物对Aurora-B激酶的抑制作用;MTT方法检测阳性化合物对肿瘤细胞的杀伤活性;流式细胞术检测阳性化合物对肿瘤细胞的周期阻滞.结果:经筛选得到12个化合物和5个微生物发酵液;其中浓度在10μg·ml-1时对重组纯化的人Aurora-B激酶活性抑制率高于50%的有7个,其中3个活性较好的化合物IC50分别为10.253,1.826和2.054μmol·L-1;其中3个化合物对Hela细胞的IC50分别为4.255,15.326和1.032μmol·L-1,对HepG2细胞的IC50分别为5.387,17.465和1.725 μmol·L-1,对HCT116细胞的IC50分别为5.380,8.528和2.029 μmol·L-1.11号化合物能够诱导HCT116细胞G2/M期阻滞.结论:以Y300和ipl1-321酵母细胞为高通量筛选模型筛选到多个新的具有抗肿瘤活性的Aurora-B激酶抑制药.     

新药开发途径的进展动态

<正> 新药的发展非常迅速,目前进入临床使用的药物95％是1935年以后出现的。新药的品种繁多,现就几个主要方面综述新药开发途径的进展动态。 一、合理设计新药 七十年代以前,药物化学家常需广泛合成筛选成千上万的化合物,凭机遇发现新药。例如,经过研究的磺胺类化合物已上万种,而进入临床使用的不过几十种。至今,大约从一万个化合物中才能筛选出一个可用于临床的新药。这种筛选盲目性大、命中率低。因此,药物学家开始总结药物合成的规律,合理地定向设计新药。     

DNA编码化合物库技术用于药物筛选的策略进展

目的 综述DNA编码化合物库(DNA encoded compound library, DEL)技术用于药物筛选的策略进展。方法 检索国内外相关文献,根据筛选体系的不同对DEL筛选策略进行分类阐述。结果 DEL技术主要包括文库的构建、化合物的筛选和命中解码与重构化合物三个部分。其中,化合物的筛选技术作为DEL技术的中心环节已成为近年来的热门话题。为了扩增DEL技术应用的靶标范围,DEL筛选体系从最初的固相逐步发展成为液相,靶标体系从纯化蛋白逐步扩展到细胞裂解液和活细胞。近年来,DEL技术相继与多种现代技术联用,从基于亲和力的结合筛选转变到生化活性筛选,提高了筛选结果的准确性。结论 DEL筛选具有广阔的技术前景,研究者们正在为DEL筛选进行进一步的研究,预计未来能够继续取得更多实质性突破,用于更多药物的发现。     

基于网络药理学和分子对接研究艾叶治疗原发性痛经的分子机制

摘要：目的:采用网络药理学研究艾叶干预原发性痛经的潜在靶点和机制。方法:通过中药系统药理数据库及分析平台（TCMSP）筛选有效化合物,经美国国立卫生研究院（NIH）的开放化学数据库（PubChem）和预测分子亲脂性和水溶性程序ALOGPS 2.1确定,并预测艾叶作用靶点;通过DisGeNET、NCBI-Gene、DrugBank和GeneCards数据库收集原发性痛经靶点。通过功能性蛋白关联网络（String）和可视化网络软件（Cytoscaoe3.6）筛选出交集基因中的核心基因以及确定信号通路。结果:通过分子式预测艾叶的化合物作用靶点有442个。此外,4个数据库共收集到351个靶点,这两个靶点集相交集的靶点有66个。通过软件Cytoscape3.6筛选出丝氨酸/苏氨酸激酶（AKT1）、前列腺素-内过氧化物合酶（PTGS2）、血管内皮生长因子（VEGFA）等5个靶标蛋白核心基因,并构建药物-化合物-靶点-疾病网络图。在String数据库中显示艾叶与原发性痛经之间的信号通路有114条,最显著的通路集中在亚油酸代谢（hsa00591）、花生四烯酸代谢（hsa00590）、甾体激素生物合成（hsa00140）和卵巢甾体生成（hsa04913）信号通路。使用分子对接软件Autodock对5个核心靶点与9个化合物之间做分子对接,发现9个化合物中有8个化合物能和5个核心靶点有良好的对接。最后通过三维分子软件PyMOL计算靶点-化合物之间的作用关系。结论:该研究通过网络数据库及计算机分析验证初步发现艾叶干预原发性痛经的活性成分,为进一步深入验证和药物开发提供理论依据。     

肿瘤坏死因子-α小分子抑制剂的设计、筛选及初步活性测定

目的结合计算机虚拟筛选和实物活性筛选,寻找新的TNF-α的小分子抑制剂,并完成对其生物学活性的测定。方法基于TNF-α受体蛋白的晶体结构和计算机辅助设计,用docking方法对含有约9万个小分子三维数据库进行筛选;选择对接结果较好的50个化合物进行初步的抑制TNF-α细胞毒活性实验;MTT法进一步分析筛选出的小分子化合物的细胞毒性,以及其在不同剂量时抑制TNF-α对L929细胞毒性的作用;采用AnnexinV-FITC检测上述小分子对TNF-α诱导的细胞凋亡的抑制作用。结果确定受体p55蛋白第二结构域的第二loop环中7肽(RKEMGQV)作为docking的配体模板;经计算机虚拟筛选后得到965种结构相似的化合物,综合分析后最终选择并购买了50个代表性化合物做进一步生活性测定;活性筛选结果显示有3个小分子化合物(C-12、C-34、C-35)能抑制TNF-α的细胞毒活性;对其中抑制活性较好的C-12进行了深入研究的结果表明:该化合物具有较低的细胞毒性和较强的抑制TNF-α(1μg.L-1)对L929细胞毒性的作用,表现为剂量依赖性,半数抑制浓度(IC50)为10μmol.L-1;该化合物能抑制TNF-α诱导的L929细胞凋亡,并呈剂量依赖性。结论通过计算机虚拟筛选并结合生物活性分析,筛选到一种能直接靶向TNF-α,并能中和TNF-α的细胞毒活性的全新的先导化合物。     

新型CDK9小分子抑制剂的设计和发现

目的通过同源模建、计算机虚拟筛选和生物活性筛选,寻找新型的CDK9小分子抑制剂。方法采用同源模建方法得到CDK9的三维晶体构象,用DOCK(分子对接)对小分子三维数据库进行虚拟筛选。采用MTT法对挑选出的化合物进行生物活性测定,然后挑选高活性的化合物进行CDK9与小分子之间相互作用的研究,验证化合物对CDK9激酶活性的抑制作用。结果用DOCK程序对三维化合物库虚拟筛选后挑选出得分高的前1000个化合物,按结构差异化分类,最终选择并购买了27个代表性化合物进行进一步生物学活性测定。27个化合物中12个化合物明显抑制肿瘤细胞的增殖,其中1个化合物C-21的半数抑制浓度(IC50)在20μmol.L-1以下。选择C-21类化合物进一步进行研究,结果显示此化合物能够有效抑制各类肿瘤细胞系的增殖。酶学水平研究表明此类化合物能够有效抑制CDK9激酶活性,并在较低浓度范围内呈明显的剂量依赖关系。结论通过同源模建、计算机虚拟筛选、生物活性实验和分子水平研究,得到了一类靶向CDK9的全新的先导化合物。     

甲硝唑固体分散体的制备及痤疮洗剂的质量改进

目的制备甲硝唑固体分散体并建立其中甲硝唑的含量测定方法,将该固体分散体作为制备痤疮洗剂的中间体,以提高原有洗剂当中甲硝唑的溶解度。方法分别以聚乙二醇10000、聚乙二醇6000为载体,采用熔融法制备了甲硝唑固体分散体,进行X-射线粉末衍射分析以鉴别药物在不同载体中的分散状态,比较筛选出形成固体分散体的理想载体材料并制备固体分散体洗剂,采用紫外分光光度法,检测波长为316．0nm,测定固体分散体以及洗剂当中甲硝唑的含量。结果甲硝唑以无定型状态存于聚乙二醇10000中,而以晶体形式存在于聚乙二醇6000中,甲硝唑-聚乙二醇10000固体分散体洗剂为澄清溶液,甲硝唑浓度在5～13μg/mL范围内与吸光度呈良好线性关系（r=0．9999）,平均回收率为99．76％,RSD为0．14％（n=9）。结论熔融法成功制备了甲硝唑-聚乙二醇10000固体分散体,制备工艺简单易行、成本较低,固体分散技术能够显著提高甲硝唑的溶解度和制剂的稳定性,含量测定方法稳定、快速、准确、简便,可以作为甲硝唑-聚乙二醇10000固体分散体以及痤疮洗剂中甲硝唑的质量控制方法。     

Schiff碱型r-氨基丁酸酯类衍生物的合成及其抗惊厥活性

作者设计并合成了9个Schiff碱型取代对羟基本甲醛缩r-氨基丁酸酯类化合物。并用美国NIH提出的“抗癫痫药物开发程序(ADD)对所合成的化合物进行抗惊厥活性筛选。结果表明化合物Ⅲf、Ⅲg、Ⅲh、Ⅲi具有不同程度的抗惊厥活性。     

泰山白首乌根际土壤真菌分离纯化及抗菌活性研究

摘要：目的 从泰山白首乌根际土壤中分离筛选优良真菌菌株,并从中分离鉴定具有抗菌活性的活性化合物。方法 采用梯度 稀释平板划线法,从泰山白首乌根际泥样中分离真菌;以活性为导向,采用正/反相硅胶及半制备高效液相色谱方法对次级代谢产物进 行单体化合物分离纯化,通过质谱和核磁共振等波谱方法确证活性化合物结构。结果 从采集的3个样品中共分离得到83株真菌,其 中筛选获得具有抑金黄色葡萄球菌和大肠埃希菌活性的菌株7株,并从黑曲霉SDFMU-45菌株的次级代谢产物中分离鉴定两个萘并吡喃 酮类化合物 rubrofusarin B(1)和fonsecin B(2)。结论 对化合物1和2进行了抑菌活性测试,结果显示化合物1和2对金黄色葡萄球菌标准 菌株的MIC值分别为250和187μg/mL,对大肠埃希菌标准菌株的MIC值分别为2.89和620μg/mL。     

基于结构的肽脱甲酰基酶抑制剂的虚拟筛选及活性研究

目的通过计算机虚拟筛选寻找肽脱甲酰基酶(Peptide deformylase,PDF)的小分子抑制剂。方法从PDB(Protein Data Bank)数据库中获得与肠球菌(Enteroccous faecium)PDF序列相似性最高的肺炎链球菌PDF的X-射线衍射晶体结构,应用Sybyl7.3软件中的Sur?ex-Dock对我室微生物天然产物数据库(Microbial Natural Products Database,MNPD)中约15000个样品进行虚拟筛选;采用高通量荧光检测法和微稀释法分别测定虚拟筛选获得的部分高得分化合物对PDF酶的抑制作用和抗菌活性。结果应用Surflex-Dock虚拟筛选获得得分达5.17及以上的命中化合物651个,经综合分析,挑选出其中5个化合物进行进一步的体外生物学活性研究,结果表明,1个化合物(spergualin)有一定的PDF抑制活性和抗菌活性,其它4个化合物仅有弱活性或无活性。结论发现化合物spergualin具有一定的PDF抑制活性和抗耐药表皮葡萄球菌活性。证实了计算机虚拟筛选与实物筛选相结合可明显提高PDF酶抑制剂的筛选效率。