本文將討論諾華生物醫(yī)學(xué)研究所（NIBR）的小分子篩選平臺的發(fā)展。

引言

盡管出現(xiàn)了替代方法，但基于平臺的高通量篩選（HTS）在藥物發(fā)現(xiàn)中仍然具有重要意義。文章討論了制藥公司如何從篩選大量的、未經(jīng)整理的化合物集轉(zhuǎn)向整理高質(zhì)量和有針對性的化合物集。這一轉(zhuǎn)變涉及到將化合物個體化到試管中，以便進行自動提取和重新格式化。迭代子集篩選已經(jīng)成為一種常見的做法，允許驗證、優(yōu)化和減少篩選的化合物。先導(dǎo)化合物優(yōu)化的成功依賴于藥物發(fā)現(xiàn)團隊的聰明才智，而不是先導(dǎo)化合物的絕對數(shù)量。NIBR利用基于小分子篩選平臺和定制的化合物子集進行多樣性驅(qū)動的子集篩選?；衔镌谄脚_內(nèi)的分布對最終結(jié)果起著關(guān)鍵作用。

2015年，諾華生物醫(yī)學(xué)研究所（NIBR）設(shè)計并實施了一個用于多樣性驅(qū)動的子集篩選的篩選平臺。該平臺旨在促進具有優(yōu)化特性的化合物子集的獲取?；衔锉环峙錇槎S網(wǎng)格上的平臺子集，根據(jù)基于屬性的標(biāo)準(zhǔn)和不斷增加的結(jié)構(gòu)冗余進行排名。然而，人們發(fā)現(xiàn)，僅僅依靠傳統(tǒng)的先導(dǎo)性標(biāo)準(zhǔn)會降低化學(xué)分子的命中率。為此，2019年開發(fā)了一個修訂版的篩選平臺。2019年的平臺納入了基于溶解度和滲透性的首選化合物的選擇，而不是主要依賴先導(dǎo)性標(biāo)準(zhǔn)。除了結(jié)構(gòu)上的多樣性，NIBR的實驗檢測數(shù)據(jù)和推斷的生物活性概況也被考慮在內(nèi)，以界定整個化合物集的冗余度。這些修改的目的是為了提高化學(xué)分子的命中率并改善整個篩選過程。修改后的平臺旨在為篩選提供更高質(zhì)量的化合物子集，增加識別成功候選化合物的機會，以便進一步優(yōu)化和開發(fā)。

平臺的設(shè)計原則

NIBR的篩選平臺的設(shè)計原則是基于該組織多樣化的項目組合和藥物發(fā)現(xiàn)中對命中率的需求而確定的。篩選平臺旨在適應(yīng)假設(shè)驅(qū)動和隨機篩選方法。對于假設(shè)驅(qū)動的篩選，特定的化合物集是根據(jù)先前的知識選擇的，并且可以很容易地從管狀收集中生成。隨機篩選的目的是發(fā)現(xiàn)新的化學(xué)物質(zhì)，需要一個化學(xué)上多樣化的平臺，包括NIBR化合物集的 "暗化學(xué)物質(zhì)（dark chemical matter）"。

一個理想的多樣性驅(qū)動的篩選平臺的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)是在一個最小的子集內(nèi)解決所有可能的目標(biāo)和作用機制，同時確保高質(zhì)量的物質(zhì)和樣品特性。篩選臺的設(shè)計旨在最大限度地提高生物多樣性和優(yōu)化化合物樣品特性，以減少不必要的信息。認(rèn)識到篩選平臺的設(shè)計是隨著時間的推移而發(fā)展的，NIBR決定每3-4年重新設(shè)計平臺，納入新的數(shù)據(jù)、化合物可用性的變化以及從使用中獲得的經(jīng)驗教訓(xùn)。

重大改進

NIBR的化合物處理技術(shù)經(jīng)歷了重大改進，以便能夠生產(chǎn)出設(shè)計好的篩選平臺。在2015年之前，化合物管理設(shè)置涉及在384孔源板中溶解和電鍍化合物（solubilizing and plating compounds），從而產(chǎn)生了一個多達(dá)120萬個樣本的篩選平臺。然而，這種設(shè)置在多樣性選擇和板內(nèi)化合物種類方面有局限性。

從2008年到2012年，NIBR的化合物管理小組進行了一項重大努力來重建他們的化合物物流能力。這包括為所有的化合物樣品創(chuàng)建10mM的儲備溶液，并實施自動化系統(tǒng)，將化合物從試管中提取并處理到微孔板中。這些改進使得第一版篩選平臺得以在2015年生產(chǎn)。2019年，在進一步設(shè)計迭代的基礎(chǔ)上，結(jié)合前一個篩選平臺的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗，創(chuàng)建了第二個版本的篩選平臺。復(fù)合處理技術(shù)的進步，包括庫存收集和自動化系統(tǒng)的建立，在促進NIBR生產(chǎn)所設(shè)計的篩選平臺方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

多樣性網(wǎng)格

在NIBR建立篩選平臺多樣性網(wǎng)格涉及兩個主要目標(biāo)：最大化子集的多樣性和優(yōu)化化合物的特定物理化學(xué)性質(zhì)。為了實現(xiàn)這些目標(biāo)，我們開發(fā)了一個過程，涉及到基于生物活性和化學(xué)結(jié)構(gòu)類別的化合物分層。多個相關(guān)指標(biāo)被獨立使用，通過聚類定義化合物類別。其目的是產(chǎn)生最小尺寸的子集，以確保每個類別的最小覆蓋率。化合物的配對不相似性不是重點，因為它是由與推斷生物活性無關(guān)的相似性范圍驅(qū)動的。化合物屬性的優(yōu)化，如溶解度，是通過一個基于屬性的多目標(biāo)排名系統(tǒng)實現(xiàn)的。這個過程包括從每個類別中抽出排名最好的化合物，從而形成一個具有最佳特性和覆蓋所有類別的子集。這個過程可以重復(fù)進行，直到所有的化合物都被選中，每個化合物都有相關(guān)的屬性等級和選擇回合。這些定義了一個二維坐標(biāo)空間，它可以被劃分為一個由化合物組成的網(wǎng)格，作為板塊組被鍍在一起。科學(xué)家們可以從這個網(wǎng)格中選擇板組來進行試驗。網(wǎng)格單元的大小是由實際考慮決定的，目的是為有用的篩選子集提供足夠小的空間，但也要足夠大，以便有效地采管和鍍層。網(wǎng)格允許子集專注于最大的覆蓋率或良好的特性。該過程與確切的分類方法無關(guān)，可容納多種分類方案。

性質(zhì)和排名

NIBR的新篩選平臺目的是尋找可以作為工具化合物或藥物化學(xué)項目的先導(dǎo)化合物。水溶性是用于注釋篩選化合物的一個重要特性。低溶解度被標(biāo)記為警告，而高溶解度被標(biāo)記為肯定。據(jù)觀察，由于測定條件和從DMSO溶液中的轉(zhuǎn)移，化合物在高于其報告的溶解度的濃度下仍然可以作為先導(dǎo)化合物。然而，低溶解度的化合物不太可能被發(fā)現(xiàn)為先導(dǎo)化合物，并可能干擾測定的讀數(shù)。細(xì)胞滲透性是觀察細(xì)胞試驗中細(xì)胞內(nèi)效應(yīng)的另一個關(guān)鍵要求。高通透性被標(biāo)記為陽性，但低通透性沒有被標(biāo)記為警告。來自Caco-2、PAMPA和MDCK-LE等試驗的實驗數(shù)據(jù)，以及來自機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測，被用來評估滲透性。頻繁先導(dǎo)化合物的問題也得到了解決，即在許多不相關(guān)的試驗中出現(xiàn)活性的化合物。頻繁出現(xiàn)的化合物可能來自于檢測干擾、非特異性蛋白修飾或封存，或真正的多藥理學(xué)。表現(xiàn)出過度多藥性的化合物被標(biāo)記為頻繁先導(dǎo)化合物。合成過程中的雜質(zhì)或化合物的不穩(wěn)定性也被考慮在內(nèi)。嚴(yán)重程度被分配給這些過濾器，導(dǎo)致化合物的排除或警告標(biāo)志。附加的過濾器和規(guī)則被用來捕捉不利的結(jié)構(gòu)特征，如排除某些分子類型?；贚C-MS數(shù)據(jù)的樣品質(zhì)量也被考慮在內(nèi)，低純度導(dǎo)致排除，中度純度則是警告標(biāo)志。化合物被分為三個屬性類別：高溶解性和滲透性、中性屬性和屬性警告標(biāo)志。每個類別都有一個優(yōu)先排序。總的來說，篩選平臺的設(shè)計是為了優(yōu)先考慮具有有利特性的化合物，如高溶解性和滲透性，同時考慮可能影響篩選過程的潛在責(zé)任和警告標(biāo)志。

參考資料：

Schuffenhauer, Ansgar et al. "Evolution Of Novartis' Small Molecule Screening Deck Design", <i>Journal of medicinal chemistry</i> 63.23 (2020): 14425-14447.

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