新葯研究屬於高科技領域,世界各國對新葯研究的投入逐年增加。據統計,1981年全世界對R&D投入為52億美元,至1996 年已達到450億美元。雖然新葯研究開發的投入逐年增加,但每年上市的新的一類新葯(NCE)卻逐年減少,60年代初期,每年上市的NCE約100 個,1996年僅40個,由此可見，平均每一個新葯的成本亦大幅度的增加。

人類基因組計劃的完成以及後續功能基因組(結構基因組、蛋白質組和代謝組等)計劃的實施,深刻地改變了藥物研究和開發的思路及策略,形成了新葯研究的新模式--從基因組到藥物(fromgenome to drug)，包括新靶標的發現與確證、先導化合物的發現與優化以及藥物開發。其中，先導化合物的發現過程中，常用的篩選方式有高通量篩選(High throughput screening，HTS)和虛擬篩選(virtual screening，VS)。

高通量篩選(High throughput screening，HTS)技術是以分子水平和細胞水平的實驗方法為基礎，以微板形式作為實驗工具載體，以自動化作業系統執行試驗過程，以靈敏快速的檢測儀器採集實驗結果資料，以計算機分析處理實驗資料，在同一時間檢測數以千萬的樣品，並以得到的相應資料庫支援運轉的技術體系，簡言之就是可以通過一次實驗獲得大量的資訊，並從中找到有價值的資訊。

但傳統的高通量篩選遇到許多問題，一是藥理測試假陽性與假陰性結果；二是化合物樣品來源短缺；三是通用性不高，很多HTS方法只對一種或幾種酶具有適應性；四很多高通量篩選方法中所用到的試劑和儀器都非常昂貴，很多實驗室都無法配備，而與大型製藥企業相比，大部分科研單位沒有這樣的經濟實力。

那有什麼更為高效經濟的辦法呢？且看研究員Doman如何解決：

Doman等[1]研究員想尋找II型糖尿病靶點蛋白酪氨酸磷酸酯酶1B（PTP1B）的抑制劑。首先，研究人員採用了高通量篩選的方法，直接進行生物學測試，批量篩選了40萬個化合物，得到了6個活性小於10μm的化合物；隨後研究人員採用了虛擬篩選的方法，從40萬個化合物預測並挑選出其中的365個化合物進行生物學測試，從而得到21個活性小於10μm的化合物，兩種方法的結果列於圖。從中可以看到，經過虛擬篩選後再進行生物學測試，其“命中率”比隨機的高通量篩選提高了400倍。

（PS：高通量篩選與虛擬篩選再生物學測試的方法略有不同，虛擬篩選再生物學測試的測試條件不包括albumin，故導致結果偏高）

上述研究說明，虛擬篩選方法大大提高藥物發現的概率，並降低了研發成本。那什麼是虛擬篩選呢？——虛擬篩選(virtual screening，VS)是指基於藥物設計理論，藉助計算機的技術和專業應用軟體，從大量化合物中挑選出一些有苗頭的化合物，進行實驗活性評價的一種方法。其目的是從幾十個乃至百萬個分子中篩選出新的先導化合物。這種藥物篩選方式不消耗樣品，降低了篩選的成本，還考慮化合物分子藥動學性質和毒性，增加篩選的內涵。並且縮短了新葯研發週期，降低了直接研發費用，相比於高通量篩選，虛擬篩選不存在樣品限制。

                                                   （ 圖片來自：中國科學院上海藥物研究所）

      由愛菩新醫藥科技有限公司開發的藥物篩選管理系統是一款綜合虛擬篩選與實體篩選的藥物篩選資料管理系統，內建化合物資源庫，為大規模化合物高通量篩選提供資料管理一站式解決方案，加快藥物發現，系統整合虛擬篩選、實體篩選及化合物資源三大模組，資料相互關聯。基於相似性原理，從化合物資源庫中查詢相似化合物，從而進行生物實驗驗證，並將篩選資料通過實體篩選模組管理，一個活性化合物發現多個活性化合物，實現一站式科研資料管理。

它具有如下功能：

1、藥物虛擬篩選

提供快速高效的藥物虛擬篩選功能，每秒可篩選 20 萬個化學結構；基於分子二維和三維相似兩種方法，一個活性化合物發現多個活性化合物，加速藥物發現；一鍵提交，篩選高效，速度快，全程可追溯。

2、藥物實體篩選

對化合物及其生物活性篩選資料進行管理，支援分子水平、細胞水平、動物水平等不同層次藥物篩選的資料管理；提供藥物實體篩選資訊儲存與查詢模組，可靈活配置相關模組的欄位資訊，進行實體篩選資訊的便捷儲存與快速查詢。

3、化合物資源庫

內建化合物資源庫，包括藥物庫，天然產物庫，合成化合物庫等，無縫對接化合物供應商，為使用者購買化合物提供便捷服務；也支援管理本地化合物資源庫。

4、團隊管理

團隊由建立人建立，團隊成員由管理員建立並統一管理；團隊資源及其篩選資訊由團隊統一管理，許可權分明，資料安全。

技術優勢

1）藥物篩選管理系統核心技術基於分子三維形狀疊合演算法（WEGA）已獲得美國專利授權（US 9,811,642 B2），Yan, X.等[2]發表的文章證明其精度高於同類演算法；

2）它是集虛擬篩選與實體篩選資料管理於一體，實現in silico，in vitro，in vivo藥物篩選資料管理，提供藥物篩選一站式服務；

3）方便管理與協作，支援設計、合成、生物等多團隊協作，資料共享，許可權分明；

4）資料安全，採用最新的資料加密技術，賬號登入，許可權控制，全方位保障資料安全；

5）相對國外產品，介面清晰，符合國人使用習慣；

6）國產自主開發，避免技術封鎖。

虛擬篩選作為計算機輔助藥物設計中的一項實用化技術，在當代的創新葯物研發中發揮著重要的作用。而若說藥物設計正在發展中，那藥物篩選管理系統就是給它提速度，它囊括了虛擬篩選和實體篩選資料管理，組織嚴謹，許可權明確，角色分明，大大提高藥物篩選效率，加快新葯研發。

參考文獻

[1]T.N.Doman,et al.,Molecular Docking and High-Throughput Screening for Novel Inhibitors ofProtein Tyrosine Phosphatase-1B. Journal of Medicinal Chemistry, 2002, 45: 2213-21

[2]Yan, X.et al., Enhancing molecular shape comparison by weighted Gaussian functions.Journal of Chemical Information and Modeling 2013, 53, (8), 1967-78