BioCat GmbH 位于海德堡科技園,靠近德國癌癥研究中心,是一家私營公司,成立于 2000 年,致力于為生命科學(xué)研究營銷創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)。
BioCat 提供范圍廣泛的高質(zhì)量研究試劑和儀器以及基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和細(xì)胞生物學(xué)領(lǐng)域的技術(shù),為學(xué)術(shù)界以及制藥和生物技術(shù)行業(yè)的科學(xué)提供動力。
確定新穎且穩(wěn)健的化學(xué)起點(diǎn)仍然是當(dāng)今藥物發(fā)現(xiàn)的最大挑戰(zhàn)之一。在過去的十年中,在項(xiàng)目的早期階段,在高通量分析中篩選大量化合物以識別那些具有調(diào)節(jié)目標(biāo)靶標(biāo)潛力的化學(xué)物質(zhì)已成為普遍做法。與靶蛋白結(jié)合并調(diào)節(jié)其生物活性的小分子調(diào)節(jié)劑具有許多優(yōu)點(diǎn)。除了其固有的穩(wěn)定性、細(xì)胞滲透性和生物利用度外,它們還可以輕松操作,并可應(yīng)用于各種細(xì)胞或動物實(shí)驗(yàn)。提供了大量熱信號通路的小分子調(diào)節(jié)劑。
還提供了化合物庫,將化合物分組為更小、更高質(zhì)量的篩選集合。
根據(jù)虛擬篩選結(jié)果并結(jié)合近期的臨床報告,我們的合作伙伴 TargetMol 已獲得一些有前景的 SARS-CoV-2 候選藥物,包括 Remdesivir、Darunavir、Camostat mesilate、Baricitinib、Favipiravir、Ribavirin、二磷酸氯喹和 Nitazoxanide。
根據(jù)其范圍(特定目標(biāo)或多樣化目標(biāo))和設(shè)計(jì)(化學(xué)空間或支架),我們的合作伙伴 TargetMol 開發(fā)的化合物庫可分為重點(diǎn)生物活性庫、天然產(chǎn)物庫、片段庫和多樣性集,見下文. 這些文庫已在其內(nèi)部生物測定中得到廣泛驗(yàn)證,并被研究機(jī)構(gòu)和制藥公司廣泛用于補(bǔ)充篩選策略。確定新穎且穩(wěn)健的化學(xué)起點(diǎn)仍然是當(dāng)今藥物發(fā)現(xiàn)的最大挑戰(zhàn)之一。在過去十年中,在項(xiàng)目的早期階段,通常的做法是在高通量分析中篩選均勻覆蓋較大化學(xué)空間部分的大量化合物(多樣性主導(dǎo)的范式),以識別那些有可能調(diào)節(jié)感興趣的目標(biāo)。這種大規(guī)模篩選的成本高昂,因此需要使用主要針對規(guī)模和速度進(jìn)行優(yōu)化的簡化分析,以及越來越多地認(rèn)識到藥物特性空間遠(yuǎn)非隨機(jī),最近導(dǎo)致使用更小、更高質(zhì)量的篩選集合(以目標(biāo)為主導(dǎo)的方法)。所有這些化合物庫及其篩選方法都有其特定的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。因此需要使用主要針對規(guī)模和速度進(jìn)行優(yōu)化的還原性分析,以及越來越多地認(rèn)識到藥物特性空間遠(yuǎn)非隨機(jī),最近導(dǎo)致使用更小、更高質(zhì)量的篩選集合(以目標(biāo)為主導(dǎo)的方法)。所有這些化合物庫及其篩選方法都有其特定的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。因此需要使用主要針對規(guī)模和速度進(jìn)行優(yōu)化的還原性分析,以及越來越多地認(rèn)識到藥物特性空間遠(yuǎn)非隨機(jī),最近導(dǎo)致使用更小、更高質(zhì)量的篩選集合(以目標(biāo)為主導(dǎo)的方法)。所有這些化合物庫及其篩選方法都有其特定的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
與篩選不同集合相比,篩選集中的生物活性庫通常會觀察到更高的,并且從成功的集中庫篩選活動中獲得的命中簇通常表現(xiàn)出可辨別的結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系,有助于跟蹤這些命中。Focused Bioactive Libraries 是藥物篩選、細(xì)胞誘導(dǎo)、藥物再利用、機(jī)制研究、靶標(biāo)識別、陽性對照等相關(guān)研究領(lǐng)域的有力工具。提供 FDA 批準(zhǔn)的藥物庫以及抗 COVID19/SARS-CoV-2 庫。
天然產(chǎn)物是化學(xué)多樣性來源,也是任何藥理活性小分子篩選計(jì)劃的理想起點(diǎn)。從歷史看,天然產(chǎn)物一直是新藥最成功的來源。天然產(chǎn)物庫是細(xì)胞誘導(dǎo)研究和藥物篩選的強(qiáng)大工具,重點(diǎn)關(guān)注*的天然結(jié)構(gòu)和新的生物活性。
在過去十年中,基于片段的藥物發(fā)現(xiàn) (FBDD) 已成為通過高通量篩選 (HTS) 進(jìn)行傳統(tǒng)先導(dǎo)識別的替代方法。與 HTS 不同,F(xiàn)BDD 識別較小的化合物,即與生物靶標(biāo)不同部分結(jié)合的“片段"。FBDD 在發(fā)現(xiàn) 2 種批準(zhǔn)的藥物(Vemurafenib 和 Venetoclax)和至少 30 種處于不同臨床開發(fā)階段的藥物中發(fā)揮了作用。針對這一明顯的藥物發(fā)現(xiàn)趨勢,TargetMol 設(shè)計(jì)了其片段文庫,其中包括一系列*的片段子集:藥物片段文庫、高溶解度片段文庫和特色片段文庫。
在藥物發(fā)現(xiàn)高通量篩選中,希望針對嘗試?yán)帽M可能多的適當(dāng)化學(xué)空間的化學(xué)物質(zhì)篩選藥物靶標(biāo)?;瘜W(xué)庫采樣的化學(xué)空間越寬,高通量篩選找到“命中"的機(jī)會就越大——一種在可能被開發(fā)成藥物的生物模型中具有適當(dāng)相互作用的化學(xué)物質(zhì)。所有可能的化學(xué)結(jié)構(gòu)的化學(xué)空間都非常大。為了平衡在大型多樣化化合物庫中篩選數(shù)十萬種無活性化合物的成本與直接從篩選數(shù)據(jù)建立結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系 (SAR) 和增加識別范圍廣泛的命中系列的機(jī)會等好處之間的平衡,TargetMol 設(shè)計(jì)了兩個多樣性集:Mini Scaffold Library 和 Golden Scaffold Library。從 160 萬個類藥化合物中選擇,每個支架只有 1 個化合物(Mini Scaffold Library,5033 個化合物)或 1-3 個化合物(Golden Scaffold Library,10000 個化合物),這兩個化合物庫可以降低篩選成本并降低單個項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的篩選閾值,同時不會丟失足夠的信息。在這種情況下,初始篩選之后將需要進(jìn)一步購買復(fù)合類似物和篩選以驗(yàn)證和擴(kuò)展命中周圍的 SAR。10000個化合物)對于每個支架,這兩個化合物庫可以降低篩選成本,降低單個項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的篩選門檻,同時不會損失足夠的信息。在這種情況下,初始篩選之后將需要進(jìn)一步購買復(fù)合類似物和篩選以驗(yàn)證和擴(kuò)展命中周圍的 SAR。10000個化合物)對于每個支架,這兩個化合物庫可以降低篩選成本,降低單個項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的篩選門檻,同時不會損失足夠的信息。在這種情況下,初始篩選之后將需要進(jìn)一步購買復(fù)合類似物和篩選以驗(yàn)證和擴(kuò)展命中周圍的 SAR。