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“新基建” 加速化合物筛选,新药研发势如破竹
时间:2020-06-29  点击:65

 

      近年来,随着科技的发展和政策的支撑,国内外市场接连涌现出许多重磅创新药物。过去一年,国内药企的创新药物生产批文通过率也大幅上升。随着带量采购政策的逐步深化落实,并通过压低药价大幅压缩医药市场,使得医药产业回归到本身价值的同时,创新药物研发或将迎来更大的发展空间。

现任国家新药筛选中心主任、国家化合物样品库主任、复旦大学药学院院长王明伟博士表示:“化合物是创新药物研究的起点和源头,其种类、数量和结构的多样性是新药创制的物质基础”。过去,化合物资源分散和规模有限曾严重制约了我国新药创制的进程,现如今,越来越多的药企开始注重化合物样品库的构建,并加大了人力、物力以及资金的投入。目前,已有多家beplayapp 体育下载企业拥有了自己大型的高质量化合库,通常规模可达200–300万数量级的分子化合物。然而,为找到有药物疗效的活性化合物用于新药研发,科研人员需要在几十万个化合物中进行高通量筛选,但传统人工操作下的高通量筛选的成功率只在0.5% 以下,费时费力且极易出错,这也成为当下beplayapp 体育下载企业亟待解决的难点。

“新基建”  加速化合物筛选,促进化合物库管理系统构建

人工智能 (AI) 概念自1956年首次提出,经过60多年的发展,它已成为一门广泛的交叉和前沿科学。作为新基建领域之一,人工智能对5G 基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、工业互联网等各新基建科技端领域起到了重大促进作用;尤其自新冠肺炎疫情发生以来,以人工智能为代表的新兴科技,在疫情监测分析、人员物资管控、医疗救治、beplay体育官方app下载研发等方面发挥了重要的支撑与保障作用。可以预见,人工智能与5G、大数据等技术结合,将带动诸多行业快速发展,为很多领域数字化智能化转型奠定基础。

相较于传统的高通量化合物筛选手段,若将人工智能 (AI) 技术应用其中,不仅可提高效率,更能节约昂贵的筛选费用。据动脉网 - 蛋壳研究院研究显示,AI 可从两方面切入化合物筛选场景,一是利用深度学习和计算能力开发虚拟筛选技术以取代高通量筛选,二是利用图像识别技术优化高通量筛选过程。动脉网 - 蛋壳研究院的数据分析,AI 在化合物合成和筛选方面比传统手段可节约40% - 50% 的时间,每年可为药企节约260亿美元的化合物筛选成本。

由此可见,随着人工智能、大数据和实验室筛选模型的迅速发展,将有数以百万计的化合物以实体或虚拟形式存储于化合物库中,为了让化合物样品库更有效的运作,就需要高效管理工作的配合。化合物库管理是高通量筛选和化合物基因组学的关键技术组成部分,直接关系着新药开发的成败。

Chemspeed 自动试剂加样技术重新定义化合物库管理

在新药开发中,自动化技术扮演着越来越重要的作用,特别是随着高通量筛选的普遍应用,自动化技术已经成为全球知名药企的必备武器之一。一方面,自动化技术不仅将技术人员从重复性的操作中解放出来,更重要的是避免了人工误差的发生,极大的提高了重复性操作的效率。另一方面,自动化技术也为化合物库管理提供了新途经,Chemspeed 自动试剂加样系统应用于化合物库管理中的化合物重新分配,无论是固体、液体还是粘性液体、甚至膏状物质,Chemspeed 都可以准确快速的进行自动化合物分配,尤其是针对微量固体粉末的分配上表现出极大的优势。

 

Chemspeed SWILE 微量粉末加样工具重新定义了实验室自动加样技术,它采用决策式分配过程,全程无交叉污染,可实现一对一或一对多的加样方式,即使是100μg 这样人手操作束手无策的量也可以进行准确添加,无论是准确度还是精确度都可以满足最为严苛的标准。高通量筛选对反应体积的微量化有着十分高的要求,经常会用到384孔板来做小体积的筛选。384孔板相较于常用的96孔板,其孔数更多,间隔更小,在视觉上极易造成混乱,尤其是对384孔板的加样过程中,很容易因无法准确识别每个孔的位置而造成错加或漏加,但借助自动化技术就可以轻松解决这一难题。例如实验员可将设计好的实验流程或编辑好的 Excel文件直接导入控制软件,无需手动逐一输入加样参数;操作过程中,仪器也可自动记录所有数据,并在 Excel 文件中导出,方便查找和溯源,不会再因数据混乱而导致实验失败。


 

 

 

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