不同应用程序的高含量和高通量筛选

近年来有很多争论的相对优点表型与靶向性筛选。然而,学术界和产业界的研究人员将最有可能同意筛查技术的最佳选择很大程度上取决于你想回答的问题。

取两个对手目前对人类带来了巨大的负担:COVID-19和癌症。当前全球努力找到对SARS-CoV-2有效的药品或疫苗,病毒导致COVID-19,需要一个完全不同的套工具解决一个复杂的疾病像癌症。在本文中,我们使用这两个例子来说明今天在我们的指尖筛选工具的范围。

虚拟筛选COVID-19药物发现

巨大的全球研究目前集中在理解SARS-CoV-2病毒为开发治疗或,理想情况下,一种疫苗。然而,限制进入实验室执行时由于今年早些时候爆发,陈昱围的香港理工大学和他的同事们需要依靠电脑筛选快速找到潜在的药物对病毒。¹

“我们出发去寻找基于结构的治疗方案,可以立即应用,利用大量的药物研究在应对2003年非典爆发,“陈解释道。“使用虚拟筛选加速的过程避开冗长的蛋白生产和净化。“SARS-CoV-2基因组序列的公布,其与之前的SARS冠状病毒关系密切了,因为病毒蛋白质序列相似性高,团队有信心的质量预测模型。

他们将努力集中在病毒蛋白,3 c蛋白酶(3 cl^箴),这是需要复制。“我们预测其三维结构根据其序列相似性高非典冠状orthologue的身份(94%),但最大的挑战是模型的侧链构象“突变”(变体)残留。目前,没有自动建模软件这令人满意”,陈解释道。轮侧链建模之后,他们核对和修改每一个变体残留的a和B链,使参考模板的电子密度结构在蛋白质数据库中。“我们知道这些变体残留没有衬底中扮演关键的角色绑定或催化;然而,我们没有多余的精力生产最好的模型最可能的旋转异构体在每个位置。”

团队专门选择药物,已获得监管部门批准,可以其他候选人,因为目标是推荐的治疗选择,尽快可以应用。在2月中旬,他们发布和推荐16候选药物对COVID-19再利用。“其中,抗病毒药物ledipasvir或velpatasvir(最初anti-hepatitis C病毒药物)通过最少的副作用,尤其具有吸引力”陈先生说。“然而,我们还指出,药物Epclusa (velpatasvir / sofosbuvir)和Harvoni (ledipasvir / sofosbuvir)可能是非常有效的,因为他们可能会对两种病毒酶双重抑制行为。使用药物和两个目标可能大幅减少病毒的概率发展阻力。”

确认计算结果,下一步是执行在体外研究。“我们现在计划研究的绑定和抑制强度提出候选人3 cl^箴蛋白质和验证绑定与结构研究。如果这些生化筛查的研究产生积极的结果,那么我们将研究病毒的抑制作用在细胞和动物模型。希望这些结果足以让临床医生相信药物候选人值得进一步测试。”

最近的见解COVID-19约束力的抗原表位

新型冠状病毒、COVID-19宣布大流行的世界卫生组织(世卫组织)。,研究人员正在动员理解病毒的绑定机制作为第一步在疫苗的发展。在这个应用程序中,发现现实生活中的例子如何bio-layer干涉法和生物传感器技术已经导致了COVID-19疫苗开发,让研究人员评估病毒抗体的相互作用特性。

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高含量筛查复杂的生物

与奢侈的筛选至关重要单目标蛋白质,许多复杂的疾病我们屏幕药物对细胞或组织需要一个更广阔的表现型。这导致一个重要转向高含量筛选。

英国诺丁汉大学的Tim自我领导苗条成像设备和高含量的需求增加成像。“多年来,我们专注于高通量屏幕看第二信使信号强度作为一个简单的读出。这些天,我们可以把多个视图,在不同光波长和标记细胞内不同的目标。这是现在可能是几个关键的进步。”

大多数高含量与荧光成像平台工作和以前主要是广角系统(即不共焦显微镜)。除了改善相机技术,提高质量,图像采集的速度和灵敏度的一个主要的进步的创新led,这样你可以有多个激发渠道,自我解释道。“他们提供更多的励磁功率与速度开关多个波长的实验和使用更便宜。但他们仍不像激光,激光仍然是一个强大的许多高端成像平台的关键组件。如果你有一个旋转盘(框1)用激光这允许您快速获取图像,轻轻的,避免漂白样本和破坏性。”

的范围在荧光探针也增加,而之前这是滞后于技术的发展。“有很多聪明的探测器,将改变他们的荧光取决于他们的环境或光源你穿上它们,“自我解释道。“但我们看另一个领域是label-free活细胞成像。这涉及到拍出高质量的相衬的图片你的细胞群,这样你可以遵循它们增殖和迁移,“自我解释。这是用于研究伤口愈合,伤口在scratch中实验或衬垫放置在井,删除它们,并遵循增殖细胞进入这一领域。

含量高成像是一个大的趋势走向3 d和4 d培养细胞——所以看厚样品和研究它们。“以前我们只能处理单一层的培养细胞,但现在,我们想要更深的样本——例如,如果我们正在与球状体或生物膜板读者现在可以这样做也更加准确和重构数据之后,“说的自我。

高含量筛选数据的重建

这给我们带来了可能是最重要的发展在高含量筛查——成功所需的计算能力分析的所有数据。这也说明了在史蒂文·巴格利在英国癌症研究实验室的曼彻斯特学院Alderley公园,柴郡,负责筛选转化样本(如患者样本或异种移植)研究小组,他们中的许多人现在想做高含量的3 d成像样品和在不同生理状态下。

“从2008年开始,我的使命已经尝试和数值描述的数据尽可能轻松地在研究所团队。我们奋斗了很长一段时间,因为没有很多工具进行高含量的3 d和4 d分析。“虽然计算能力增加,有更多的分析工具,大多数3 d分析存在的包通常斗争进行批量分析所有井的所有字段和加入了所有数据,巴格利说。

“如果你认为96是由25字段的视图,我们想针所有这些在3 d,然后做…体积计算的分析,变得非常困难,尤其是当可能有四个通道的荧光。这样做在60井,然后30个盘子是一个大问题。”

他们正在探索的研究所的科学家计算是开发一个人工智能(AI)平台,可以进行表型分析。在诺丁汉,他们也兴奋,这种方法的潜力。“机器学习的发展和走向AI,这样您就可以训练你的软件寻找某些特性有可能提供很大的进步在我们能够做什么,”说的自我。

使用高含量成像的一个明显的优势是,它消除了用户偏好与传统显微镜。“当我教学生,我说高含量筛查的原因是用户更好的是,它消除了偏见,如果你个人选择地区蔓延在幻灯片,因为你看到一个细胞符合你寻找的形态,“说的自我。特别是在癌症研究,同意巴格利,看的地方肿瘤微环境。“这是经常小打小闹的细胞和那些不漂亮的,会给你更多的信息。这就是为什么我们需要能够捕获所有的细胞在三维空间中,一切都随着时间的推移。不仅仅是在3 d的肿瘤细胞,但细胞周围重要研究免疫疗法的治疗时,例如。”

另一个自然的转变发生在研究人员转向高含量screeningis吞吐量。”,而不是选择我们所说的“农业”的内容数据和做的384米和1000 +好盘子,我们倾向于保持低于96因为我们需要成长的空间和时间对细胞进行交互。一些图片使用低放大镜头扫描病人寻找循环肿瘤细胞和细胞可以获得图像从60井在20或30分钟。在其他情况下有一个要求去因为一些球状体和48井瀑样我们成长是相当大的。”在这种情况下,机器手臂和自动化孵化器允许快速分析多种板块在五或六天,使研究人员能够形象过程如药物或瀑样开发的生命周期。“我们不想仅仅看到一个小快照时间或一个开始或结束,我们希望看到所有单独的阶段,最终产品,解释了巴格利。

先进的流式细胞术——快速分析复杂的细胞模型

我们对细胞生物学的理解和分析技术的进步导致了细胞化验的使用更早的药物发现工作流程。这将创建一个实验室的重大挑战;传统的基于单元的方法不是用于高通量筛选的要求识别早期候选人。因此,实验室需要找到新的工作方式来处理现代药物发现管道的需求。下载这个白皮书发现迅速,高通量细胞筛查检测的解决方案。

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未来的需求

巴格利说,市场上的差距,就是多路复用尽可能多的标签。“目前我们坚持使用也许四个或五个颜色。我们的样品大部分是珍贵的,重要的是要我们得到尽可能多的标签在那里,问co-localization复杂问题。现在,没有足够的标签或激光来填补调色板。我们探索我们能否解决这个问题通过替代技术,更好的过滤,或不同的方法收集数据。最终,我们来自患者的样本所以我们要充分利用他们。”

参考

1。 陈YW,黄姚CB和肯塔基州。(2020)。预测的SARS-CoV-2 (2019 - ncov) 3 c蛋白酶(3 cl pro)结构:虚拟筛选揭示velpatasvir, ledipasvir和其他药物再利用的候选人。F1000Res。DOI: 10.12688 / f1000research.22457.2。eCollection 2020。