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磷脂質病高通量篩選----快速預測藥物引起的磷脂質病

來源:本站原創 瀏覽 1971 次 發布時間:2018-03-27

    磷脂在肺、腎和肝等組織中的累積,已經逐漸成為嚴重的藥物副作用,尤其是那些長期服藥的的病患。因此要在藥物開發的早期階段找出潛在的會導致磷脂質病的化合物,優化先導物。

    磷脂質病產生的原因被認為是形成了藥物磷脂複合物,不能被磷脂降解酶、磷脂酶代謝掉。

    Kibron的磷脂質病篩選係統是通過體外高通量化驗,直接測量藥物-磷脂相互作用的強度。即檢測藥物導致的臨界膠束濃度CMC的改變,使用Delta-8高通量粉色视频黄色网站來測量CMC,能精確預測藥物是否引起的磷脂質病。Delta-8分析技術使得化合物分子的高通量篩選消耗的試劑最少,篩選效率最高,每天可以篩選幾百個化合物。


論文:

   Vitovic et al. Assessment of drug-lipid complex formation by a high throughput Langmuir balance and correlation to phospholipidosis. J. Medicinal Chemistry 51(6), 1842-1848 (2008).


特點和優點

    通過磷脂質病指數來對化合物進行分級

    化合物的消耗量< 1 mg

    篩選量超過1400 個化合物/ 周, 在高通量篩選模式下, 利用自動液體處理係統,篩選量> 2000 化合物 / 周

    容易和機器人和自動液體處理係統集成

    簡單易用的軟件,實時獲得數據

    標準96孔板

    每次測量自動清潔測量探針

    Kibron磷脂質病篩選係統在篩選化合物時消耗的試劑最少,速度最快,效率最高,同時預測磷脂質病具有無與倫比的精度。


Kibron 磷脂質篩選係統和以細胞為基礎的檢測分析技術的比較

    Kibron磷脂質病篩選係統體力勞動最小、大大降低了成本,而基於細胞技術的分析方法需要大量的勞動力並且成本較高。Kibron磷脂質病篩選係統能實時獲得數據,能為藥物開發團隊立即提供反饋。

    Kibron磷脂質病篩選係統和細胞分析方法的數據比較後表明兩者之間具有很好的相關性。與細胞分析方法不同的是,kibron磷脂質病篩選係統不會給出假陰性和假陽性數據。Kibron磷脂質病篩選係統已經發現慶大黴素和酮康唑能引起磷脂質病,但是通過細胞分析技術不能確定慶大黴素和酮康唑能引起磷脂質病。這是特別需要關注的,因為慶大黴素是少有的幾個用於人體的能引起磷脂質病的藥物。


如需更多了解兩種檢測方法的比較,請閱讀:

     Vitovic et al. Assessment of drug-lipid complex formation by a high throughput Langmuir balance and correlation to phospholipidosis. J. Medicinal Chemistry 51(6), 1842-1848 (2008).


Kibron 磷脂質篩選係統測量方法

    磷脂質病篩選非常簡單,快速將藥物稀釋,Nanosol試劑,然後混合。再用Delta-8高通量粉色视频黄色网站檢測混合液的表麵張力值。96孔板測量時間大約3分鍾,即可獲得結果。


磷脂質病篩選原理

    Kibron磷脂質病篩選原理:測量藥物-磷脂複合體的行成。通過CMC值表示親和力的大小,通過Delta-8高通量粉色视频黄色网站測量來獲得吉布斯等溫線,軟件自動計算CMC值。

    疏水效應和基團相互作用(例如,靜電)是形成膠團的驅動力。與細胞分析技術不同的是,Kibron磷脂質病篩選係統不會給出假陽性和假陰性數據。


推薦儀器:

    Delta-8是一款獨特的高通量表麵張力測量儀,可用於高通量篩選表麵活性物質的臨界膠束濃度CMC、真正表麵As、疏水性Kaw。


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