Lead optimization

强大的先导物优化工具助力制药和生物制药药物表征

在早期药物发现阶段,苗头化合物到高通量筛选实验得出的先导物会进行先导物优化,以便确定有潜力的化合物。作为早期药物发现阶段的最后一个步骤,将针对一系列特性评估有潜力的先导物,其中包括先导物优化过程中的选择性和结合机制评估。先导物优化的目的是保留先导化合物中的优质特性,同时改善先导物结构中的瑕疵。

为了生产出临床前候选药物,需要改变先导化合物(小分子或生物制剂)的化学结构,从而提高靶点特异性和选择性。还会评估药效学与药物代谢动力学参数和毒理学特性。实验室必须采集先导物的毒性、药效、稳定性和生物利用度数据,以便准确表征化合物,确立优化路径。

药物发现研究员需要能快速缩小候选药物选择范围的方法,以便进行下游选择性分析和后续研究。高通量药物代谢与药代动力学(DMPK)筛选成为先导物优化的重要组成部分,这种方法使用体外试验促进对体内药物代谢动力学的理解与预测。为了生产出具有更高药效和安全性的新药,需要通过优化对候选药物的结构进行化学修饰。

自动筛选系统正在成为制药和生物制药药物发现实验室的重要组成部分。质谱法适用于代谢物的检测和定量。MALDI成像是快速、准确地评估组织中的候选药物及其代谢物的关键技术。

此外,在制药行业,基于片段的核磁共振筛选已经广泛用于在靶向筛选中发现和优化先导物分子。