基于光化学传感器的非标记高通量药物筛选检测模型的构建

高通量药物筛选检测技术是进行高通量药物筛选的基础，本项目针对目前高通量药物筛选检测技术面临的不足与缺陷，紧密跟踪国际上该领域研究热点的变化，首次将低成本、基于光化学信号传导特性的聚联乙炔（PDA）囊泡传感器检测技术引入高通量药物筛选，并富有创新性地运用受体-药效学上的数学处理方法建立了数据定量模型，解决了制约其在高通量药物筛选检测中应用的瓶颈。课题组研究紧紧围绕构建实验检测模型和数据处理模型这两条主线，综合运用药物分析学、高分子材料学、定量药理学、计算机科学等多学科知识，在此基础上构建一种具有国际先进水平的、自主创新的非标记高通量药物筛选检测模型。通过本课题研究，可以解决光电物理传感器检测技术筛选成本过高的突出矛盾，推进光化学传感器（optical chemosensor）检测技术在高通量药物筛选中的运用，开拓非标记高通量药物筛选检测领域的一个全新研究方向。

按项目计划安排，首先优化了聚联乙炔（PDA）光化学传感器的制备和检测方法，以提高PDA高通量药物筛选检测模型的灵敏度和重现性；其次构建了仿细胞膜的磷脂/PDA模型，在此基础上建立了药物-细胞膜亲和力定量测定筛选检测模型；通过优化仿细胞膜的组成，研究了该筛选模型预测局麻类药物的体内麻醉强度、有机溶剂的经皮渗透系数、β 受体阻断药物的吸收系数等体内活性参数的能力；构建了模拟蛋白质靶点筛选的人血清白蛋白/磷脂/PDA模型，初步考察了其用于药物筛选的可能性。到目前为止，已在《Analytical Biochemistry》、《中国科学:化学》和《中国药科大学学报》上发表论文3篇，发表中国化学会第十一届分析化学年会会议论文1篇，申请发明专利1篇，培养硕士研究生学生两名。