虚拟筛选技术辅助SERT抑制剂高通量筛选模型的建立及应用

发布时间：2018-10-04 18:52

【摘要】：为提高化合物筛选效率、发现更多5-羟色胺转运体(serotonin transporter,SERT)抑制剂,本研究选择与中枢神经系统5-羟色胺(5-hydroxytryptamine,5-HT)能神经元具有极高相似性、能分泌5-HT、表达腺苷受体A3(A3AR)的RBL-2H3细胞,采用荧光底物ASP+进行SERT再摄取抑制率检测,建立生物筛选SERT抑制剂的模型。在大规模的化合物库中,基于配体的虚拟筛选技术,采用贝叶斯分类方法与分子指纹相似度检索筛选出待筛化合物;进一步结合生物筛选方法进行验证,找到具有SERT抑制活性的全新结构化合物。研究表明ASP+检测方法有效降低环境生物危害性、检测效率高,而将生物筛选和虚拟筛选两者有机结合明显提高了筛选的效率。
[Abstract]:In order to improve the screening efficiency and find more 5-hydroxytryptamine transporter (serotonin transporter,SERT) inhibitors, we selected RBL-2H3 cells with high similarity to 5-hydroxytryptamine-5-HT neurons, which can secrete 5-HT and express adenosine receptor A3 (A3AR). The inhibition rate of SERT reuptake was detected by fluorescence substrate ASP, and the model of bioscreening SERT inhibitor was established. In the large-scale compound library, the virtual screening technique based on ligands was used to select the compounds to be screened by using Bayesian classification method and similarity retrieval of molecular fingerprints. A new structure compound with SERT inhibitory activity was found. The results show that the ASP detection method can effectively reduce the environmental biological hazard, and the detection efficiency is high, and the combination of biological screening and virtual screening can improve the screening efficiency.
【作者单位】： 中国医学科学院北京协和医学院药物研究所国家药物筛选中心;
【基金】：国家科技重大专项“重大新药创制”资助项目(2009ZX09302-003)
【分类号】：R96

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2251489