高通量篩選：揭開已知藥物潛藏副作用與更多用途的神秘面紗

巴塞爾大學的研究人員能夠同時測試1500多種活性物質對細胞代謝的影響。他們的分析還發現了已知藥物此前未知的作用機制。這種方法可能有助於科學家更好地預測副作用，併爲市售藥物找到更多用途。

活性物質是如何改變細胞中的代謝過程的？回答這個問題將爲新藥研發提供有價值的線索。然而，過去要對一整套化合物庫的這種作用方式進行研究，會耗費大量資源。

巴塞爾大學生物醫學系的研究人員剛剛展示了一種能同時測試數千種活性物質對代謝影響的方法。他們在《自然·生物技術》雜誌上 發表 了這種被稱爲高通量代謝組學方法的研究結果。

“當我們更確切地瞭解活性物質究竟如何幹預細胞代謝時，藥物研發就能加速，” 馬蒂亞·贊皮耶裡教授解釋道。“我們的方法對這些物質的特性進行了更多描述，從中我們可以推斷出可能的副作用或與其他藥物的相互作用。”

這項研究的第一作者洛朗茨·舒克內希特博士帶領研究人員，在細胞培養板的數千個小格子裡培養細胞。接着，他們用化合物庫中的1500多種物質裡的一種，去處理每個小格子裡的細胞，並用一種叫質譜分析法的辦法，來測量細胞內數千種小生物分子（也就是代謝物）在經過處理後發生了怎樣的變化。

這讓研究團隊能收集到每種活性化合物作用下，細胞內2000多種代謝產物發生變化的數據。接着，他們藉助計算機輔助分析，把這些變化和未經處理的細胞的變化做比較。這得出了每種活性物質對細胞代謝有啥影響的一個總體情況，讓他們特別準確地知道了它們各自的作用方式。

“市面上能買到的藥物對細胞代謝的影響，比我們原先想的要大得多，”贊皮耶裡在總結實驗結果的時候這麼說。

特別值得留意的是，一些常用藥物有着此前不爲人知的作用方式。例如，該團隊發現，替拉曲可（tiratricol），這是一種治療罕見甲狀腺功能疾病的藥物，除了其主要作用方式外，還會影響某些核苷酸的生成，核苷酸可是DNA合成的基礎材料。

“因此，這種藥很可能會成爲新應用領域的理想之選：調節核苷酸生物合成，從而例如在癌症治療中用於抑制腫瘤生長，” 舒克內希特（Schuhknecht）說。

像這樣通過高通量方法得到的全面數據，有助於訓練用於設計新藥物的人工智能。“我們的長遠目標是把針對患者疾病的代謝特徵和數千種候選化合物的代謝干預方式進行匹配，以找出能夠逆轉疾病引發的分子變化的最佳藥物，” 贊皮耶裡（Zampieri）說。

藥理學家強調，爲了更接近這一願景，瞭解這些物質對新陳代謝的作用不僅很重要

人體如何處理這些活性物質，以及由此會如何改變其效果，同樣重要。因此，科學家們正在進行進一步的研究，以更深入地研究人體與活性物質之間的相互作用。

由巴塞爾大學提供