Articles

a fejlődő szerepe a természetes termékek a trópusi esőerdők, mint egy feltölthető forrása az új kábítószer vezet

hirdetés

Modern megközelítések a kábítószer-felfedezés a természetes termékek

az érkezés új technológiák tömegspektrometria, NMR és más spektroszkópiai technikák, bimolekuláris cél vagy sejt alapú szűrés, korai hit jellemzése és a hasznosítása számítási módszerek javították a hatása a természetes termékek a HTS alapú kábítószer felfedezés. A természetes termékkivonatok gyakran nagyszámú összetevőt tartalmaznak, amelyek nehezen elválaszthatók. A tiszta vegyületek egyértelmű szerkezetét olyan hagyományos technikák kombinációjával lehet meghatározni, mint az ultraibolya abszorpciós spektroszkópia (UV), IR, MS és NMR. Ritka esetekben, amikor nehézségekbe ütközik az abszolút konfiguráció meghatározása, az egykristályos Röntgenelemzést alkalmazzák. A hagyományos elválasztási technikák időigényesek és fárasztóak. A dereplikációs folyamat támogatására használható egy jártas elválasztási technika közvetlen elválasztása hatékony spektroszkópiai technikákkal, például a HPLC-FTIR-rel . A HPLC-FTIR-t alkalmazták a keverékek fő összetevőiben a funkciós csoportok kimutatására, de a kompatibilitás korlátai miatt nem talált széles körű alkalmazást; azaz az optimális elválasztás elérése megfelelő kimutatással együtt .

a természetes termékek gyógyszerfelfedezésének egyik új technológiája a kapilláris elektroforézis (CE) alkalmazása a cetek Corporation és a Cubist által kifejlesztett szűrőprogramban. A vizsgálat képes azonosítani az aktív természetes termékvegyületeket/ kivonatokat, és kimutatja a fehérje bármilyen eltolódását, amikor egy ligandum kötődik hozzá a konformációs és felületi töltésváltozások miatt. A CE technika különbséget tud tenni a kivonatokban lévő gyenge és erős kötő vegyületek között koncentrációjuk meghatározása előtt . Ezt a technológiát alkalmazták a cetek belső gyógyszerfelfedezési programjában olyan új természetes termékvegyületek megtalálásában, amelyek gátolják a rákos célpontot, a hsp90-et, egy molekuláris chaperonint, amely felelős a fehérjék megfelelő hajtogatásáért és stabilitásáért . Egy másik érdekes példa, amelyről Wang nemrégiben számolt be, et al.megmutatta, hogy a CE-módszert folyadékkromatográfiával-tandem tömegspektrometriával (LC-MS / MS) együtt sikeresen alkalmazták a növényi kivonatok szűrésében, sikeresen azonosították a baicalin nevű természetes vegyületet a Radix scutellariaeas-ból, mint egy új protein-kináz-an inhibitort . Egy másik tanulmányban Zhao és Chen egy egyszerű és hatékony neuraminidáz-immobilizált kapilláris mikroreaktort fejlesztettek ki glutáraldehid térhálósító technológiával a neuraminidáz inhibitorok szűrésére a hagyományos kínai gyógyszerekből. Hat tizennyolc természetes termékek, beleértve a bavachinin, bavachin, baicalein, baicalin, chrysin, és vitexin találtak, mint erős inhibitorok a szűrés. A CE néhány fontos szempontja, amely ebben a fejezetben elismerést érdemel, a könnyű használat, a sokoldalúság és a nagy felbontású elválasztó alkatrészek, a nagy elválasztási hatékonyság, valamint az alacsony minta-és reagensfogyasztás.

Flow injection analysis-NMR (FIA-NMR) magában foglal egy mintát, amelyet dugóként injektálnak egy folyadékáramba, majd az NMR detektor tekercsébe söpörnek. Egy FIA-NMR-ben a mobil fázist hidraulikus nyomó oldószerként használják, amely a befecskendezett mintát az injektor nyílásából az NMR áramlási cellába továbbítja. Az oldószercsúcsok helyének meghatározására használt felderítő vizsgálatot a spektrométer kapja meg, amint a szivattyú leáll. Végül egy jelet küldünk az oldószerszivattyúnak, hogy az NMR áramlási cellából származó régi mintát ki lehessen öblíteni . A HPLC-NMR-MS egy új és legfejlettebb spektrometriai módszer, amelyet a természetes termékkivonatok de-replikációjára használnak . Annak ellenére, hogy ez a leghatékonyabb módszer, a fent említett elválasztott módszertan előnye az MS adatok illesztése az NMR spektrumhoz. Ezenkívül a funkcionális csoportokra vonatkozó információk (pl. a HPLC-NMR által szállított hidroxil-és amino-részek) könnyen azonosíthatók MS technikákkal. A magasabb mezőmágnesek és a krio-szondák megjelenése bebizonyította, hogy a HPLC-NMR erős és hatékony spektroszkópiai eszköz, és a nyers kivonatokra (NMR és UV profil a PDA HPLC detektálásból) alkalmazzák. Jelentős javulás tapasztalható a természetes termékek profilérzékenységében és replikálásában a magasabb mezőmágnesek felhasználása, valamint a HPLC-NMR és a kapilláris NMR (CapNMR) mikrotekercs legújabb fejlesztései miatt, amely lehetővé tette a kisebb mennyiségű minták vizsgálatát 40-120 MHz-es nagyságrendben . A HPLC-NMR mikrotekercs a legalkalmasabb az online HPLC-NMR-hez, amely az on flow , stop flow vagy time silencing kísérleteket használja a nagyobb koncentrációban jelen lévő komponensek elválasztására és azonos elemzésre, míg a kapilláris NMR a nem deuterált oldószereket off-line HPLC elválasztásban használja, ezáltal az oldószerek széles skáláját kínálja alacsony költséggel. Az izolált vegyületeket újra feloldjuk deuterált oldószerekben, majd a CapNMR áramlási szondába injektáljuk, körülbelül 6 db 6h-NMR spektrummal, a mintamennyiségekhez 2-30 MMG nagyságrendben nyert 1H-NMR spektrummal, ezáltal növelve az érzékenységet az új alacsony szintű másodlagos metabolitok osztályozásának kilátásával .

a fentieken kívül az 1D és 2D NMR spektrumból nyert információ elegendő a vegyületek osztályozásához, amellett, hogy a kivonatban lévő összetevőkről ‘nagy pontosságú’ pillanatképet adunk, így olyan információt szolgáltatunk, amely utat nyit a frakcionálás legfelső módszerével kapcsolatos racionális döntések meghozatalához vagy az izolálás további folytatásához. A közelmúltban számos publikáció jelent meg ezzel a megközelítéssel .A HPLC-NMR technikája és felhasználása a természetes termékek azonosításában/osztályozásában jól ismert a szakirodalomban, de alkalmazásai elsősorban csak a növények kémiai profilozásával foglalkoztak . A HPLC-NMR számos módja (többnyire on-flow és stop-flow módok) egyesíti a kromatográfia felbontóképességét, amely kapcsolódik az NMR által biztosított szerkezeti megértéshez. A redukcionista megközelítés nem volt túl sikeres a hatékony gyógyszerek felfedezésében olyan összetett betegségek kezelésére, mint a rák, az anyagcsere -, a szív-és érrendszeri és neurológiai betegségek. Az egycélú gyógyszerek nem mindig indukálják a kívánt hatást az egész biológiai rendszerre, még akkor sem, ha sikeresen gátolják vagy aktiválják egy adott célt.Korlátozások vannak a redukcionista vagy mono-cél megközelítés alkalmazásában a kábítószer-felfedezésben. A megközelítés csak korlátozott megértést nyújt a szisztémás betegségek, például a rák, a szív-és érrendszeri betegségek és a neurodegeneratív rendellenességek bonyolult patogeneziséről és többcélú patológiáiról. Nehéz meghatározni az ilyen összetettségek megcélzásához szükséges releváns beavatkozásokat. A Bullet-alapú vagy egycélú gyógyszeres beavatkozás nem képes hatékonyan leküzdeni a szisztémás betegségek komplex patológiáit, mivel ezeket komplex biológiai hálózatok szabályozzák,és a genetikai és környezeti kihívások Több lépésétől függenek. A közelmúltban egyre nagyobb az érdeklődés a természetes termékekből származó gyógyszerek felfedezésének innovatív megközelítései iránt a hálózati farmakológia révén, amely integrálja a rendszerbiológiát és a farmakológiát . A többszörös célok, a többszörös hatások és a komplex betegségek integrált multidiszciplináris koncepciója a hálózati farmakológiában gazdagította a szisztémás betegségek bonyolult patogenezisének és többcélú patológiáinak megértését, és csökkentette a releváns beavatkozások azonosításának nehézségeit az ilyen komplexitások megcélzásához. A rendszerbiológiában alkalmazott’ omic ‘ technológiákat ma már széles körben használják az emberi betegségek és a kábítószer-tevékenységek Több céljának és hálózatának összekapcsolására és tisztázására . A hálózati farmakológia fogalma különösen hasznos a növényi gyógyszerek terápiás hatásainak pontos lefordításában és értelmezésében a modern biokémiai és biológiai jelentésekben. A növényi gyógyszerek értékes forrásokként szolgálhatnak a hálózati alapú többcélú gyógyszerfelfedezéshez. A hálózati farmakológia fogalma különösen hasznos a növényi gyógyszerek terápiás hatásainak pontos lefordításában és értelmezésében a modern biokémiai és biológiai jelentésekben. A növényi kivonatokból származó többcélú gyógyszerek hatékonyságát a fő bioaktív komponensek azonosítása és egy teljesen új, többkomponensű készítmények átalakítása követi, amelyek a fő bioaktív komponensekből állnak, hogy szinergikus és optimális kombinációt érjenek el .

a természetes termékek kémiai és metabolomikai megközelítéseinek kombinálása a gyógyszerfelfedezésben egy új stratégia az új gyógyszerek felfedezésére. Kevés jelentés található a tudományos irodalomban, amelyek megvitatják a klasszikus természetes termékkémiai megközelítések és a metabolomika egységességét az új bioaktív természetes termékek azonosítására. Ezek általában a növények tanulmányozására összpontosítottak . A növényekből származó bioaktív természetes termékek azonosítása továbbra is sokrétű feladat, mivel nagy kémiai sokféleségük és összetettségük van. Egy növény különböző kivonatainak vagy frakcióinak metabolomjának mérésével és ezeknek az adatoknak a megfelelő biológiai aktivitással való kombinálásával potenciálisan meghatározhatók a megjelenített aktivitással kapcsolatos vegyületekkel kapcsolatos jelek. A rendszerbiológia a posztgenomikai forradalom egyik legígéretesebb területe, amely magában foglalja az olyan eszközöket, mint a transzkriptum omika, a proteomika, a glikomika és a fluxomika, azzal a szándékkal, hogy jellemezze az összes gén-és sejtterméket, amelyek teljesen magukban foglalják az mRNS-t, a fehérjéket, a glikánszerkezeteket és a metabolitokat. A metabolomika célja a kiegyensúlyozott megfigyelések felépítése nagyon reprodukálható eszközök felhasználásával, majd az adatok elemzése a rendelkezésre álló adatok közötti korrelációk felkutatására. A szervezet összes kis molekulatömegű metabolitjának profilozása nem lehetséges, ezért a metabolomika ezen feltörekvő területe ötvözi az analitikai kémiát, a biokémiát és a számítógépes biológiát, lehetővé téve a metabolitok ezreinek elemzését bármely biológiai rendszerben. A fő analitikai platformok a tömegspektrometria gázkromatográfiával (MS-GC), folyadékkromatográfiával (LC) vagy kapilláris elektroforézissel (CE) és NMR spektroszkópiával. Kiegyensúlyozott extrakciós eljárást alkalmaznak az összes primer és szekunder metabolit hatékony kivonására a szövetekből és a testfolyadékokból, hogy természetes formában nyerjék őket a különböző oldószerekben végzett elemzés előtt. A metabolit-extrakciós eljárások bonyolultabbak és összetettebbek a jelen lévő kis molekulák diverzifikált jellege miatt, és mivel nem áll rendelkezésre egyetlen olyan analitikai technika és platform, amely segíti az összes metabolit egyidejű elemzését. A metabolitok teljes körű elemzéséhez számos elválasztási technikát és módszert kell alkalmazni . Több száz vegyület egyidejű analízise érhető el az informatika különböző eszközeivel, amelyek kivonják az adatokat az adatokból, eltávolítják a háttérzajt, kimutatják és integrálják a csúcsokat a nagy adatkészletekben, és normalizálják és átalakítják a kapott adatmátrixokat bármilyen statisztikai elemzés előtt . A metabolomikának korlátozott hozzáférése van a jelek kémiai természethez való azonosításának képességéhez. Az összes kimutatott vegyület 60-80% – a még ma is ismeretlen, és az anyagcsere tudományág nagy tömegű spektrális NMR könyvtárat hozott létre a probléma kezelésére. Ezek az ismeretlen másodlagos metabolit struktúrák a természetes termékek felfedezetlen erőforrásai közé tartozhatnak, az ujjlenyomat, a lábnyomtatás, a profilozás vagy a célelemzés ezen a területen általánosan használt kifejezések. Az ujjlenyomatvétel célja, hogy pillanatfelvételt készítsen a szervezetről, ahol a jelek nem feltétlenül használhatók specifikus metabolitok kimutatására/azonosítására, és erősen függenek az alkalmazott technikától. A jeleket egy metabolithoz rendelik, függetlenül attól, hogy ismert vagy új vegyület-e. A célelemzés célja egy adott metabolit meghatározása és számszerűsítése .

a microarray egy nemrégiben kifejlesztett új technológia, amely felhatalmazta a tudományos közösséget az élet növekedését és fejlődését hangsúlyozó alapvető szempontok megértésére, valamint az emberi test működésében előforduló rendellenességek genetikai okainak feltárására.A DNS microarray technológia képes elemezni és összehasonlítani a DNS vagy a fehérje változásait. Egy kóros egyén kromoszómális változása azonosítható, ha ennek az egyénnek a DNS-ét összehasonlítják egy egészséges egyén DNS-ével (kontroll). Nagyon pontos és hasznos, mivel sokkal kisebb változásokat képes észlelni a hagyományos kariotipizálási technikához képest. Ez a Kompetens technika lehetővé tette számunkra, hogy megértsük az élet növekedését és fejlődését hangsúlyozó elemi szempontokat, valamint feltárjuk az emberi test működésében előforduló rendellenességek genetikai okait. A Microarray technológiát széles körben alkalmazzák a farmakogenomikában, ahol az egészségtelen és a normál sejtből származó gének összehasonlító elemzése segít az abnormális/egészségtelen gének által szintetizált fehérjék biokémiai felépítésének azonosításában. Az elemzésből nyert információk felhasználhatók olyan gyógyszerek szintézisére és tervezésére, amelyek küzdenek az abnormális fehérjék ellen, és csökkentik azok hatását .Kwon és kollégái kifejlesztettek egy in vitroapproach-ot, amely egy több enzimet tartalmazó mikroarray rendszert használ a polipeptidből származó termék nagy áteresztőképességű szintéziséhez, majd az azt követő teljes poliketid alapú könyvtári szűréshez a humán tirozin-kináz (TK), egyetlen üveg mikroarray-n. A TK inhibitorok várhatóan a krónikus myeloid leukémia, a gastrointestinalis stroma tumorok és az emlőrák kezelésére szolgálnak .

egy gyógyszerfelfedezési program célja, hogy új bioaktív természetes termékeket találjon, amelyek valamilyen erős biológiai aktivitással rendelkeznek. Azonban elkerülhetetlen az ismert és nemkívánatos természetes termékek izolálása, amelyek nem rendelkeznek farmakológiai érdeklődéssel vagy vegyi anyagokkal. A dereplikáció kifejezés, amely a kivonat aktivitásáért felelős ismert vegyületek azonosításának folyamata a bioassay-vezérelt izolálás előtt, népszerűvé válik a természetes termékek kutatói körében . A dereplikációs stratégiák általában biológiai vizsgálat, szeparációs tudomány, spektroszkópiai módszerek és adatbázis-keresés kombinációját foglalják magukban, és kémiai vagy biológiai szűrési folyamatoknak tekinthetők. Számos módja van annak, hogy a természetes termékprogramok megközelítsék a dereplikációt, amely a szűrési módszerek/műszerek rendelkezésre állásán, az időn és a nyers kivonatból származó lehetséges biológiai vezetékek vagy új vegyületek azonosításának költségén alapul. Jelenleg számos fejlett módszertan és protokoll létezik, amelyek megkülönböztetik az új entitásokat az ismert természetes vegyületektől a gyógyszerfelfedezési program korai szakaszában vagy a természetes termék izolációs stratégiájában . A dereplikációs folyamat könnyen elvégezhető a vegyületek szűrésével a kereskedelemben kapható adatbázisokon keresztül, csökkentve az ismert vegyületek szerkezetének tisztázásához szükséges időt. Az egyik példa a természetes termékek Chapman és Hall szótára ; A tengeri természetes termékek szótára (on-line) (a természetes termékek szótárának részhalmaza), amely több mint 30 000 vegyületet tartalmaz ; MarinLit-a tengeri természetes termékek adatbázisa, amely naprakész bibliográfiai adatokat tartalmaz a tengeri élőlényekről, 1200 folyóirat/könyv hivatkozásainak számával és ~21 000 vegyület adataival ; Az AntiMarin egy újabb adatbázis, amelyben a metilcsoportok száma, az sp3-hibridizált metilén vagy Metin protonok száma, alkén, Acetál, éter és formilcsoportok kereshetők . Emellett a SciFinder Scholar és a SCOPUS fontos kutatási felfedező eszközök (Chemical Abstracts on-line), és a NAPRALERTTM az összes természetes termék adatbázisa, beleértve az etnomedikai információkat, az organizmusok kivonatainak farmakológiai/biokémiai információit in vitro, in situ, in vivo, emberekben (esettanulmányok, nem klinikai vizsgálatok) és klinikai vizsgálatok . Ezeknek a tudományos adatbázisoknak a rendelkezésre állása, mint amilyeneket a kutatási és tudományos intézmények említenek, alapvető és döntő lépés egy jól irányított természetes termékprogramban. Az új kábítószer-célpontok számának növekedésével olyan számítási módszereket alkalmaztak, mint a nagy áteresztőképességű virtuális szűrés, ligand dokkoló eszközök, ADME (abszorpció, Eloszlás, metabolizmus és kiválasztás) profilozás és más modern számítógépes eszközök és szoftverek a gyógyszerfelfedezési folyamat felgyorsítására. Az alábbiakban felsorolt általános természetes termékek könyvtárai és adatbázisai lehetővé teszik nagyszámú természetes vegyület azonnali szűrését rövid idő alatt a különböző kábítószer-célpontok ellen. Természetes termékek szótára (http://dnp.chemnetbase.com/intro/index.jsp); UCSD tengeri természetes termékek adatbázisa (http://naturalprod.ucsd.edu/); természetes termékek riasztása (http://napralert.org/); cink (http://zinc.docking.org/browse/catalogs/natural-products); InterBioScreen (http://www.ibscreen.com/products.shtml); AnalytiCon Discovery (http://www.ac-discovery.com/); Molecular Diversity Preservation International (http://www.mdpi.org/). A fehérjék számítógéppel generált modelljei, beleértve az új enzim – és receptorcélokat, a fehérje adatbankban lerakódott fehérje kristályszerkezeteken kívül (http://www.pdb.org/) könnyen előállíthatók homológiai modellezéssel, majd egyszerű molekuláris dokkolással, hogy megvizsgálják a természetes vegyületek és a fehérje célpontok közötti kölcsönhatásokat. A biológiai tesztek ezután szelektíven elvégezhetők a kinyert természetes találatokon vagy vezetékeken anélkül, hogy szükség lenne a vegyületek értékes mennyiségének pazarlására, és elkerülnék a drága és időigényes kísérleti módszereket. A jelenleg elérhető molekuláris dokkoló szoftverek példái az AutoDock, AutoDockVina, FlexX, FRED, GOLD, eHiTS és Lead finders. Néhány példa nagy áteresztőképességű virtuális szűrésre, beleértve Wang et al. ahol tíz természetes vegyületet sikeresen azonosítottak flacipain-2 (FP-2) inhibitorként és Liu et al. akik egy természetes termék-szerű STAT3 dimerization inhibitort azonosítottak szerkezet – alapú virtuális szűréssel .

más bioinformatikai eszközök, mint például a ligandum és a szerkezet-alapú farmakofór szűrés szintén sikeresnek bizonyultak a természetes termékekből származó gyógyszerfelfedezés folyamatában. Chen et al. három dimenziós kvantitatív szerkezet-aktivitás kapcsolat farmakofór modellt javasoltak ismert mTOR inhibitorok alapján. Virtuális szűrés a legjobb farmakofór modell segítségével sikeresen lekért 20 természetes termékek potenciális mTOR inhibitorok állványként. Fontos megemlíteni itt azt is, hogy a Doman korábbi tanulmányából kiderült, hogy a dokkolással javasolt 365 molekula közül 127 (34, 8%) gátolta a tirozin-foszfatáz-1b (PTP1B) enzimfehérje aktivitását, míg a nagy áteresztőképességű kísérleti vizsgálatból csak 85 (0, 021%) körülbelül 400 000 molekulából származik. Ez körülbelül 1700-szorosára növeli a találati arányt a szerkezetalapú dokkolásból a véletlenszerű szűrésen keresztül .Másrészt a kemoinformatikus eszközök beépítése a természetes termékekből származó gyógyszerfelfedezésbe lehetővé teszi a vegyületek ADMET (abszorpció, Eloszlás, anyagcsere, kiválasztás és toxicitás) tulajdonságainak szűrését, mielőtt bármilyen gyógyszerfejlesztési programba bekerülnének. A természetes vegyületek szűrése a Pfizer ‘5-ös szabálya’ segítségével lehetővé teszi a kutatók számára, hogy eltávolítsák azokat a molekulákat, amelyek nem tartják be a szabályokat. Mivel ezek a szabályok több ezer ismert gyógyszer és gyógyszerszerű molekula kísérleti megfigyeléséből származnak, egy képzett gyógyszerész/biokémikus könnyen felhasználhatja az in silicodata-t útmutatóként a potenciális gyógyszerszerű természetes vegyületek meghatározásához, majd További analógok szintéziséhez, hogy kedvező gyógyszerszerű tulajdonságokkal rendelkezzenek. Egy jó gyógyszerszerű molekula általában betartja a következő szabályokat (i) molekulatömeg 500, (ii) számított logP 5, (iii) hidrogénkötésdonorok száma 5, és (iv) hidrogénkötésakceptorok száma 10. Az in silicoscreening és a természetes termékek bevezetése a nagy áteresztőképességű szűréshez az akadémiai laboratóriumokban, valamint a gyógyszeripari vállalatoknál csökkenti a nagyon nagy vegyületgyűjtemények véletlenszerű szűrésének költségeit. A silicoor-ban a virtuális szűrés segít kiszűrni a valós képernyőkön használt vegyületek számát . Másrészt a bioinformatikus eszköz, mint például a természetes termékek szótára, strukturális információkat ad 150 000 különböző vegyületről, amelyek felhasználhatók a virtuális szűrésben, annak ellenére, hogy a vegyületeknek fizikailag rendelkezésre kell állniuk ahhoz, hogy minden előre jelzett tevékenységet megerősítsenek egy megfelelő vizsgálat során végzett teszteléssel. Végül a kémiailag rokon állványok csoportosítása nagyon hasznos lehet az új vegyületek szintézisének irányításában, de nyilvánvalóan késleltetés és költség van a szintézisben.

tudományos együttműködés hozta létre a kábítószer-felfedező portált (lásd http:// www.ddp.strath.ac.uk/) a kémiailag változatos természetes termékek és szintetikus analógjaik virtuális szűrési technikáinak kombinálása a fizikai minták gyors rendelkezésre állásával a teszteléshez, ez lehetővé teszi a különböző intézmények tudományos laboratóriumaiból származó vegyületek széles skáláját egy adatbázisban, amely felhasználható a virtuális szűréshez. Az akadémiai biológiai csoportok új és új fehérjeszerkezeteket javasolnak a virtuális szűrés célpontjaként a portál adatbázisával (és a hagyományos kereskedelmi forgalomban kapható adatbázisokkal). Amikor az in silicoscreeningből megjósolják a találatokat, a vegyületek a kiindulási vegyésztől beszerezhetők megerősítő vizsgálatok céljából. Gyakran előfordul, hogy azonnali kapcsolat van az analógok elkészítésével kapcsolatos szakértelemmel, hogy segítsen elindítani a lead optimalizáló programot. Ennek ellenére a portálhoz való hozzáférés szabadon elérhető az akadémiai csoport számára. A kémiai adatbázis folyamatos bővítése azt jelenti, hogy számos új kémiai vegyület értékes és növekvő lefedettséggel rendelkezik a kémiai térben. Bár a portál adatbázisában szereplő vegyületeket általában már egy tézisben vagy egy kémiai folyóiratban ismertetik, közülük nagyon keveset teszteltek korábban biológiai aktivitásra. Ez az ismert természetes termékek közös jellemzője: a természetes termékek CRC szótárában szereplő 150 000 szerkezet közül csak 1% – ot vizsgáltak. A metabolomikai technológiák bevezetése a természetes termékfelfedezési folyamatokba több szinten előnyös lesz. A metabolomikai adatainkban az azonosítások számának növelésével az új szerkezetű vegyületek könnyen beszerezhetők és tesztelhetők bármely vizsgált betegségre. Ezenkívül a metabolomikai technológiák alkalmazásával végzett több párhuzamos elemzés növeli a természeti erőforrásokból származó számos különböző faj kémiai jellemzési folyamatainak áteresztőképességét is. Mivel a természetes termékek vegyészei egy életen át gyűjtötték az aktív és inaktív tiszta vegyületek összetett könyvtárait,ezek az adatok felhasználhatók a tömegspektrális és az NMR spektrális könyvtárak összeállításához, kétségtelenül segítenek a metabolomikai adatok biológiai értelmezésében. Az analitikai műszerek fejlődése és a nagy érzékenységű detektorokkal végzett elválasztási technikák kifinomult elválasztása lehetővé tette a biológiai rendszerekben mérhető kis molekulájú vegyületek (azaz elsődleges és másodlagos metabolitok) nagyobb mértékű kimutatását. Ezek a technológiák felhasználhatók a természetes termékkémia felfedezésének előmozdítására, hogy azonosítsák a potenciális új gyógyszerjelölteket, amelyek elősegítik az egészség fenntartását és a betegségek és betegségek elleni küzdelmet. A nyers kivonatok NMR esetében a minták könnyen vizualizálhatók és értelmezhetők a többváltozós adatelemzés segítségével. Ez elvégezhető összehasonlító módon, megkülönböztetve a viszonylag hasonló kivonatok közötti különbségeket, vagy összekapcsolható egy specifikus (általában in vitro) biológiai aktivitással. Végül ez lehetővé teszi a metabolom komplex adatbázisának felépítését .

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.