迪福潤絲生物發(fā)布DIFF-rGFP平臺最新成果，引領(lǐng)抗病毒藥物篩選技術(shù)新突破

我司聯(lián)合浙江省疾病預(yù)防控制中心微生物所，在國際知名期刊《ACS Pharmacology & Translational Science》上發(fā)表重要研究成果。研究團(tuán)隊成功開發(fā)出基于重組綠色熒光蛋白的病毒蛋白酶抑制劑篩選平臺DIFF-rGFP，這一創(chuàng)新體系大幅提升了抗病毒藥物篩選的速度與準(zhǔn)確性，標(biāo)志著相關(guān)技術(shù)邁入新紀(jì)元。

文章信息：該研究成果已于2025年10月9日正式發(fā)表于《ACS Pharmacology & Translational Science》，歡迎引用原文：https://doi.org/10.1021/acsptsci.5c00262

DIFF蛋白酶抑制劑篩選服務(wù)

傳統(tǒng)的細(xì)胞/體內(nèi)水平，或者是非細(xì)胞水平的小分子藥物篩選試驗(yàn)，其存在操作復(fù)雜，無法高通量，易出現(xiàn)假陽性等諸多問題（圖1）。

圖1.準(zhǔn)確性與操作便利性不可兼顧

隨著計算機(jī)輔助藥物設(shè)計（CADD)技術(shù)的發(fā)展，其可用于小分子化合物高通量篩選的模擬實(shí)驗(yàn)，但其依舊有著如計算模型的精準(zhǔn)度不足、虛擬篩選結(jié)果與實(shí)際實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證存在差異以及無法完全反映真實(shí)生物活性等諸多問題。

因此行業(yè)內(nèi)亟需一種可實(shí)現(xiàn)無需活病毒參與的細(xì)胞水平的正向篩選方式。由迪福潤絲生物獨(dú)家開發(fā)的蛋白酶抑制劑篩選系統(tǒng)（DIFF-rGFP ），可在細(xì)胞水平直接模擬病毒自然感染過程，杜絕漏篩和假陽性等情況，在新藥早期發(fā)現(xiàn)階段快速篩選大量化合物，其擁有諸多優(yōu)勢：

1）最簡便：肉眼觀測

DIFF蛋白酶抑制劑篩選系統(tǒng)可通過肉眼直接觀察藥物反應(yīng)的熒光變化（圖2），進(jìn)行定性判斷。

圖2. 以新冠陽性藥物GC376為例，添加不同濃度新冠3CL蛋白酶抑制劑后，

24h,48h,72h細(xì)胞GFP表達(dá)情況如上圖所示

2）最準(zhǔn)確：原理可靠

DIFF-rGFP 是基于特制質(zhì)粒的共表達(dá)機(jī)制，以新冠病毒為例，結(jié)合重組綠色熒光蛋白（rGFP）和冠狀病毒3CL蛋白酶。在該系統(tǒng)中，rGFP序列中嵌入了3CL蛋白酶的特異性切割位點(diǎn)。當(dāng)3CL蛋白酶功能正常時，會特異性裂解rGFP，導(dǎo)致其熒光功能喪失，熒光強(qiáng)度減弱。相反，當(dāng)抑制劑有效抑制了3CL蛋白酶的活性時，rGFP無法被切割，維持其完整性并正常發(fā)出熒光，熒光強(qiáng)度增強(qiáng)（圖3）。藥物有效性與熒光強(qiáng)度成正相關(guān)，是一種更直觀的正向篩選方式。

圖3. DIFF蛋白酶抑制劑篩選系統(tǒng)原理圖

3）快速高效的高通量篩選

系統(tǒng)檢測的熒光值低而信噪比好，可聯(lián)合現(xiàn)有藥物庫，一周迪福即可篩選1萬-10萬個藥物候選化合物，快速鎖定有效藥物（圖4）。

圖4. 高通量篩選操作示意圖

4）穩(wěn)定且可重復(fù)

DIFF-rGFP 檢測呈現(xiàn)出更漸進(jìn)的反應(yīng)，因?yàn)樗鼫y量的是熒光強(qiáng)度，而不是直接測量病毒復(fù)制情況（圖5）。這種更平穩(wěn)的反應(yīng)可能會縮小檢測的動態(tài)范圍，但能提供更穩(wěn)定且可重復(fù)的檢測結(jié)果。

圖5.DIFF-rGFP檢測的半數(shù)有效濃度（EC50）

本服務(wù)可應(yīng)用于抗病毒藥物和抗腫瘤藥物的篩選

在抗病毒藥物研發(fā)中，蛋白酶通常是病毒復(fù)制和組裝過程中的關(guān)鍵酶。通過DIFF蛋白酶抑制劑篩選服務(wù)，研究人員可以高效篩選出能夠抑制這些關(guān)鍵蛋白酶的候選藥物，從而有效阻斷病毒的生命周期，加速抗病毒藥物的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化。同樣，在抗腫瘤藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，蛋白酶在腫瘤的生長、侵襲和轉(zhuǎn)移的過程中發(fā)揮著重要作用。DIFF的篩選服務(wù)可用于鑒定和評估干預(yù)這些關(guān)鍵蛋白酶活性的化合物，從而為開發(fā)新型抗腫瘤療法提供有力支持。

服務(wù)場景：

圖6.DIFF蛋白酶抑制劑篩選實(shí)驗(yàn)流程

參考文獻(xiàn)：

1. Lin X, Li X, Lin X. A Review on Applications of Computational Methods in Drug Screening and Design. Molecules. 2020 Mar 18;25(6):1375.

2.Paricharak S, Méndez-Lucio O, Chavan Ravindranath A, et al. Data-driven approaches used for compound library design, hit triage and bioactivity modeling in high-throughput screening. Brief Bioinform. 2018 Mar 1;19(2):277-285.

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