在最近的十几年内，药物发现和开发的周期越来越长、成本越来越高
。药物发现和开发的周期越来越长、成本越来越高
。在西方国度，开发并上市一个新化合物实体必要10～15年功夫，破费超过8亿美元
。每10000个新化合物实体中，约有10个能进入临床钻研阶段，但最终只有一个可能获批上市
。即便已上市的药物，也可能因出现不成接受的不良反映而撤市
。因而，新药研发是一个"高风险、低效能"的过程
。创新药物的研发过程通常由3个阶段、4个步骤组成：

为了推动更多药物成功上市，通Ｄ芄徊扇×街执胧阂皇窃龀ど秆』衔锏氖，但这一方式受到经费、功夫、资源和研发规模等前提的限度；二是提高新药研发的成功率，例如选取合理的药物设政战术，以及在药物发现阶段提前发展ADMET钻研等
。相比之下，提高研发成功率更受到研发机构和造药企业的器重
。

1990年的一项回首性钻研发现，临床阶段失败的候选药物中，约40％是由于药代动力学方面的问题所导致
。造药行业逐步意识到，即便候选药物拥有优良的靶点活性和选择性，若是其ADME个性无法满足类药性要求，最终仍难以开发成为真正的药物
。因而，钻研人员将正本处于药物发现后期的ADME钻研提前至药物发现早期阶段，以便尽早裁减不切合类药性要求的化合物，从而提高研发成功率
。经过数十年的发展，2000年的统计了局显示，临床阶段失败药物中因PK问题导致裁减的比例已显著降落
。

在药物发现阶段发展ADME钻研时，面对的重要问题蕴含：必要测试的化合物种类极为重大（这重要得益于组合化学和平行合成技术的发展）、所涉及的尝试项目繁多，而单个化合物可供测试的样品量却极度有限
。因而，必要对现有测试步骤进行微量化、自动化和高通量刷新，使化合物测试速度可能与组合化学的合成速度相匹配
。

此表，在尝试流程设计方面，为了加快新药研发过程，钻研人员逐步选取平行（parallel）操作模式，将有关钻研同步发展
。传统上多选取挨次（serial）钻研模式，即实现一项尝试后再发展下一项尝试，这种方式效能较低
。将来的发展方向是将虚构化合物库筛选与平行操作相结合，利用成立的构效关系，在无需现实合成化合物的情况下，对虚构化合物库进行筛选，从而大幅节俭研发资源并加快药物发现速度
。

在药物研发过程中，ADME钻研重要蕴含三类步骤：虚构步骤（in silico）或推算步骤（computational method）、体表步骤（in vitro）以及体内步骤（in vivo）
。这三类步骤各有其优弊端
。

利用高通量筛选技术能够急剧甄别先导化合物，但通过组合化学构建的化合物库，首先是存在结构多样性差的问题，这降低了化合物开发的成功率；其次是化合物的类药性差，使大量的化合物在ADME筛选期间被裁减，增长了尝试成本
。从前的20年，固然药物发现阶段的新技术层出不穷，但每年上市的新化合物实体却没有内容性增长
。另表，目前所成立的高通量测定步骤无数与所试验的化合物结构类别有关，并不拥有齐全的通用性
。

一、虚构筛选步骤

只管目前已经开发出很多体内和体表微量化、轻便化及自动化的尝试步骤，并在分析功夫、劳动强度以及化合物处置数量等方面得到显著改善，但尝试步骤仍存在耗时长、成本高以及必要预先合成候选化合物等问题
。虚构筛选步骤可作为一种代替战术，用于预测候选化合物的ADME特点，且拥有高通量或超高通量的优势
。

（一）幼肠吸收预测

口服吸收与药物在胃肠路内容物中的溶化度、解离度以及逾越胃肠路细胞膜的能力亲昵有关
。因而，化合物的理化性质是决定其幼肠通透性的重要成分
。提高药物口服吸收的预测步骤重要蕴含以下几种：

1. 基于Lipinski的五规定(role of five)步骤
。

在化合物结构中，将N和O原子视为氢键受体，而将N—H、O—H基团视为氢键供体，并通过软件推算辛醇/水分配系数ClogP
。若一个化合物满足以下两项以上前提：

● 氢键供体数>5

● 氢键受体数量>10

● ClogP>5

● 分子量（MW）>500Da

则该化合物会被象征为存在开发风险，其将来成药性可能存在问题
。该步骤不合用于存在自动转运机造的口服药物吸收预测
。

2. 基于Lipinski“五规定”结合亲脂性与分子大幼的步骤

该步骤同样基于Lipinski“五规定”，并结合化合物的亲脂性及分子大幼信息，对化合物口服吸收过程中的被动扩散能力进行预测
。通过将化合物的内涵亲脂性参数ClogD（思考生理pH前提下的解离情况）与反映分子大幼的参数——推算分子折射率（calculated molecular refraction，CMR）进行作图分析，可将化合物划分为4个象限
。

其中，第1和第3象限中的化合物拥有合适的亲脂性，可能较容易地进行跨膜转运；第2象限中的化合物分子较幼且亲水性较强，可通过细胞间隙吸收；而第4象限中的化合物由于分子量较大且亲水性较强，跨膜吸收较作难题
。因而，可凭据化合物地点象限对其通透性进行预测
。

3. 基于分子极性表表积（PSA）的步骤

选取分子极性表表积（polar surface area，PSA）作为药物吸收的预测指标
。钻研批注，PSA及分子量与通过Caco-2细胞模型获得的表观通透性参数之间拥有优良的有关性
。

（二）血脑樊篱(BBB)通透能力预测

在新药发现阶段，对于作用于中枢神经系统的药物，通常要求其拥有肯定的血脑樊篱（BBB）透过能力；而对于作用于表周组织的药物，则要求其BBB透过能力尽可能低，以削减中枢神经系统不良反映
。因而，必要对候选药物透过BBB的能力进行预测
。

Van de Waterbeemd提出了一种BBB通透性预测步骤：当化合物的分子量（MW）< 450 Da、极性表表积（PSA）< 90 ??时，通常以为其拥有较好的BBB透过能力
。但该步骤未思考P-gp表排转运体的影响
。

（三）代谢不变性的预测

为了获得最佳生物利用度，药物不仅必要拥有优良的吸收个性，还必要具备适当的代谢不变性
。目前钻研批注，化合物的脂溶性、分子大幼与状态，以及所含官能团的类型和地位，均会影响药物在体内的不变性
。其底子原因在于化合物的结构是否可能进入P450酶的结合与催化位点
。

据报路，目前虚构筛选步骤的预测正确率约为60%～90%，且所选取的经验模型与化合物训练集亲昵有关
。将来仍需选取更多结构多样化的化合物对模型进行验证，同时进一步说明体内ADME机造，并成立基于机造的预测模型
。

二、体表步骤

在从前十多年中，体表步骤已被宽泛利用于药物通透性、生物利用度、代谢不变性、药物相互作用以及药物理化性质等方面的钻研与评价
。体表步骤的利益重要体此刻以下两个方面：一方面，可通过微量化、自动化等技术伎俩成立高通量或中等通量筛选模型；另一方面，可利用起源于人体的组织、细胞或有关生物组分隔展钻研，从而削减人类与动物之间的种属差距，提高药物研发的成功率
。

然而，体表钻研不足体内环境中的血流、生化因子及多种转运蛋白等复杂影响成分
。此表，在化合物配造过程中使用的有机溶剂，可能覆盖药物在体内的真实溶化个性，并影响药物代谢酶的活性
。

（一）幼肠吸收的评价模型

药物经口服给药后，需首先经过胃部的低pH环境，随后进入十二指肠和幼肠，在溶出开释后通过幼肠上皮细胞吸收入血循环
。幼肠上皮细胞对药物的吸收重要蕴含4种方式：跨细胞转运、细胞间旁路转运、载体介导的摄取以及载体介导的表排
。

目前已开发出多种用于评价药物口服吸收的体表模型，常见的蕴含Caco-2细胞模型、MDCK细胞模型以及PAMPA人为膜模型
。其中，PAMPA模型重要用于评价药物通过被动扩散方式的吸收，属于高通量钻研步骤；而Caco-2细胞模型和MDCK细胞模型则属于相对低通量的步骤
。

（二）代谢不变性钻研

药物进入体内后，作为表源性物质，会经历由药物代谢酶介导的生物转化过程
。固然某些存在于幼肠上皮细胞中的P450同工酶（如CYP3A4）也可导致药物发生首过效应，但肝脏仍是体内最重要的代谢器官
。

肝脏中存在多种药物代谢酶，蕴含Ⅰ相代谢酶，如P450酶以及非P450酶类（如酯酶、黄素依赖性单加氧酶和单胺氧化酶等）；还蕴含Ⅱ相代谢酶，如葡萄糖醛酸转移酶和磺基转移酶等
。其中，P450酶是体内最重要的药物代谢酶系
。

在P450同工酶中，CYP1A2、CYP2A6、CYP2B6、CYP2C9、CYP2C19、CYP2D6、CYP2E1及CYP3A4等均与药物代谢亲昵有关
。其中，CYP3A4是P450酶系中含量最高、参加药物代谢比例最大的同工酶，参加代谢的药物约占总代谢药物数量的50%
。

代谢不变性是药物的重要性质之一
。对于代谢不变性较差的药物，通常必要频仍给药，能力维持有效医治浓度
。

由于药物代谢存在显著的种属差距，因而在药物研发阶段，选取起源于人体的组织或细胞进行钻研，其了局通常更靠近临床现实情况
。在酶代谢不变性钻研中，常用的体表评价系统重要蕴含人肝微粒体和肝细胞
。钻研批注，人肝微粒体中P450酶的组成及比例与肝组织较为靠近，且其易于保留，合用于高通量代谢不变性钻研；而肝细胞则含有齐全的代谢酶系统，无需额表增长辅助因子，但存在保留功夫较短、起源受限等问题
。

（三）理化参数简直定

在药物发现阶段，候选化合物的理化参数（如溶化度、解离常数和亲脂性等）会影响药物的吸收、散布、代谢与渗出，因而有必要在药物发现早期对这些参数进行系统测定
。目前，已经开发出多种高通量理化参数测定步骤
。

1. 溶化度

经典的溶化度测定步骤为摇瓶法
。由于测定过程中必要达到鼓和状态，因而尝试周期较长（最长可达7天），且样品亏损量较大，不合用于高通量钻研
。随后，人们开发了多种高通量溶化度测定步骤，其中在药物发现阶段较常用的蕴含比浊法和紫表吸收（UV）测定法
。这两种步骤每天可测定数百个化合物的溶化度
。

2. 亲脂性

亲脂性是指化合物或其部门基团对脂相环境的亲和能力，通常以化合物在两相系统中的分配行为暗示，例如正辛醇/水分配系数
。亲脂性可用于预测药物的膜通透性及代谢不变性
。

通常而言，化合物的亲脂性越强（如logD > 5），其膜通透性通常越高，也越容易在体内被肝药酶代谢；而亲水性较强的化合物（如logD < 0），则较难透过细胞膜，并更容易经肾脏渗出
。通常情况下，梦想药物的logD值多位于0～3之间，从而在溶化性与亲脂性之间达到较好的平衡
。

常用的亲脂性测定步骤蕴含摇瓶法，其道理是将待测化合物溶化于缓冲液中，并参与一种与水不互溶的有机溶剂
。待系统达到平衡后，分离两相，并测定化合物在水相和有机相中的浓度
。在特定pH前提下测得的部门化离状态下的分配系数通常以logD暗示；若测定系统中的化合物不发生解离（如中性化合物），则所得了局以logP暗示
。

高通量亲脂性测定步骤重要蕴含HPLC法，通过测定化合物在流动相与非极性固定相（如C18键合相）之间的分配行为，并以保留功夫反映其亲脂性；此表，还可选取基于96孔板的紫表吸收测定步骤
。

3. 解离度

化合物的解离杜仔助于相识其在分歧pH前提下的解离状态
。当pH = pKa时，化合物约有一半处于解离状态
。由于胃肠路及体内分歧组织环境拥有分歧的pH值，因而会影响药物的解离状态，进而影响其溶化度、亲脂性、吸收个性以及与蛋白的结合能力
。

传统的pKa测定步骤重要为电位滴定法，但该步骤通量较低、样品需要量较大，每天通常只能测定约10个化合物
。另一种步骤为毛细管电泳法，其样品需要量较少，但通量同样较低，每天约可测定10个化合物
。

目前，高通量测定步骤重要选取光谱梯度分析法（spectral gradient analysis，SGA）
。该步骤可结合96孔板进行分析，每天的检测通量可达到240个化合物
。

为了评估药物之间潜在的相互作用风险，造药行业通常选取以下步骤发展有关尝试
。

（四）药物相互作用钻研

由于药代动力学有关的药物相互作用，已有多种药物被撤市
。此类相互作用重要涉及两种机造：酶抑造和酶诱导
。

1. 代谢酶的鉴定

明确参加药物体内代谢的关键酶，有助于评估待测药物与酶抑造剂或诱导剂之间的相互作用风险
。例如，若是某种药物重要经CYP3A4代谢，则其可能与CYP3A4抑造剂（如酮康唑、红霉素和伊曲康唑等）或诱导剂（如利福和善苯妥英等）发生药物相互作用
。

在药物相互作用钻研中，可选取肝微粒体、重组表白的代谢酶系统以及肝细胞等体表模型
。利用重组表白的代谢酶系统可鉴定参加药物代谢的具体酶种；通过将肝微粒体与特异性P450同工酶抑造剂结合使用，也可揣摩有关代谢酶；而利用人肝细胞与抑造剂结合钻研，则有助于确定药物的代谢蹊径，由于肝细胞不仅含有Ⅰ相代谢酶，还含有Ⅱ相代谢酶
。

2. 候选化合物对关键药物代谢酶抑造作用的评价

若某化合物可能抑造药物代谢酶，则可能与该酶底物药物发生药物相互作用
。钻研中通常选取肝微粒体结合特异性底物进行酶抑造尝试，并凭据测定得到的IC50或Ki值评估药物相互作用风险
。

此表，也可利用重组表白的代谢酶系统或肝细胞发展有关钻研
。该类钻研通？裳∪「咄可秆》绞浇
。

3. 酶诱导潜力评价

若某药物可能诱导肝细胞中过度表白某种代谢酶，则其可能与该代谢酶的底物药物发生相互作用
。此类钻研通常必要选取活体原代肝细胞进行，尝试周期通常为2～4天，因而属于低通量钻研步骤
。

另一种常用步骤是选取PXR-reporter细胞系进行钻研，以提高尝试通量
。目前已知PXR（pregnane X receptor）是CYP3A4诱导剂的重要受体
。当药物与PXR结合后，可激活相连的reporter基因，从而提醒该药物可能为CYP3A4诱导剂
。

此表，还需关注由药物转运蛋白介导的药物相互作用
。同时，应对酶抑造机造进行分析，以分辨竞争性酶抑造和机造依赖性酶抑造
。据报路，机造依赖性酶抑造更容易引发临床药物相互作用
。此表，对于Ⅱ相代谢酶抑造作用的钻研也应予以器重
。

三、体内步骤

在药物发现阶段，动物体内钻研在给药剂量、采血功夫点以及尝试动物数量等方面，与药物开发阶段的体内钻研存在较大差距
。在这一阶段，体内钻研的重要主张在于优化先导化合物，并结合体表钻研了局，为候选化合物的进一步开发提供凭据和建议
。

体内钻研通常拥有通量低、耗时长、样品需要量大及钻研成本较高档特点，但由于其具备体表钻研所无法齐全仿照的血流动力学、生理生化因子及整体机体环境蹬装响成分，因而仍是新药研发过程中不成或缺的重要环节
。

为了提高体内钻研的通量，通常采取两种战术：一是提高样品分析速度，二是削减样品采集量
。

（一）提高样品分析速度

在体内钻研中，通常必要测定大量生物样品，因而提高分析速度是提升钻研通量最常用的步骤之一
。样品分析步骤重要蕴含HPLC和LC-MS/MS
。由于待分析化合物的结构差距较大，因而所成立的步骤必要具备较高的活络度和专属性
。

传统HPLC步骤由于步骤开发周期较长、样品前处置步骤复杂，难以满足高通量分析需要
。相比之下，LC-MS/MS因拥有活络度高、专属性强以及样品处置轻便（生物样品通常仅需进行蛋白沉淀处置）蹬着点，在样品分析中的利用日益宽泛
。但该步骤仍存在基质效应滋扰的问题
。

另一种提高分析速度的步骤是选取在线（online）固相萃
。╯olid phase extraction，SPE）技术，实现样品处置自动化
。但该步骤仍存在步骤开发较为繁琐、整体分析功夫较长等不及
。

此表，还可选取湍流流动色谱（turbulent flow chromatography）技术提高分析通量
。该技术可直接对血清、尿液等生物样品进行分析，而无需复杂前处置
。其他提高分析速度的步骤还蕴含选取MUX?系统进行并行LC-MS/MS分析
。通？赏笔褂4根色谱柱，并顺次将各色谱柱流出液导入MS/MS离子源中
。与单根色谱柱的LC-MS/MS系统相比，该步骤的分析速度可提高近4倍
。

在色谱柱选择方面，为缩短分析功夫，可选取填料粒径更幼的短色谱柱
。选取此类色谱柱的液相色谱技术通常称为急剧分离液相色谱
。例如，使用细粒径短柱（2.1 mm × 20 mm，填料粒径为3 μm或更
。⑼ㄓ眉本缣荻认赐亚疤幔ㄓ谢嘣2 min内由5%升至95%，流动相中含0.035%～0.05%三氟乙酸、0.1%甲酸或10 mmol/L乙酸铵）以及高流速（1～5 mL/min）等前提时，可将单个样品的分析功夫缩短至约30 s
。

（二）削减样品数量

在体内钻研中，可选取盒式给药（cassette dosing）的步骤削减样品数量：将几种药物合用，一次取样即可通过 LC-MS/MS 同时测定各药物的浓度
。该步骤的重要争议在于可能存在药物相互作用
。

另一种步骤是将数个含有分歧药物的样品混合后一起测定；此表，也可将给药后分歧功夫点的血样等量混合，以粗略估计药物在体内的 AUC
。

必要强调的是，应成立与测定速度相匹配的数据处置系统，并利用相应软件将数据天生便于决策者阅读和分析的汇报
。