新的合成平台可实现快速癌症药物合成和测试

伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一个新平台，用于合成、分析和测试新化合物，有一天可能会治疗癌症。研究结果发表在《Angewandte Chemie 国际版》杂志上。

具有药理学特性的新化合物的发现可能既昂贵又耗时。因此，人们对开发能够并行快速合成和测试多种化合物的工作流程越来越感兴趣。

帝国理工学院化学系的科学家 Ramon Vilar 教授和 Tim Kench 博士开发了一种工作流程，重点研究金属化合物，这些化合物在光照下会对癌细胞产生剧毒。

利用这种光激活毒性来杀死癌细胞被称为光动力疗法(PDT)。

首先，研究人员合成了大量铱基化合物。将不同的分子片段附着在中心铱核上，使研究人员能够操纵不同化合物的结构和性质。

然后，研究小组使用一系列半自动测试研究了这些金属配合物的性能，看看它们对癌细胞的损害程度以及它们针对细胞的哪些部分。

Kench 博士说：“该平台的目标是采用简单的构建模块并快速生成具有不同特性的多种化合物。通过将此方法与自动化相结合，您可以提高发现潜在的新诊断和治疗药物的效率和速度。治疗化合物。”

用于光动力疗法的铱

金属基化合物因其广泛的特性而被认为有利于药物的开发。

Vilar 教授说：“我们专门研究了铱配合物，因为它们具有独特的特性，非常适合光动力疗法。”

“对于一种对光动力疗法有效的药物，它应该在黑暗中完全无毒，但一旦被光激活则毒性很大，”肯奇博士说。 “与传统的化疗药物相反，这种方法可能使我们能够高度控制损坏细胞的确切位置，从而有望减少副作用。”

然而，合成具有抗癌剂理想特性的新型光毒性化合物的过程可能是一个困难的过程。

Vilar 教授在展示他们的平台如何应对这些挑战时表示：“预测和平衡新化合物的不同特性可能非常困难，例如它们的化学稳定性、它们对光的反应以及细胞的吸收。”

自动化和计算机建模

新方法使用“组合合成”，其中不同的简单分子被连接到铱中心。

该平台允许研究人员在 3D 空间中将碎片组装到金属核心上，就像连接乐高积木一样。

这些化合物可以在没有任何副产物的情况下生成，这意味着可以使用自动化化学和生物测定来测试它们，而无需进行耗时的纯化。

利用他们的平台，作者同时制作并测试了包含 72 种复合物的库，研究了各种因素，包括每种复合物产生活性氧的能力、每种复合物在黑暗中的耐受性以及其在光照下杀死癌细胞的效率。

然后，他们利用这些信息设计了包含 18 种化合物的第二代库，这些化合物显示出更好的抗癌特性。通过使用液体处理机器人协助合成和测试，他们能够将整个合成和测试周期缩短至三天。相比之下，对于这种规模的文库，传统的合成和测试方法可能需要几周的时间。

为了了解为什么某些复合物比其他复合物更好，研究人员与麻省理工学院的一个团队合作，该团队由专门从事计算分析和机器学习应用的希瑟·库里克教授领导。

利用计算技术，研究小组能够分析化合物的关键电子参数并将其与实验数据相关联。

该团队表示，他们平台的下一步将是扩展现有的化合物和数据库，并集成可以找到高性能化合物之间模式的机器学习模型。然后模型可以建议合成新候选化合物的新库。