生物分子

p　　科华生物16日早间公告，公司签署《关于投资西安天隆科技有限公司和苏州天隆生物科技有限公司之合作备忘录》，拟以现金方式对标的公司分步实施合计投资553,750,000元，取得西安天隆和苏州天隆各62%的股权。/pp　　公告称，标的公司在分子诊断领域具有较强的技术优势和产品储备，在临床、工业和疾控中心占有重要市场地位。公司在继投资奥然生物之后，本次收购控股西安天隆和苏州天隆将进一步丰富公司分子诊断产品线，完善公司分子诊断检测仪器布局，大幅增加分子诊断领域的检测项目。结合公司已有血站和临床优质客户群，显著提升公司在分子诊断领域的竞争力和市场占有率。/pp　　公司与标的公司在完成整合后，双方可在产品、渠道和售后服务方面实现互补，有助于公司向终端用户提供完善的产品组合，实现对临床、工业和血站市场的全面覆盖。研发的协同效应将大幅增加在研产品，优化新产品开发的投入。从仪器到试剂，从核酸提纯到基因扩增，公司将拥有分子领域中领先的整体解决方案。/p

p　　结构确认、生物分析、表征和质量控制方法等的研究是药物研发过程中的重要环节，这些研究必须尽可能准确、灵敏且具有选择性。在过去30年里，液相色谱和串联质谱(LC-MS-MS)技术一直是许多小分子药物分析的首选方法。在此期间，分析技术的高速发展为灵敏、可靠方法的开发提供了支持。但是当前制药/生物制药行业仍然渴求更强大的工具和更多样的方法，尤其是在市场上出现越来越多的大分子治疗药物的情况下。本文讨论了目前小分子及大分子药物生物分析过程中的问题，以及分析方法开发中的新趋势等。/pp　　液相色谱-质谱联用技术从上世纪90年代起即广泛应用于药物发现和研发实验室，因为这种技术有能力在含有成百上千种其他物质的样品中快速识别和量化低浓度化合物。LC-MS-MS技术在小分子药物的结构分析、ADME及生物分析研究中尤为重要。在化合物浓度不断降低的情况下，这项应用的难度在于对方法精确性和重现性的高标准要求。近年来，生物药物的发展非常迅速，这些大分子药物的分析也面临着一系列挑战，同时也推动了技术和方法的新进展。/pp　　strongspan style="color: rgb(0, 112, 192) "小分子药物生物分析/span/strong/pp　　几十年来，药物开发人员一直在样本收集过程中使用生物分析手段来测定给定样本中药物的准确浓度。这些研究的准确性取决于分析方法以及实验室分析仪器的可靠性，所使用的方法及仪器应能够选择性、特异性地量化目标化合物。由于生物分析样本(如血浆、血液和其他复杂的基质)中经常含有高含量结构相关或非相关化合物，这一分析一直特别具有挑战性。这些因可能会导致亲缘试剂或其他不相关化合物共洗脱的交叉反应会影响实验的准确性和重现性。/pp　　多年来，为了应对这些挑战，人们开发了很多基于LC-MS-MS的方法，改善了药物定量实验的灵敏度、通量、准确性和重现性。一种常用的方法是在三重四级杆质谱系统中使用多重反应监测(MRM)技术来降低噪声，同时提高量化的选择性与准确性。最近这种方法已经扩展至MRMsup3/sup技术，通过增加碎片化步骤而改善选择性。如今，三重四级杆质谱系统已被用于开发浓度低至pg/ mL的小分子药物的检测方法，且具有良好的重现性、线性范围和信噪比。/pp　　由于基质干扰，某些化合物在生物样品中特别难以分离，这可能会导致出现未分辨的峰或基线噪音过高，从而影响数据重现性、准确性和动态范围。通常，这这类问题可以是通过额外的样本处理过程或使用速度较慢的色谱来解决。然而，由于样品通量所带来的压力，这样的解决方式会为大多数药物开发实验室增加额外的时间、金钱和劳动力成本。过去的几年内，出现了有效的替代技术，即将离子迁移谱与LC-MS技术相结合，从而提高选择性。它可以以离子迁移装置的形式连接到TOF或者三重四级杆质谱的前端，或者也可以直接内置在TOF质谱系统内，但这种方法大都无法满足生物分析实验中速度、选择性和耐用性之间的平衡。最近，在分析的LC和MS阶段之间，已经开发出了多种不同的离子迁移分离装置。这些使离子根据迁移轨迹的不同而分开，而不是根据时间而分离，这样就去除了背景化合物的影响，从而提供了一个耗费更短MRM周期时间的系统，以便快速准确地检测复杂基质中的低浓度化合物。/pp　　目前，越来越多生物分析实验室采用基于微流LC的方法来分析低浓度水平的化合物。这项技术使用更小的色谱柱(直径小于1mm)和电极，以获得更快速、更灵敏以及更高分辨率的结果，同时将柱后分散降到最低。较低的流速也提高了电离效率、减少了离子抑制，同时大大降低了样品及溶剂的使用量，为制药开发过程带来了经济和环保方面的优势。微流LC所需要的样品体积较低，这也恰好符合制药行业在采用显微取样技术进行毒物学和生物分析研究等方面的需求。此外，微流LC还可以结合不同离子迁移质谱，从而灵敏地对生物样品中的化合物进行选择性分析。/pp　　strongspan style="color: rgb(0, 112, 192) "大分子药物生物分析/span/strong/pp　　生物分析方法的准确性、耐用性和重现性仍然是药物研发人员以及监管部门所关注的关键问题。然而，传统的用于小分子药物生物分析的LC-MS方法通常并不适用于研究大分子药物，如抗体、生长因子、寡核苷酸和重组肽等。这些分子具有更大的尺寸以及复杂性，这就意味着在分析它们之前通常需要大量的样品制备过程，且它们的吸附特性以及背景蛋白的干扰会进一步影响定量的准确性。/pp　　LC-MS-MS方法经过优化后可直接分析10kDa以下的小肽 而在定量分析之前，通常需要应用免疫反应介导的样本提取和/或样品富集步骤来增强选择性。而对于更大的蛋白质，通常需要更复杂的工作流程，包括在使用LC-MS方法对代表性肽进行分析之前的蛋白质水解。这种间接分析的方法被实验人员广泛采用，但却非常复杂，并会受到诸如可变肽释放等的影响。此外，监管部门也还尚未对这些方法的验证方法发布指导原则。/pp　　如ELISA等的配体结合分析(LBAs)方法是一种成熟的蛋白质定量技术，且对于生物分析来说，它们的优势还在于其有能力同时检测人体循环中的游离药物以及药物的活性结构。然而，LBAs方法也有许多局限性，影响了它们在高通量药物开发中的应用。在最近的一项研究中，研究人员已经开始将LBAs方法与LC-MS方法结合起来。这些方法上的进展得益于三重四级杆及QTRAP质谱系统等技术的改进，包括灵敏度的提高，即可在低至毫克至微克的水平上检测大分子。这些新技术改善了电离与采样效率，增加了动态范围和可切换质量范围，而且允许不同质量的离子通过探测器。因此才开发除了很多经过验证的方法用以测定各类具有分析难度的药物，如细胞因子抑制剂、阿达木单抗、升糖激素、胰高血糖素、胰岛素类似物、胰岛素以及如用于自身免疫性疾病的英夫利昔以及用于乳腺癌的曲妥珠单抗等的抗体治疗药物。/pp　　strongspan style="color: rgb(0, 112, 192) "大分子表征/span/strong/pp　　多数大分子药物在生产过程中容易发生序列改变和生物转化不一致的现象。这些改变对于药物的有效性、生物利用度和安全性都会造成影响。因此，药物分析实验室会定期进行蛋白质的表征研究，以监测序列降解和转录后修饰，如氨基酸的改变和糖基化。这些研究通常采用LBAs或毛细管电泳(CE)技术。CE技术是一种强大的、耐用的方法，但在完整的表征过程中却非常耗费人力和时间，特别是在处理复杂药物如抗体药物偶联物(ADC)时，其表征可能需要不同分析方法的反复运行以及复杂的数据处理过程。/pp　　近年来，技术的进展引发了几种蛋白质表征方法的改进。另外，CE技术与电喷雾离子化技术(CESI)的整合也促使了CESI-MS技术的发展，大大加速与简化了蛋白质分析。将CE技术的高分离效率与纳流LC结合，能最大限度地提高电离效率，并减少离子抑制。CESI-MS系统采用开管毛细管，最大限度地减少了死体积，从而提高了灵敏度和峰值效率。同时由于没有固定相，也避免了肽的丢失或过度保留。在最近的一个案例中，在使用单一蛋白酶消化后应用CESI–MS方法的单次运行之后，抗乳腺癌药物曲妥珠单抗被完全表征。该方法包含了100%的序列，而且鉴别了几个关键的氨基酸修饰 在同一分离中还完成了完整的糖肽分析。/pp　　生物转化如脱酰胺、氧化以及结构的改变是LBAs等的传统方法所面临的挑战。曲妥珠单抗结构中的一个关键位置在体内会发生脱酰胺作用，而在经过验证的ELISA方法中并无法识别这种脱酰胺现象。人们最近开了一种LC-MS-MS方法来定量监测这种生物转化作用，采用胰蛋白酶消化的方法，使用选择反应监测(SRM)对特征肽进行定量。实验结果表明，该方法能同时有效地定量分析脱酰胺信号敏感肽及其脱酰胺产物。/pp　　strongspan style="color: rgb(0, 112, 192) "结论/span/strong/pp　　成功的药物开发及药物安全性研究依赖于大分子药物在研发或表征过程中某些步骤，及一系列相关分析测试过程。这些分析方法的准确性和重现性对工业界以及患者来说是非常重要的。多年来，由于激烈的竞争形势以及制药行业严格的监管特性，我们看到了分析技术的持续发展。尤其是近年来仪器本身及方法开发上的一系列进展，帮助人们开发了很多全新的治疗药物及更加复杂的化合物。在未来，这些研究还将需要更多快速的、选择性强的和精准的分析方法。/pp　strong　注：本文为仪器信息网翻译，原标题为“Trends and Challenges for Bioanalysis and Characterization of Small and Large Molecule Drugs”，作者为SCIEX全球制药/生物制药高级市场经理Suma Ramagiri博士。/strong/ppbr//p

除了一张跑步机办公桌，皮特德利斯特恩(Pieter Dorrestein)在加利福尼亚大学圣迭戈分校(UCSD)的办公室并没有什么特别：一张圆形工作台周围摆满了椅子，书架上满是期刊、论文和书籍，还有许多表彰他个人及其工作的奖章。　　但一旦他开始给来访者演示他的工作，一切突然就变得神奇了起来。他在电脑上打开一份3D的空间展示画面：画面中有四个人围坐在桌子旁，其中一个就是德利斯特恩本人——他们看起来就像是被溅上了颜色鲜亮的油漆。为了制作这个画面，研究人员将房间的每个平面，甚至包括屋子里的人用棉签擦拭了几百次，然后用质谱技术分析棉签来鉴定其中的化学物质。皮特德利斯特恩的方法能够揭示微生物在复杂群落中的作用与功能　　这幅画面揭示了许多关于这个空间和空间里的人的信息。德利斯特恩的两名同事是重度咖啡饮者：在他们的手上和脸上检测到了咖啡因的斑点，同时在地板上也有相当大的一块斑点，那是一片之前残留的咖啡渍。德利斯特恩不喝咖啡，但也在四处留下了踪迹——既有个人护理用品，也有他根本都不记得自己用过的普通甜味剂。他很惊讶，他触碰过的许多地方甚至发现了驱虫剂避蚊胺(DEET)，但他至少六个月没有用过这种化学物质了。　　画面里也有办公室其他生物的踪迹，比如寄居在人体皮肤上的微生物。德利斯特恩曾用质谱技术观察过这些微生物产生的小分子代谢产物，得到了关于微生物如何形成群落并与其他微生物、人类寄主以及它们寄居的环境互相作用的详细图象。　　他分析了来自植物、海水、偏远部落以及人类患病肺部等的微生物群落，想要发现这些化学物质之间的交流方式：它们是怎样告知彼此某个地方是否适合寄居，又是如何为了领地而战斗的呢?这项工作可以鉴定出先前未知的微生物及它们产生的有用物质，比如说抗生素。　　“这项研究的应用十分广泛，”加利福尼亚大学旧金山分校(UCSD)格莱斯顿研究所的比较基因组学专家凯蒂波拉德(Katie Pollard)评论道。由于许多微生物都无法直接培养和研究，所以这些原位(in situ)检测方式的出现影响重大。”同时，上个月美国白宫科学技术政策办公室公布的，投资5.21亿美元的国家微生物组计划(National Microbiome Initiative)中的部分研究目标，也可通过这项技术直接实现。该计划公布时，德利斯特恩也在现场。　　在这个快速发展的领域，德利斯特恩仍旧潜心于构建实用工具，以及进行富有成效的合作，这使他分外引人注目。“皮特是真的对此感兴趣，并且非常具有创造性。”西北太平洋国家实验室的生物科学主管珍妮特扬松(Janet Jansson)说道。她曾于今年四月到访UCSD，当时德利斯特恩问她，能否擦拭她的一只手用以实验研究。“我说，‘太好了!可以的!我想要参与到这项研究中来!’”扬松回忆道，“他的研究既有趣又激动人心，所有人都非常愿意参与进来。”　　攀岩时做出的人生选择　　德利斯特恩成长于新西兰。16岁时他到美国亚利桑那州的图森走亲戚，在那里迷上了攀岩这项运动。由于自己家乡地形平坦，根本没有攀岩的场地，他申请到位于弗拉格斯塔夫的北亚利桑那大学读书——这里位于亚利桑那、新墨西哥、科罗拉多和犹他四州的交界处，有大量的石山可以攀登。他的专业是地理和化学，可他仍一心扑在攀岩上。但1998年大学毕业后，攀爬加利福尼亚州约塞米蒂国家公园中一面900米高的岩壁的经历令他开始重新思考人生规划。　　当时他的最高一处固定点距离顶端的岩石只有50米，他意识到如果自己这时没抓稳，就会飞速往下掉落100米，直到安全绳索绷紧，把他狠狠砸在花岗岩上。他说，自己当时感到的不是害怕，而宁可说是他的无畏困扰着他。“我当时想，如果我继续攀岩事业，可能不会有什么好结果，”他回忆道，“所以我用绳索降了下去。”　　那天，他开车回到位于弗拉格斯塔夫的家，开始填写申请研究生的表格。最后他来到了康奈尔大学研究微生物产生小分子物质(比如维生素B1)的机理。就是在这里，他第一次接触到质谱(mass spectrometry)技术。　　通俗地说，质谱技术就是将复杂的分子破碎分离，使其离子化并且测量出碎片分子的质量，从而计算样品分子组成成分的技术。德利斯特恩就是利用这种像条形码一样的质谱技术，为样品中的每种化学物质创造出各自特异的标记。　　德利斯特恩对这项技术深感兴趣，因此毕业后来到伊利诺伊大学香槟分校的化学生物学家尼尔凯莱赫(Neil Kelleher)的实验室继续博士后工作。凯莱赫倡导使用“自上而下”的质谱技术，即采用完整的而不是消解过的蛋白质直接放入仪器检测。利用这种方式，研究人员可以鉴定出蛋白质上的微小修饰，但是过程却很耗时。德利斯特恩在刚来到伊利诺伊的前两个月里就发展出一种快捷方式，可以系统地检验相当大分子量的酶。“我们将原本以年计数的工作量压缩到了几十天内完成。”德利斯特恩说道。他在博士后工作的两年内最终联名发表了17篇论文。“皮特不仅具有创造性，同时又干劲十足，而且能够用难以置信的能力来完成课题，这简直太难得了。”凯莱赫评价道。目前凯莱赫在西北大学任职。 两位健康人身上的400处采样揭示了皮肤上的化学物质及微生物名录　　2006年，德利斯特恩加入UCSD任职——不过，当该校药理学院院长帕尔梅泰勒(Palmer Taylor)签署了能让他来做质谱成像的MALDI-TOF-MS(基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪)的采购单时，一切才是真正的开始。“这改变了我的整个世界。”他说。　　看到微生物间的“军备竞赛”　　质谱成像技术不仅能鉴定样品中分子物质，同时还能提供空间信息。MALDI-TOF利用激光来加热并电离分子物质，研究人员用激光束扫描2D样品，可以捕获样品中不同分子精确位置信息的“图像”。这项技术可应用于鉴定并定位肿瘤切片中的生物标记物，但德利斯特恩感兴趣的是微生物，他想要知道能否直接扫描在皮氏培养皿中培养的微生物菌落并鉴定它们的代谢产物。　　没有人做过这种尝试。德利斯特恩觉得这可能是因为大家都担心这会污染昂贵的质谱仪——“但是把微生物直接放到仪器里进行检测也一样会污染仪器。”所以他做了一个简单的实验，让一名本科生萨拉魏茨(Sara Weitz)来扫描芽孢杆菌菌落。　　这次实验产生的图像不是最漂亮的，但是他们发现这种流程是可行的。他将图像结果发送给了保罗斯特雷特(Paul Straight)，一名刚刚入职得州农工大学的微生物学家。“他当时完全目瞪口呆。”德利斯特恩说道。两组科研团队合作采用质谱成像技术检测了紧邻生长的枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)和天蓝色链霉菌(Streptomyces coelicolor)的菌落。通过探索两种菌落交界处的空间信息，他们鉴定到了这两种微生物彼此相互竞争所用的分子物质。　　德利斯特恩表示，将这场微生物的军备竞赛可视化的过程，令他回想起1928年亚历山大弗莱明(Alexander Fleming)从可以杀死细菌的霉菌中分离出青霉素的故事。质谱成像技术可以快速鉴定到这种互作的化学物质，很有可能加速新型抗生素的筛选。　　德利斯特恩决定转移实验室的工作重心，几乎专门来研究这些技术方法。他那是还是一名青年研究员，他认识的所有人都不建议他冒这个险。但院长泰勒鼓励他马上申请终身教职。“皮特在分析和计算领域潜力非常突出，经常能够摆脱思维局限性，”泰勒说，“他之前的研究项目都发展得十分迅速。”　　观测不纯净样本的问题在于，其产生的数据会十分混乱。扫描微生物菌落会产生数以千计的条形码，但是其中大部分都不知道与什么有关，相当于一堆没有注释的信息。“这就好像在昏暗的路灯下看东西，”德利斯特恩说，“人们只能‘看到’之前鉴定过的分子物质，但是绝大多数分子都是未知的。”扬松也认为这是这一领域目前的一个大挑战：“用质谱仪来分析特征是可行的，但仅凭这些特征仍很难鉴定分子物质是什么。”　　为了分析这些庞大的数据，德利斯特恩与UCSD的计算生物学家努诺班代拉(Nuno Bandeira)合作，根据样品分子与已知分子的关系将条形码和分子物质分类，这使得研究人员开始从计算分析的角度预测上千种代谢物的结构和功能。但是目前依然有大量的数据没有得到注释：尽管世界范围内有数千人从事质谱研究工作，但大部分人只对他们感兴趣的几个分子进行了注释。　　因此，2014年起，德利斯特恩与班代拉实验室的研究生王明迅(音，Mingxun Wang)开始尝试众包注释。他们建立了一个网站，取名为“全球天然产物分子互作网络”作为数据库和数据分析工具，使得研究人员们能够揭示相关分子物质的关系、将相似分子归类并比较数据库。“他建立的这个网站给这一领域的发展带来了巨大帮助。”扬松说道。　　团队合作　　德利斯特恩成功的关键因素之一就是他的合作精神。微生物组DNA及RNA测序专家罗布奈特(Rob Knight)就和德利斯特恩在同一栋建筑里工作，他们将测序与质谱技术相结合来进行研究。去年，德利斯特恩实验室的一位博士后阿米娜布斯利玛尼(Amina Bouslimani)在一位男性志愿者和一位女性志愿者身上选取400个点进行采样，并将实验重复了两次。一组样品送往奈特实验室进行微生物测序，另一组样品则通过质谱仪来鉴定与微生物共存的天然及人工的化学物质。　　实验要求志愿者在采样前三天禁止洗澡或使用化妆品，可样品中仍有上百种微生物的化学特征被美容产品和卫生用品中的化学物质遮盖掉了。不过研究人员仍旧发现了微生物群落与局部化学物质之间的一致性：比如说，女性阴道部位的细菌就与炎症分子有关。德利斯特恩表示，这样的联系可用来判断微生物-寄主互作的假说。　　布斯利玛尼目前正在分析来自志愿者手部及手机等个人用品上的样品。这项目前还未发表的工作显示，人们会在接触过的物体上留下独特而恒久的化学标记——就像德利斯特恩办公室的那副图像一样。　　阿米娜和德利斯特恩认为，这一发现可以在司法科学上有所应用。采自嫌疑人皮肤的样品可用来分析其化学特征是否与犯罪现场相符。在缺乏DNA或指纹证据的情况下，罪犯留下的化学物质也可以提供生活档案：他们用过的物品以及身上携带的微生物都可以合成画像。“或许这些化学特征能够帮助调查者缩小搜查范围。”布斯利玛尼说道。　　去年，德利斯特恩与纽约大学的微生物学家玛利亚多明戈斯-贝略(Maria Dominguez-Bello)等人合作，想要了解人类在不穿戴服饰的情况下皮肤情况及其微生物多样性。他们从巴西玛瑙斯、坦桑尼亚哈扎等偏远部落的居民身上采集了样品，并将其与采集地点附近非部落居民的样品相比较。利用德利斯特恩的质谱技术，他们发现部落居民的微生物群落及皮肤化学物质的多样性要高于生活方式较为现代的非部落居民。德利斯特恩说，目前正在进行的工作也有一些惊人的结果：巴西某一村庄的居民皮肤上具有多种药物分子，这说明他们与外来者的接触要比之前预测的多。　　德利斯特恩表示，这项技术也可以应用于改善海洋生态环境，或者提高农业效率，以减少温室气体排放。提到这些想法时，他整个人身体前倾，表现得十分激动。但问及他下一步将选择什么样的研究课题时，他首先提到的还是人类健康。“对我们而言，这是显而易见又直截了当的——我们首先还是想要帮助病人。”他说。　　德利斯特恩与奈特，还有UCSD的成人囊性纤维化门诊主任道格康拉德(Doug Conrad)等人合作发展了快速微生物诊断测试手段。囊性纤维化会引起肺部粘液的堆积，从而受到细菌周期性的感染。这种感染需要抗生素的积极治疗——但有时候细菌会产生抗药性。德利斯特恩及其同事通过分析来自囊性纤维化患者的粘液样品得到的质谱结果数据，鉴定到了未被标准医药技术发现过的微生物群落。　　今年刚刚加入德利斯特恩实验室的博士后路易斯-菲利克斯(Louis-Félix Nothias-Scaglia)目前正在分析牛皮癣患者的皮肤，而牛皮癣通常被认为是免疫系统过度活跃引起的。如果能够在患者皮肤上发现健康皮肤中不存在的某种细菌产生的分子物质，路易斯-菲利克斯解释道，那么就有可能用于开发治疗或者甚至预防牛皮癣的药物。这样的话，利用微生物的改变来预测牛皮癣的发生，就能令患者减少免疫抑制药物的使用。　　将这种数据密集型的技术应用到标准的实验室测试中又将是一个挑战。“肯定会有人说这太复杂了，不可能推广开来。”康拉德说。“在某种程度上，我能理解这种看法。但我们现在的发展势头不错，继续按照目前的方法做下去或许就能得到不错的结果。”　　但德利斯特恩想要的不仅仅是维持现状继续做下去，他想要改变目前的状况，尤其是正在蓬勃发展的微生物组学研究领域。他认为学科发展就是要经历不同的阶段：第一阶段注重于微生物的鉴定，而第二阶段就是利用质谱等技术探明这些微生物究竟在干什么。　　是什么驱动着微生物群落的建立?它们采用怎样的代谢方式?微生物之间、微生物与寄主之间又是如何互相作用的?“如果你能从根本上理解了这些问题，”德利斯特恩说，“那么你就可以开始控制它了。”他认为，第三阶段就是控制微生物。通过操纵微生物群落，是不是就能添加必需成分来改变人体健康、情绪和运动表现了呢?德利斯特恩认为这些问题的答案就摆在他面前，而他只需进一步探索。