辛辛那提大学医学院和辛辛那提儿童医院的研究人员发现了一种新方法，可以同时提高药物发现的速度和成功率。
这项研究于8月30日发表在《科学进展》(Science Advances)杂志上，为新药发现带来了新的希望。
"我们希望可以将药物发现的时间线从数年缩短至数月，"该研究的共同第一作者、医学院环境与公共卫生科学系博士后研究员亚历克斯·索曼(Alex Thorman)博士表示。
研究人员结合了两种方法来筛选潜在的新药。首先，他们使用来自"基于网络的细胞特征综合图书馆"(Library of Integrated Network-based Cellular Signatures, LINCS)的数据库，同时筛选数万个具有潜在治疗效果的小分子。然后，他们将搜索与靶向对接模拟相结合，用于模拟小分子与其蛋白质靶标之间的相互作用，以找到感兴趣的化合物。这将工作时间从数月缩短至几分钟——将初始筛选所需的数周工作减少到一个下午。
索曼表示，这种更快的化合物筛选方法（这些化合物可能成为药物）加速了药物研究过程。但关键不仅仅是速度。
他补充说，这种新方法在识别潜在有效化合物方面更加高效。
随着准确性的不断提高，我们有望为许多患有无已知治愈方法疾病的人们带来新的希望，包括癌症患者。
亚历克斯·索曼(Alex Thorman)博士，共同第一作者
这种方法还可以在精准医疗中创造更多针对性的治疗选择，精准医疗是一种创新方法，通过考虑人们基因、环境和生活方式的差异来定制疾病预防和治疗。
"加速药物发现过程也可能成为应对公共卫生危机（如COVID-19大流行）能力的游戏规则改变者，"索曼表示。"开发有效药物的时间线可以大大缩短。"
其他共同第一作者包括辛辛那提儿童医院的博士后研究员吉姆·雷格尔(Jim Reigle)博士，以及医学院环境与公共卫生科学系副教授宋猜·朱提朋加纳特(Somchai Chutipongtanate)博士。
该研究的通讯作者是医学院生物统计学、健康信息学和数据科学教授亚雷克·梅勒(Jarek Meller)博士，以及医学院儿科免疫生物学教授安德鲁·赫尔(Andrew Herr)博士。
其他合作研究者包括医学院生物统计学和生物信息学服务中心主任兼教授马里奥·梅德韦多维奇(Mario Medvedovic)博士，以及医学院免疫生物学教授大卫·希尔德曼(David Hildeman)博士。赫尔和希尔德曼均在辛辛那提儿童医院设有教员研究实验室。
该研究部分资金来自美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)的资助、退伍军人事务部优异奖、UC癌症中心试点项目奖以及辛辛那提儿童医院创新基金奖。
参与该研究的人员还是辛辛那提儿童医院已提交的三项与他们工作相关的美国专利的共同发明人。
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