丁 璇，洪戰(zhàn)英，柴逸峰（第二軍醫(yī)大學(xué)藥學(xué)院，上海200433）

?綜述?

中藥活性成分的高通量篩選新技術(shù)

丁 璇，洪戰(zhàn)英，柴逸峰（第二軍醫(yī)大學(xué)藥學(xué)院，上海200433）

以近年來國內(nèi)外研究文獻為基礎(chǔ)，總結(jié)概括了近5年來中藥活性成分的高通量篩選新技術(shù)的進展情況。其中生物色譜技術(shù)、芯片技術(shù)和計算機輔助虛擬篩選等技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。這些新技術(shù)在中藥活性成分篩選方面，比起傳統(tǒng)方法具有效率高、自動化、通量高的優(yōu)點，可以為中藥活性成分的高通量篩選提供新思路。

生物色譜；芯片；虛擬篩選；中藥；活性成分；高通量

中藥擁有幾千年的傳承歷史，人們在疾病預(yù)防、診斷和治療中積累了大量的中藥使用經(jīng)驗，并形成了系統(tǒng)性的理論［1］。現(xiàn)今在全球范圍約有20%的人在使用天然藥物和中藥，青蒿素的廣泛使用就是一個成功的范例［2］。在美國，雖然中藥已被批準(zhǔn)作為一種營養(yǎng)添加劑來使用［3］，不必進行等同于處方藥的安全有效性評價，但是，為了讓中藥得到進一步的認可，真正走出國門，篩選出確切的中藥活性成分就顯得尤為重要。

現(xiàn)今，中藥藥效研究和活性成分篩選的主要目標(biāo)成分依然是中藥里含量較高的一些標(biāo)志物［4］。這些標(biāo)志物因為含量高、易提純，可以使用傳統(tǒng)方法對其進行篩選。傳統(tǒng)方法常使用一些經(jīng)典的動物、細胞模型，但其應(yīng)用又往往因較低的重現(xiàn)性和通量而受到限制。此外，一些具有潛在藥效活性的微量成分因含量較低、難于提純，無法使用這樣的方法進行探究和篩選。為了克服這些難題，實現(xiàn)中藥活性成分的高通量篩選，生物色譜技術(shù)、芯片技術(shù)和計算機輔助虛擬篩選技術(shù)等都在近幾年受到了很大的關(guān)注。其中，生物色譜技術(shù)結(jié)合了傳統(tǒng)色譜分離理論和生物大分子的活性，兼具色譜分析和生物分析的優(yōu)點，可以相對真實地模擬生物體內(nèi)環(huán)境，進行相關(guān)的中藥活性藥物篩選；芯片技術(shù)則具有自動化、高通量的特點，人工操作所造成的誤差較??；計算機輔助虛擬篩選技術(shù)可以有效減少篩選工作的任務(wù)量，提高活性藥物篩選的效率，并且對在藥物篩選前、中、后期的各個過程中所得到的結(jié)果均可以進行評價，為中醫(yī)藥研究人員提供參考。筆者針對近年來中藥活性成分高通量篩選的這幾項新技術(shù)進行綜述。

1 生物色譜技術(shù)

1.1原理 生物色譜技術(shù)（biochromatography）出現(xiàn)于20世紀(jì)80年代中后期，是一種將各種生物活性物質(zhì)，如活性大分子、細胞膜、人工合成膜或細胞等固定在固定相上的新型色譜技術(shù)［5］，該技術(shù)可以用于篩選活性成分，也可用于活性分子藥動學(xué)參數(shù)的測定。

1.2技術(shù)路線 如圖1所示，生物色譜模型的建立，首先要分離或培養(yǎng)活性大分子或細胞等生物材料，然后再將得到的這些生物材料與色譜固定相采用共價鍵合或者疏水相互作用的方式進行結(jié)合固定，從而得到具有活性的生物色譜柱，再將其與自動進樣器、高效液相色譜儀和質(zhì)譜檢測器連接，可以實現(xiàn)在線的高通量自動篩選。根據(jù)固定相的不同，生物色譜法分為前沿親合色譜法、生物膜色譜法、細胞生物色譜法等；根據(jù)樣品處理方法的不同，又可以分為離線生物色譜法和在線生物色譜法。

圖1 生物色譜技術(shù)路線圖

1.3應(yīng)用 將靶標(biāo)或蛋白固定于固定相上，利用靶標(biāo)或蛋白與活性成分特異性結(jié)合的特點來分離或篩選化合物的色譜技術(shù)被稱之為前沿親合色譜。由于蛋白和靶標(biāo)的確定性，以及蛋白固定技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展，才使前沿親合色譜成為一種比較成熟的、重現(xiàn)性較好的生物色譜技術(shù)。Luo等［6］使用兔體內(nèi)血清純化后的多克隆抗體來模擬C型肝炎病毒的蛋白酶，并將其固定于色譜柱固定相上與質(zhì)譜聯(lián)用，對葉下珠屬草本類植物的提取物中酚酸類物質(zhì)的保留特性進行了考察，發(fā)現(xiàn)了云實素等活性成分，從而建立起一種從天然產(chǎn)物中高通量地篩選高效低毒的治療C型肝炎病毒的活性成分的新方法。Zhao等［7］使用前沿親合色譜的方法，利用G蛋白偶聯(lián)的蛋白色譜柱，對黃連總提物進行了篩選，得到了鹽酸小檗堿，鹽酸巴馬汀和藥根堿等活性成分。

生物膜色譜是一種簡單、可重復(fù)、高效的色譜模型，可以直接反映某些化學(xué)成分的藥效參數(shù)，如活性和結(jié)合力等，可以極大地縮小天然產(chǎn)物中活性成分的篩選范圍［8］。Wang等［9］構(gòu)建了α1A腎上腺受體高表達的細胞膜色譜模型，從中藥紅毛七中篩選出了兩種作用于α1A腎上腺受體的活性成分木蘭花堿和紅毛新堿。Zhang等［10］使用成纖維細胞生長因子受體4高表達的HEK293細胞，構(gòu)建了用于篩選抗癌活性成分的細胞膜色譜模型，并從甘藍的多種成分中篩選出了一種芥子酸膽堿成分。Yue等［11］使用一種腎上腺素能受體高表達的細胞系，構(gòu)建了用于篩選腎上腺素能受體抑制劑的細胞膜色譜模型，應(yīng)用該模型從中藥羌活提取物中成功篩選出活性成分歐前胡乙素。為進一步提高生物膜色譜的分離分析效率，Chen等［12］利用全二維色譜的方法，建立了一個新型的全二維細胞膜色譜模型。該模型同時使用一根Hep／G2細胞膜色譜柱和一根整體柱，利用十通閥的切換在兩根柱子上實現(xiàn)了中藥活性成分的有效分離，并考察了相關(guān)成分的保留情況，發(fā)現(xiàn)了小檗堿和四氫巴馬汀等幾種活性物質(zhì)。多維液相色譜技術(shù)具有較高的峰容量，可以更有效地分離復(fù)雜成分并具有更高分辨率，將其應(yīng)用于生物膜色譜技術(shù)之中，可以有效提高復(fù)雜體系分離分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和信息含量。

全細胞色譜是一種新興的生物色譜技術(shù)。Yakufu等［13］使用毛細管電泳與全細胞結(jié)合的方法，將CCR4高表達的細胞固定在毛細管壁上，構(gòu)建了一個全新的細胞毛細管電泳模型，可以用于篩選相關(guān)的活性藥物。由于細胞的完整性，該色譜技術(shù)能更加真實地模擬體內(nèi)大分子靶標(biāo)的生物活性，對于藥物篩選更加靈敏可信，但是在細胞固定方面還存在較大難度。

2 芯片技術(shù)

2.1原理 生物芯片（bio-chip）將生物活性材料（寡聚核苷酸、DNA、多肽、抗原、抗體乃至細胞和模式動物等）以陣列形式固定于支持物的表面，可以在其上同時進行數(shù)千乃至上萬次實驗，從而達到高通量、快速篩選的目的［14］。通常來說，生物芯片與拇指一般大，固定于其上的生物活性物質(zhì)微小，以點陣的方式排列在硅基上，很像計算機的芯片，所以它被稱為“生物芯片”。采用微電子學(xué)的并行處理和高密度集成技術(shù)，可利用軟件同時并行分析成千上萬種生物樣品，具有高通量、微型化、自動化以及檢測樣品用量少等優(yōu)點。

2.2技術(shù)路線 如圖2所示，生物芯片的篩選步驟主要包括靶標(biāo)驗證部分、篩選部分及后期優(yōu)化部分。即先通過前期實驗確證或者文獻報道搜尋的方式得到具體作用靶標(biāo)，然后再將相應(yīng)的靶標(biāo)蛋白、受體、DNA等大分子甚至是特定細胞或生物個體接種于芯片之上，使用備選庫中的藥物與芯片作用反應(yīng)，通過檢測熒光變化或者其他各種生化指標(biāo)等來判斷藥物結(jié)合力和作用的強弱，最終進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化或者修飾，并進行進一步確證。2.3應(yīng)用 在過去幾年里，分子水平的活性測定（受體結(jié)合和酶活抑制等）為天然產(chǎn)物的活性成分篩選打開了一條全新的思路［15］，因而生物芯片在分子水平層面得到了很大程度的發(fā)展。隨著高通量分析技術(shù)的完善，利用基因組學(xué)和蛋白組學(xué)，可以對中藥有效成分進行更加準(zhǔn)確的篩選。

圖2 生物芯片技術(shù)路線圖

在基因研究層面，生物芯片將大量特定序列的核酸片段有序地固定在載體上與標(biāo)記核酸分子進行雜交，通過檢測雜交信號的強弱來判斷樣品中靶分子的組成及數(shù)量。Ren等［16］利用基因芯片，觀察了丹參總提物、丹參親水性成分與親脂性成分對HUVEC細胞系基因表達水平的影響，并發(fā)現(xiàn)親脂性成分對其基因表達水平的影響要大于另外兩組，共有511個基因發(fā)生顯著變化，其中236種基因表達水平上調(diào)，并證明丹參親脂性成分對血管異常增生引起的疾病具有一定的治療作用。Liu等［17］使用基因芯片和基因組學(xué)的方法，發(fā)現(xiàn)中藥四物湯方劑具有潛在的植物激素樣活性，并提出了利用天然產(chǎn)物中植物激素治療癌癥的可行性。

在蛋白研究層面，生物芯片的制備是通過把預(yù)先制備好的蛋白靶標(biāo)固定于經(jīng)化學(xué)修飾的玻片或硅片等載體上，使蛋白質(zhì)與載體表面結(jié)合，同時仍保留蛋白質(zhì)的理化性質(zhì)和生物活性。Song等［18］利用商業(yè)化的CM 10蛋白芯片，針對慢性乙肝患者，對中醫(yī)理論中“證”的情況進行了研究，并發(fā)現(xiàn)了4種潛在的生物標(biāo)志物。Li等［19］通過動物模型試驗確定了急性痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎表達的幾種差異蛋白，然后使用這些蛋白構(gòu)建了蛋白芯片，發(fā)現(xiàn)TRAIL和Neuropilin-2蛋白在其病程中發(fā)揮著重要作用，TRAIL誘導(dǎo)的細胞因子及其結(jié)構(gòu)類似物可以作為一種腫瘤治療的新型活性成分。

隨著微流控技術(shù)的發(fā)展，特定細胞乃至模式生物個體層面的芯片技術(shù)也逐漸得到了發(fā)展。Carr等［20］利用線蟲為模式生物模型，將其置于微流控芯片上，使用多種藥物液滴與其進行相互作用，通過觀測給藥前、給藥時和給藥后的各項指標(biāo)，測定咪唑類藥物的藥效情況，從而達到高通量篩選的目的。Sandoz等［21］搭建了一個裝有由神經(jīng)干細胞分化所得的組織樣品的三維微流控芯片，通過檢測其電生理活動情況，可以檢測潛在活性藥物的有效性和毒性。

生物芯片具有自動化、高通量的優(yōu)點，有效避免了大量重復(fù)性實驗工作，人工干預(yù)造成的誤差較小，因而其所得結(jié)果也較為穩(wěn)定、可靠，這對于中藥有效成分的體外篩選具有十分重要的意義。

3 計算機輔助虛擬篩選技術(shù)

3.1原理 計算機輔助虛擬篩選技術(shù)（virtual screen technology）的理論基礎(chǔ)是Emil Fischer（1894年）提出的“鎖鑰原理”［22］，即活性藥物只與體內(nèi)某特定靶點進行相互作用，如同鑰匙和鎖一般，其相互作用準(zhǔn)確、精密，且十分依賴分子構(gòu)型和空間位阻效應(yīng)。在20世紀(jì)60年代，Hansch和Fujita等［23］研究發(fā)現(xiàn)了經(jīng)典的定量構(gòu)效關(guān)系，極大地促進了近代計算機輔助虛擬篩選技術(shù)的發(fā)展。

3.2技術(shù)路線 如圖3所示，篩選目標(biāo)確定后，需要在相應(yīng)數(shù)據(jù)庫中檢索大量分子結(jié)構(gòu)信息，并使用軟件對其進行處理，模擬其與已知靶標(biāo)的結(jié)合情況，然后給出得分函數(shù)和評價結(jié)果，最終篩選出一種乃至幾種潛在的有效成分，進行進一步的體內(nèi)外藥效作用實驗。

3.3應(yīng)用 計算機輔助虛擬篩選技術(shù)的實現(xiàn)是通過計算機軟件來實現(xiàn)的，它利用計算機強大的計算能力，在已經(jīng)構(gòu)建好的待篩選化合物的三維模型數(shù)據(jù)庫中搜尋與靶標(biāo)位點具有潛在相互作用的分子化合物，從而達到初步篩選的目的［24］。如今有許多數(shù)據(jù)庫提供靶標(biāo)蛋白或小分子的相關(guān)結(jié)構(gòu)信息，如CamMedNP、INC、ACD、TCMD、CNPD、CHM IS-C等［25-28］。但是僅僅具有數(shù)據(jù)還遠遠不夠，研究者還需要能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)變?yōu)榭梢暬?、可操作性的篩選模型的軟件。常見的篩選軟件有Sybyl、Insight II、Dock、Gold、Glide、AutoDock、eHiTS、IPA等［29-31］，其中多數(shù)需要在Linux操作系統(tǒng)下的大型服務(wù)器端運行，但也有部分軟件可以在預(yù)裝有W indow s系統(tǒng)的個人電腦端運行。

圖3 計算機輔助虛擬篩選技術(shù)路線圖

近年來，Karthick等［32］利用計算機輔助虛擬篩選技術(shù)，使用TCMD數(shù)據(jù)庫篩選出一種具有潛在的神經(jīng)絡(luò)氨酸激酶抑制劑活性的先導(dǎo)化合物新葡萄糖蕓苔素，并可以有效治療奧司他韋抗病毒引起的感冒。Tian等［33］使用藥效基團和虛擬篩選聯(lián)用的方法，篩選出了多個結(jié)構(gòu)全新的Rho激酶1抑制劑。Berger等［34］使用DOCK軟件，以脂肪酸結(jié)合蛋白（FABPs）為靶標(biāo)，對100多萬種化合物進行了虛擬篩選，初步得到了48種化合物，并最終確定了4種活性化合物，其中á-truxillic酸作為一種中藥活性成分，具有抗炎和抗傷害的藥理作用。Wang等［35］使用IPA軟件，對中藥復(fù)方PHY906作用于荷瘤小鼠的藥理機制進行了探究，發(fā)現(xiàn)其激活了荷瘤小鼠的促凋亡和抗炎通路，并進一步證實了其與化療藥物聯(lián)用時的減毒增效作用。計算機輔助虛擬篩選技術(shù)作為中藥活性成分篩選的一種新興技術(shù)，具有效率高、成本低、速度快、容量大的特性，在中藥活性成分初步篩選過程中，可以對復(fù)雜體系中的多種成分實現(xiàn)一定的聚焦效果，縮小篩選范圍。

4 總結(jié)與展望

中藥作為一個巨大的人類遺產(chǎn)寶庫，其藥效已經(jīng)得到了廣泛的認可和驗證。但是如何高效快速地篩選、分離出中藥中的活性成分，實現(xiàn)中藥的現(xiàn)代化，這還需要現(xiàn)代技術(shù)的輔佐。

生物色譜技術(shù)、芯片技術(shù)和計算機輔助虛擬篩選技術(shù)作為新興的技術(shù)手段，相對于傳統(tǒng)的活性成分篩選技術(shù)具有快速、高通量的分析特點，成本低、效率高。但同時也要清楚地認識到這些新技術(shù)的應(yīng)用都有其各自的局限性，如生物色譜技術(shù)存在著非特異性結(jié)合的問題，芯片技術(shù)的實現(xiàn)需要明確的病理作用靶點、蛋白、細胞或模式生物個體，計算機輔助虛擬篩選技術(shù)會產(chǎn)生大量假陰性和假陽性結(jié)果等等，因此這些技術(shù)的篩選結(jié)果需要進一步實驗驗證。但隨著分析技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，這些局限性可以通過多種方式逐步解決。例如可以通過制定標(biāo)準(zhǔn)操作步驟和相應(yīng)的質(zhì)控規(guī)范，降低生物色譜重現(xiàn)性差、非特異性吸附所帶來的影響；另外使用全二維色譜模型可以有效提高生物色譜的篩選和分離能力。而在進一步優(yōu)化生物芯片結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)其微型化和集成化的同時，還要進一步將該模型信息化，充分挖掘其內(nèi)涵信息，提高活性篩選效率；同時發(fā)展與質(zhì)譜聯(lián)用的生物芯片技術(shù)。虛擬篩選則需要利用多種篩選算法和數(shù)據(jù)庫，對靶標(biāo)和活性成分的相互作用進行確證，降低實驗結(jié)果的假陽性率和假陰性率；另外，構(gòu)建一個完整的中藥化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)庫也是迫在眉睫的任務(wù)。隨著這些新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，它們將成為中藥活性成分高通量篩選所必不可少的工具。

［1］ Wong KC，W u L.H istory of Chinese medicine.Being a chronicle of medical happenings in China from ancient times to the p resent period［J］.Nature，1933，4（5）：527-529.

［3］ Yeh GY，Eisenberg DM，Kaptchuk TJ.Systematic review of herbs and dietary supplements for glycem ic control in diabetes［J］.Diabetes Care，2003，26（4）：1277-1294.

［4］ Hopkins AL.Network pharmacology：the nex t paradigm in drug discovery［J］.Nat Chem Biol，2008，4（11）：682-690.

［5］ Chen C，Yang FQ，Zuo H，etal.Applications of biochromatography in the screening of bioactive natural products［J］.J Chroma Sci，2013，51（8）：780-790.

［6］ Luo H，Chen L，Li Z，et al.Frontal immunoaffinity chromatography w ith mass spectrometric detection：a method for finding active compounds from traditional Chinese herbs［J］.Anal Chem，2003，75（16）：3994-3998.

［7］ Zhao X，Li Q，Bian L，et al.Using immobilized G-proteincoupled recep tors to screen bioactive traditional Chinesemedicine com pounds w ith multiple targets［J］.JPharm Biomed A-nal，2012，70：549-552.

［8］ Wang B，Deng J，Gao Y，et al.The screening toolbox of bioactive substances from natural products：a review［J］.Fitoterapia，2011，82（8）：1141-1151.

［9］ Wang L，Ren J，Sun M，etal.A combined cellmembrane chromatography and online HPLC／MSmethod for screening compounds from Radix Caulophy lli acting on the humanα1A-adrenoceptor［J］.JPharm Biomed Anal，2010，51（5）：1032-1036.

區(qū)域阻滯麻醉可能對前列腺癌患者遠期預(yù)后有益。一項薈萃分析納入了10項回顧性研究、13 765例接受前列腺癌切除手術(shù)的患者，結(jié)果顯示與單純?nèi)砺樽硐啾龋倒軆?nèi)麻醉(復(fù)合或不復(fù)合全身麻醉)未延長無復(fù)發(fā)生存時間，但延長了總生存時間[17]。在其他腫瘤手術(shù)中，區(qū)域阻滯麻醉患者也顯示出延長總體生存時間的作用[18]。但是在腫瘤遠期預(yù)后方面還缺乏前瞻性研究結(jié)果。

［10］ Zhang T，Han S，Huang J，etal.Combined fibroblast grow th factor receptor 4 cell membrane chromatography online w ith high performance liquid chromatography／mass spectrometry to screen active compounds in Brassica albla［J］.JChromatogr B，2013，912：85-92.

［11］ Yue Y，Xue H，Wang X.H igh-exp ressionβ1 adrenergic receptor／cell membrane chromatography method based on a target recep tor to screen active ingredients from traditional Chinesemedicines［J］.JSep Sci，2014，37（3）：244-249.

［12］ Chen X，Cao Y，Lv D，etal.Comprehensive two-dimensional HepG2／cell membrane chromatography／monolithic column／time of flight mass spectrometry system for screening antitumor com ponents from herbal medicines［J］.J Chromatogr A，2012，1242：67-74.

［13］ Yakufu P，Qi H，Li M，et al.CCR4 expressing cells cultured adherently on a capillary wall and formaldehyde fixed as the stationary phase for ligand screening by ACE［J］.Electrophoresis，2013，34（4）：531-540.

［14］ Woo CSJ，Lau JSH，El-Nezam i H，et al.Herbal medicine：toxicity and recent trends in assessing their potential toxic effects［J］.Adv Bot Res，2012，62：365-384.

［15］ Ye F，Wang H，Jiang S，etal.Quality evaluation of commercial extracts of scutellaria baicalensis［J］.Nutr Cancer，2004，49（2）：217-222.

［16］ Ren G，F(xiàn)an X，Liang Q，et al.Screening and evaluation of traditional Chinese medicine by m icroarray expression analysis［J］.JEthnopharmacol，2013，147（3）：564-569.

［17］ Liu M，F(xiàn)an J，Wang S，etal.Transcriptional profiling of Chinesemedicinal formula Si-W u-Tang on breast cancer cells reveals phytoestrogenic activity［J］.BMC Complement Altern M ed，2013，13：11-29.

［18］ Song YN，Zhang H，Guan Y，etal.Classification of traditional Chinesemedicine syndromes in patients w ith chronic hepatitis B by SELDI-Based proteinchip analysis［J］.Evid Based Complement Alternat Med，2012，2012：626320.

［19］ Yao L，Dong W，Lu F，etal.An im proved acute gouty arthritis ratmodel and therapeutic effect of Rhizoma dioscoreae nipponicae on acute gouty arthritis based on the p rotein-chip methods［J］.Am JChin M ed，2012，40（1）：121-134.

［20］ Carr JA，Parashar A，Gibson R，et al.A microfluidic platform for high-sensitivity，real-time d rug screening on C.elegans and parasitic nematodes［J］.Lab Chip，2011，11（14）：2385-2396.

［21］ Sandoz A，Charvet I，Stoppini L，et al.Development of a m icrofluidic biochip for chronic monitoring of 3D neural tissues derived from human embryonic stem cells［J］.Procedia Eng，2013，59：46-50.

［22］ Behr J.The Lock-and-Key principle，the state of the art——100 years on［M］.Chichester：W iley，1995：1-336.

［23］ Hansch C.Quantitative approach to biochem ical structure-activity relationships［J］.Accounts Chem Res，1969，2（8）：232-239.

［24］ Ge H，Wang Y，LiC，etal.Molecular dynam ics-based virtual screening：accelerating the drug discovery process by highperformance com puting［J］.J Chem Inf Model，2013，53（10）：2757-2764.

［25］ Lyne PD.Structure-based virtual screening：an overview［J］.Drug Discov Today，2002，7（20）：1047-1055.

［26］ Irwin JJ，Shoichet BK.ZINC-a free database of commercially available com pounds for virtual screening［J］.J Chem Inf M odel，2005，45（1）：177-182.

［27］ Chan AH，Wereszczynski J，Amer BR，et al.Discovery of Staphy lococcus aureus sortase a inhibitors using virtual screening and the relaxed complex scheme［J］.Chem Biol D rug Des，2013，82（4）：418-428.

［28］ Barlow DJ，Buriani A，Ehrman T，et al.In-silico studies in Chinese herbal medicines′research：evaluation of in-silico methodologies and phy tochem ical data sources，and a review of research to date［J］.J Ethnopharmacol，2012，140（3）：526-534.

［29］ Pitt WR，Calmiano MD，K roeplien B，et al.Structure-based virtual screening for novel ligands［J］.M ethods Mol Biol，2013，1008：501-519.

［30］ Ellingson SR，Dakshanamurthy S，Brow n M，et al.Accelerating virtual high-throughput ligand docking：current technology and case study on a petascale supercomputer［J］.Concurr Com p Pract E，2013，26：1268-1277.

［31］ Lavecchia A，Di Giovanni C.Virtual screening strategies in drug discovery：acritical review［J］.Curr M ed Chem，2013，20（23）：2839-2860.

［32］ Karthick V，Ramanathan K.Virtual screening for oseltam ivir-resistant a（H 5N1）influenza neuram inidase from traditional Chinesemedicine database：a combined molecular docking w ith molecular dynam ics approach［J］.Sp ringer Plus，2013，2（1）：115-124.

［33］ Tian S，Sun H，Li Y，et al.Development and evaluation of an integrated virtual screening strategy by combining molecular docking and pharmacophore searching based on multiple protein structures［J］.J Chem Inf M odel，2013，53（10）：2743-2756.

［34］ Berger W T，Ralph BP，Kaczocha M，et al.Targeting fatty acid binding p rotein（FABP）anandam ide transporters-a novel strategy for development of anti-inflammatory and anti-nociceptive d rugs［J］.PLos One，2012，7（12）：e50968.

［35］ Wang E，Bussom S，Chen J，etal.Interaction of a traditional Chinesemedicine（PHY906）and CPT-11 on the inflammatory process in the tumor microenvironment［J］.BMC Med Genom ics，2011，4（1）：38-50.

New technologies for high throughput screening of effective traditional Chinese medicine components

DING Xuan，HONG Zhanying，CHAIYifeng（School of Pharmacy，Second M ilitary Medical University，Shanghai 200433，China）

The research progresson new technologies for high throughput screening of effective traditional Chinesemedicine（TCM）componentswas summarized based on the recent documents at home and abroad，among which bio-chromatography，chip-technology and computer-aided virtual screen technology were w idely used.Compared w ith traditional screening technology，those new ones had shown advantages in efficiency，automation and high-throughput，providing new ways to screen effective components of TCM w ith high throughput.

bio-chromatography；chip；virtual screen；traditionalChinesemedicine；effective components；high throughput

R917

］ A

1006-0111（2015）03-0193-05

10.3969／j.issn.1006-0111.2015.03.001

2014-02-21

2014-07-18

［本文編輯］ 顧文華

丁 璇，碩士研究生.Tel：（021）81871261；E-mail：155335961＠qq.com

柴逸峰，教授，博士生導(dǎo)師.研究方向：復(fù)雜體系分析.Tel：（021）81871201；E-mail：yfchai＠smmu.edu.cn