现代高通量筛选，更快……更小？更弱？
Citius -Altius – Fortius！
更快、更高、更强，这是现代奥林匹克运动的追求和理想 ，而现代高通量筛选（High Throughput Screening，简称HTS）所追求的是：更快、但却更小、甚至更弱。
先前我讲到，1990年代末的组合化学没能给新药研发带来足够的多样性，却带来了堆积如山的化合物库（详细内容请阅读《组合化学潮起潮落》）；与此同时，越来越多的人意识到每个公司内部长期累积的样品库，同样是“堆积如山”，但却丰富多样，价值连城（详细内容请阅读《多样性的化合物库一直都在》）。
要想通过各种生物测试充分汲取所有这些化合物中包含的信息，样品筛选的速度成了瓶颈，亟待突破。当时需要解决的技术难题主要有两个：一是要大幅度提高通量（Throughput），另一个是生物测试的微型化（Assay Miniaturization）。
更快！
提高生物测试的通量比较好理解，解决的方法也直接，无非是平行操作（Parallel Operation）和全面自动化（Full Automation）。
在生物测试的操作里，多头移液枪和板孔技术当时已经非常普及，为了进一步大幅度提高通量就要将其推到极致。于是，孔板的数目先是从96增加到了384孔，随后又增加到了1536孔，最新的好像已经做到了9600孔！再往前推，孔径的尺寸也许会是限制的因素，这就跟下面要讲的微型化有关了。
生物测试的全程自动化也不是很复杂，各种电脑程控的自动化液体操控平台早就陆陆续续地进入了原先以瓶瓶罐罐为主的生物与分析实验室，它们之间的无缝衔接通过传送带和机械手也可以做到。说了你也许还不信，最难实现自动化的步骤竟然是微量固体样品的称量！
记得十多年前，我受美中药协（SAPA）的委托接待一个来自国内药企高管组成的代表团，参观默沙东公司刚刚投入使用、自动化程度很高的样品集散中心（Sample Repository），第一站就是化合物称量室，当日的场景至今让我记忆犹新：一个全封闭的玻璃柜里（没有空气流动），一只灵巧的机械手抓起一个广口瓶，慢慢地倾斜过来，轻轻地振动，将一点点瓶里的样品抖落进下面天平上的另一个广口瓶。重量达到要求之后，这个机械手把瓶子正过来，放回到样品架上，加盖。下面的另一个机械手则把刚添加了样品的瓶子放到另一边的样品架上，然后再去抓一个空瓶子，放到天平上，准备称量下一个样品……
讲解员说这仍旧是整个流程上最耗人力的一步，自动化操作粘稠度低的液体或溶液是最容易的，随着粘稠度的升高而变得困难，自动化准确称量油状物同时又不造成显着的样品损失是个不小的难题。而在称量室的另一头，还有许多实验员坐在一排一排的分析天平前，屏息静气，认认真真地称量样品……
更小
生物测试微型化也不难理解。本来就极其宝贵的一点点样品，如果被你测试一两次就用完了，岂不是太可惜了。另外每测试一个化合物如果能少用1毫升溶剂，那么测试100万个化合物就能节省1000升溶剂！所以这是关系到样品利用、筛选成本、环境保护、数据可重复性等多方面因素的关键技术。
先前手工操作的天然下限，是由移液管或针头孔径和溶液表面张力所决定的“1滴”，少于“1滴”就需要特殊技术了。为了充分利用非常有限的样品，生物测试从“1滴”开始微型化。先是缩小针头的孔径，但是太细了滴不下来怎么办？推、挤、直到用上了高分辨率影像打印机的喷墨技术，最后将溶液分置的体积降到了皮升（picolitre，10-12升）以下，反正肉眼是肯定看不见了！
微型化节省了大量资源，1微克样品就可以做许许多多次不同的测试，孔板的数目也可以提到更高的数量级。但微型化也带来了新的挑战，比如对信号检测的灵敏度和抗干扰能力的要求大大提高了，否则再微型化的实验，信号检测不到，或是被干扰也是白搭。另外在微量的体积下，溶液与试剂的均匀混合也会出现问题，导致测试数据的不稳定，等等。
尽管还有待完善，微型化的高通量筛选上线之后立刻成了新药研发的宠儿，门口排起了长队，大多数项目团队都想通过HTS从各种多样性的化合物库里获取有价值的信息。
更弱？
做生物测试，就是要测量与某个特定生物过程相关的光信号或电信号，而这个信号的强弱则是与某个物理量成比例的。一般来说，受体与配体的结合越紧密，光电信号就越强，筛选出来的化合物活性就越高。
直觉告诉我们，中标化合物（Hit compounds）的活性高应该是好事，这样项目团队就越接近目标活性。但有经验的药物化学家会告诉你，其实化合物的内在活性（Intrinsic Potency）是药物化学里最容易优化的一项指标。在制药化学领域从业多年，我还没有遇上过因为活性达不到目标而被迫下马项目。
如果活性不重要的话，还有什么重要呢？很多药物化学家会告诉你“成药性（Drug Like Properties）”更重要。那什么是成药性呢？目前没有确切的定义，只有一些以观察和实验为依据的指南（Empirical guidelines），比如我在讲推理型药物设计（详细请阅读《推理型药物设计的前世今生》）时提到过的“列宾斯基五规则（Lipinski’s Rule of Five）”，简言之，分子要足够小、溶解性要足够好，但极性又不能太大、等等。为了“成药性”，大多数药物化学家们都愿意放弃活性高但成药性不好的中标物（Hits），而看好某些内在活性稍弱的中标物。
听起来好像很简单，只要找那些活性弱一点，但成药性好的分子就行了，可是实际操作起来却不是那么容易的。如果把筛选的活性截值（Potency Cut-off）放宽一丁点，就会多出成百上千个中标化合物，而活性弱并不保证成药性一定就好，所以后续筛选的工作量一下子就大了许多。
多少次，我长时间呆坐在电脑前面，手里抚着鼠标，看着3~5千个Hits在屏幕上慢慢地滚动：应该选哪几个呢？接下来这几次点击可是会在很大程度上决定项目走势，甚至关系到它的成败哦。
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产品技术
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