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药物研究解决方案

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生物标志物时指可以标记系统、器官、组织、细胞及亚细胞结 构或功能变化以及可能发生变化的生化指标、包括诊断、预测及预后等标志物,可用于疾病诊断、疾病分期分型、新药或新疗法的安全性及有效性评价等。
目前,主要有四大类方法学用于生物指标物的发现:基因组学方法、蛋白质组学方法、代谢组学方法和脂质组学方法

面对显著的药效,如何鉴定出药物发挥作用的分子机制和靶点?面对不同的药物响应率,如何找出决定药物响应的关键机制?通常是药物研究者面临的最主要问题。组学技术为上述问题提供了绝佳的解决方案:


一、药物评价与作用机制研究

将未进行药物处理的样本与进行药物处理的样本,或者将用药前、用药后的样本,进行大规模的蛋白质组、修饰组、代谢组分析比较,即可获得生物样本中成百上千的蛋白、代谢物在用药情况下的表达情况,进而实现:(1) 系统性评价和了解药物对生物样本的作用;(2) 从中这些变化的分子中,挖掘出对药物作用可能具有关键意义的调控分子,进而为后续验证药物作用靶点、解析作用机制打开大门。

药物研发,蛋白组,修饰组,代谢组,脂质组



二、药物靶点研究

将药物与载体进行偶联,再与生物样本进行孵育,在此过程中药物将与其直接作用的分子靶标发生结合,然后对亲和分离的药物-蛋白复合物进行质谱鉴定分析,即化学蛋白质组学(Chemoproteomics),能够帮助研究者高效地鉴定出药物的直接作用靶点。

药物研发,蛋白组,修饰组,代谢组,脂质组



三、药物耐药与精准治疗研究

将药物治疗有效的样本与药物治疗无效的样本,进行蛋白质组、修饰组、代谢组比较分析,即可获得生物样本中成百上千的蛋白、代谢物,在药物有效与无效样本之间的差异情况。其中具有差异的分子,可能与药物的响应直接相关。进而实现挖掘出决定药物治疗效果的关键调控分子,为后解决耐药,对患者进行精准用药提供基础。

药物研发,蛋白组,修饰组,代谢组,脂质组

1. Tyrosine phosphoproteomics identifies both codrivers and cotargeting strategies for T790M-related EGFR-TKI resistance in non-small cell lung cancer. Clin Cancer Res. 2014.

2. Quantitative proteomics and phosphoproteomics on serial tumor biopsies from a sorafenib-treated HCC patient. Proc Natl Acad Sci U S A. 2016.

3. The effects of the Chinese medicine ZiBu PiYin recipe on the hippocampus in a rat model of diabetes-associated cognitive decline: a proteomic analysis. Diabetologia. 2011 Jul;54(7):1888-99.【客户文献】

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