High-throughput drug screens for amyotrophic lateral sclerosis drug discovery
High-throughput drug screens for amyotrophic lateral sclerosis drug discovery
复制标题
用于肌萎缩侧索硬化症药物发现的高通量药物筛选
DOI：
--
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发表时间：
2018
影响因子：
6.3
通讯作者：
Matthew J. Stopford
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
A. McGown;Matthew J. Stopford
摘要引言：肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种快速的成人发病的神经退行性疾病，其特征是上、下运动神经元的进行性丧失。目前ALS的治疗选择有限，对生存率的影响非常有限。因此，对于治疗ALS的新疗法存在未满足的需求。所涵盖的领域：本次审查强调了许多不同的高通量筛选平台，已实施ALS药物发现。作者讨论了无细胞测定，包括计算机模拟和蛋白质相互作用模型。该综述还涵盖了经典的体外细胞研究和新的细胞技术，如患者来源的细胞系。最后，审查着眼于新的体内模型及其在高通量ALS药物发现中的应用专家意见：更多地使用患者来源的体外细胞模型和开发更好的ALS动物模型将改善先导化合物转化为临床。此外，人工智能技术正在开发，以消化和解释获得的数据，并使“隐藏的知识”可供研究人员使用。因此，人工智能将改善高通量药物筛选（HTDS）的目标选择，并帮助优化先导化合物。此外，随着招募到临床试验的ALS患者的遗传特征的增加，AI可能有助于从临床试验中识别患者的响应性遗传亚型。
ABSTRACT Introduction: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a rapid adult-onset neurodegenerative disorder characterised by the progressive loss of upper and lower motor neurons. Current treatment options are limited for ALS, with very modest effects on survival. Therefore, there is a unmet need for novel therapeutics to treat ALS. Areas covered: This review highlights the many diverse high-throughput screening platforms that have been implemented in ALS drug discovery. The authors discuss cell free assays including in silico and protein interaction models. The review also covers classical in vitro cell studies and new cell technologies, such as patient derived cell lines. Finally, the review looks at novel in vivo models and their use in high-throughput ALS drug discovery Expert opinion: Greater use of patient-derived in vitro cell models and development of better animal models of ALS will improve translation of lead compounds into clinic. Furthermore, AI technology is being developed to digest and interpret obtained data and to make ‘hidden knowledge’ usable to researchers. As a result, AI will improve target selection for high-throughput drug screening (HTDS) and aid lead compound optimisation. Furthermore, with greater genetic characterisation of ALS patients recruited to clinical trials, AI may help identify responsive genetic subtypes of patients from clinical trials.
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影响因子：
3.5
作者：
Joardar, Archi;Menzl, Judith;Zarnescu, Daniela C.
通讯作者：
Zarnescu, Daniela C.
影响因子：
56.9
作者：
Bruijn, LI;Houseweart, MK;Cleveland, DW
通讯作者：
Cleveland, DW
影响因子：
23.9
作者：
Yang, Yin M.;Gupta, Shailesh K.;Kim, Kevin J.;Powers, Berit E.;Cerqueira, Antonio;Wainger, Brian J.;Ngo, Hien D.;Rosowski, Kathryn A.;Schein, Pamela A.;Ackeifi, Courtney A.;Arvanites, Anthony C.;Davidow, Lance S.;Woolf, Clifford J.;Rubin, Lee L.
通讯作者：
Rubin, Lee L.
DOI：
10.2741/e584
发表时间：
2012-06-01
期刊：
Frontiers in bioscience (Elite edition)
影响因子：
--
作者：
Wright PD;Wightman N;Huang M;Weiss A;Sapp PC;Cuny GD;Ivinson AJ;Glicksman MA;Ferrante RJ;Matson W;Matson S;Brown RH Jr
通讯作者：
Brown RH Jr
影响因子：
7.3
作者：
Nowak RJ;Cuny GD;Choi S;Lansbury PT;Ray SS
通讯作者：
Ray SS