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IQVIA实验室全球药物发现与开发实验室服务组织
超过35年，我们的科学家，尖端技术平台和行业领先的实验室服务的深层席位已汇聚在一起，从发现到后期阶段，支持临床疫苗开发。从候选者的选择到测定开发和疫苗测试，IQVIA实验室可以提供多种疫苗平台，内部定制体内服务以及先进的蛋白质科学能力，包括分子生物学，蛋白质表达，纯化，纯化和特性专业化。了解保持敏捷疫苗开发的重要性，我们经验丰富的团队可以在COVID-19领域的领导者认可的内部迅速生产自定义的抗原和假颗粒试剂。
致癌基因在肿瘤发生中的作用：从发现到治疗。
致癌基因的发现标志着我们对癌症生物学理解的一个关键时刻。致癌基因是正常细胞基因的突变或过度表达版本，称为原癌基因，可驱动不受控制的细胞增殖、抑制细胞凋亡并促进肿瘤发展。在过去的几十年里，大量的研究阐明了致癌基因促成肿瘤发生的机制，为旨在破坏其活性的靶向治疗铺平了道路[1]。
合成生物学在革新微生物合成和药物发现方面的前景
摘要 合成生物学 (SynBio) 是一个新兴的研究领域，在设计、设计和构建自然界中不存在的新型微生物合成细胞或重新设计现有细胞以实现工业用途方面具有巨大潜力。系统生物学力求从多个维度理解生物学，从分子和细胞水平开始，逐渐发展到组织和生物体水平，并将细胞描述为复杂的信息处理系统。另一方面，合成生物学则进一步发展，努力从头开始开发和创建其系统。合成生物学现在应用于开发用于预防人类疾病的新型治疗药物、扩大工业流程并实现以前无法实现的工业成果。这是通过 DNA 测序和合成技术的重大突破以及从合成化学和系统生物学中获得的见解实现的。合成生物学技术允许在微生物中引入改进的合成代谢功能，从而能够合成一系列药理学相关的化合物以进行药物探索。合成生物学的应用范围很广，从寻找新方法到使工业化学合成过程更具可持续性，以及改进治疗方式的微生物合成。因此，这项研究强调了合成生物学提供的几项创新、良好潜力和未来方向，提出了改进工业微生物合成以进行药物探索。
陶瓷制造的超快方法可能为 AI 驱动的材料发现打开大门
传统的烧结技术需要很长的加工时间——炉子需要几个小时才能加热，然后再花几个小时来“烘烤”陶瓷材料——这在固态电池电解质的开发中尤其成问题。替代烧结技术（如微波辅助烧结、放电等离子烧结和闪光烧结）因各种原因而受到限制，通常是因为它们是特定于材料的和/或昂贵的。
基于结构发现首个针对人类 PIF1 解旋酶活性的抑制剂
1 Edelris, Bioparc, Bioserra 1 Building, 69008 Lyon, France 2 大学格勒诺布尔阿尔卑斯国家科学研究院，DCM，38000 格勒诺布尔，法国 3 谢菲尔德大学医学与人口健康学院临床医学部，Beech Hill Rd.，谢菲尔德 S10 2RX，英国 4 慕尼黑路德维希马克西米利安大学 (LMU) 和德国癌症联盟 (DKTK) 皮肤病学和过敏学系，慕尼黑合作伙伴中心，Frauenlobstrasse 9-11，D-80337 慕尼黑，德国 5 杜伊斯堡-埃森大学西德癌症中心医学院皮肤病学系皮肤癌科，Hufelandstraße 55，D-45147 埃森，德国 6 Diamond Light Source Ltd.，哈威尔科学与创新园区，哈威尔研究综合体，哈威尔校区，迪德科特，英国 7 约克大学化学系约克结构生物学实验室，约克 YO10 5DD，英国 8 药品卡迪夫大学探索研究所，主楼，公园广场，卡迪夫 CF10 3AT，英国
Astrid Musnier、Christophe Dumet、Saheli Mitra、Adrien Verdier、Raouf Keskes 等人。应用人工智能加速和降低抗体发现风险。药物发现前沿，2024 年，4，第 1339697 页。10.3389/fddsv.2024.1339697。hal-04672537
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷，导致整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，其中包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程，可以在几天内设计出抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
新型药物目标发现的时间趋势揭示了人类遗传数据的重要性
涉及新型行动机理目标的药物批准目前约占新型FDA批准的药物的五分之一。开发新目标的疗法带来了增加的风险，但它们可以显着解决未满足医疗需求或当前治疗限制的领域。开放目标平台是一个有价值的，定期更新的开放资源，用于识别和优先考虑治疗目标，将各种数据源与用户友好的界面集成在一起。但是，它缺乏对目标新颖性的评估，并且时间戳最少。为了回应，我们实施了数百万个生物医学数据点的全面时间戳，并引入了一个指标，以总结疾病背景下目标的新颖性，以发现开放靶标生态系统中的新药物目标。自2000年以来，对新型药物靶标批准的回顾性分析表明，临床进展的遗传证据越来越早于管道中的较早考虑，突出了在时间背景下评估关联证据的好处。
利用人工智能加速科学发现
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通过分子对接和分子动力学模拟方法，利用计算机模拟发现 Smallanthus sonchifolius (Poepp.) H.Rob. 中潜在的钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT-2) 抑制剂
1988年，SGLT-2通过同源性筛选被鉴定（Santer and Calado，2010；Vallon and Thomson，2017）。据报道，SGLT-2介导90%以上的肾脏葡萄糖重吸收（Hummel等，2011）。SGLT-2抑制剂通过阻止近曲小管葡萄糖重吸收来降低血糖，从而起到抗糖尿病的作用，并通过抑制SGLT-2蛋白来促进肾脏葡萄糖排泄（Abdul-Ghani等，2011）。对于糖尿病的治疗和控制，有许多治疗和靶向技术可用（Nauck 等人，2021 年），其中之一是通过 SGLT-2 抑制肾脏对葡萄糖的重吸收，这是一种帮助 2 型糖尿病患者降低血糖的新方法。在治疗 2 型糖尿病时，SGLT-2 抑制剂是一个很好的选择，因为它们可以降低血糖水平而不会损害胰岛素的产生（Miller 和 Shubrook，2015 年）