3生物芯片技术
生物芯片(biochip)是指采用光导原位合成或微量点样等方法，将大量生物大分子如核酸片段、多肽分子甚至组织切片、细胞等生物样品以阵列式有序地固化于支持物(玻片、硅片、聚丙烯酰胺凝胶、尼龙膜等载体)的表面，组成密集二维分子排列，然后与已标记的待测生物样品中靶分子杂交，通过特定的仪器对杂交信号的强度进行检测分析来判断样品中靶分子的种类和数量[21]，从而实现对细胞、蛋白质、DNA以及其它生物组分的检测，把生化分析系统中的样品制备、生化反应和结果检测3个部分有机的结合起来，具有快速、高通量、高信息量、平行化、集约化、微型化、自动化、成本低、污染少、用途广等特点[22]。
生物芯片包括基因芯片、蛋白质芯片、芯片实验室(微全分析系统)、细胞芯片以及组织芯片等。另外根据原理还有组件型微阵列芯片、通道型微阵列芯片、生物传感芯片等新型生物芯片。药物通过不同的靶点作用于组织细胞，直接或间接地影响细胞内基因的表达及蛋白质的生成。通过对用药前后两组样品进行表达谱生物芯片检测，就可以反映出该药物作用后相应组织或细胞中基因表达谱及蛋白质等的变化，从而揭示药物的作用。生物芯片技术可以寻找药物靶标、进行毒理学研究、研究药物处理细胞后基因的表达情况、药物分析、中药研究、指导临床个体化用药、抗药性研究、建立生物技术平台等[23]。
托娅等[24]研究基因芯片筛选抗肿瘤血管生成中草药的相关基因，实验结果显示利用基因芯片技术可从基因水平解释中药的作用机制，为新药的开发提供理论依据。Li X等[25]采用微流体芯片技术检测中药成分对白血病细胞的早期细胞毒性，结果表明用此法不但能够缩短药物筛选的周期、降低实验成本而且还能解决传统技术中遇到的颜色和化学干扰问题。生物芯片技术使高通量药物筛选的单靶点单模型模式转变为同时对多靶点进行筛选的新模式，逐渐形成了超高通量药物筛选的概念。由于生物芯片体积小，包含的药物作用靶点多，从理论上讲，生物芯片技术和高通量药物筛选技术相结合，不仅可同时对大量化合物进行生物活性筛选，而且可同时对大量药物作用靶点筛选。随着分子生物学的发展而建立起来的分子水平的药物筛选模型，可以从更深入的层次评价药物的作用，从而可以为许多疑难病症提供新的治疗途径和方法。应用生物芯片大规模的筛选研究可以减少大量的动物试验，缩短药物筛选所用时间，增强实验过程中的安全性，从而带动药物的研究和开发。
4生物信息学技术
生物信息学是借助计算机的运算功能，以互联网为平台，应用信息科学、生物计算数学、比较生物学等学科的知识，对基因、蛋白质等生物信息、生命物质相关的大量数据进行研究并对这些生物信息进行提取、储存、加工和分析，用信息理论和生物数学的方法去理解和阐述生物大分子，最终对它们进行处理和应用。简言之生物信息学就是通过数学和计算机的分析手段将生命的数据(基因和蛋白)变为视觉化的信息，从而大大缩短药物及生物技术产品开发的时间，且改变了传统药物筛选方法的无目的性[26]。
生物信息学中数据的获得不仅是指通过实验或测序获得的原始数据，同时包括通过检索从已经建立的数据库中获得需要的数据和信息，其是在原始资料的基础上，建立能够适应特定研究目的需要的数据库如基因序列库，蛋白质序列库。这些规模巨大的数据库，虽然可以保证数据库信息的全面和丰富，但是由于数据的复杂性和来源的多渠道等原因，有些并非都是有使用价值的，而且有些也是待考证的。因此，采用适当的方法对数据进行分析剔除是相当必要的。通过各种分析方法、计算方法对原始数据进行合理的分析处理，方可获得可供应用的实验数据。如对基因测序获得的数据进行处理，可以分析基因序列的特征，也可以进行序列比对找出同源基因等;而对蛋白质序列信息的研究，不仅要分析蛋白质序列特征，还要考虑其空间结构等相关信息。数据分析计算的方法有多种，如序列比对、数据模型、密码子偏好检测、蛋白质辨识、系统发育树的建立以及各种预测方法，都是生物信息学研究中常用的方法[27，28]。图2即为应用Swiss-PdbViewer软件分析达菲与唾液酸N1a链的作用位点。从图中可以非常直观的了解到达菲竞争抑制神经氨酸酶后与唾液酸单链相结合的各个位点。根据结合的位点可以指导药物的化学合成及相关药物的筛选。Bao YG等[29]克隆和表达了与结核分枝杆菌毒蛋白分泌有关的Rv3871基因，并使用生物信息学方法分析其分子结构、功能和同源性。实验结果显示致病性和非致病性的Rv3871基因在结构和功能上存在着差异，从而阐明了结核病的发病机制及可作为药物筛选用的作用靶点。Philippe Bernard等[30]将民族药学与生物信息学相结合，证实了白桦脂醇和其氧化形式桦木酸对磷脂酶A2具有抑制活性。随着分子生物学、基因工程的发展及计算机网络的普及，各大数据库的信息量越来越丰富，生物信息学在药物筛选上的地位越来越重要。其在减少了盲目性的同时也增强了药物筛选的科学性，将是未来药物筛选的一大趋势。虚线为氢键;氢键连接的中间部分为达菲;其余为唾液酸单链氨基酸残基图2达菲与唾液酸N1a链的作用位点非生物学筛选药物的方法还有很多种，如计算机虚拟筛选技术等。一般在药物筛选的过程中为了达到最优的筛选结果，多采用几种方法联合应用，如前文提到的生物芯片技术和高通量筛选相结合[31]。Birnbaumer GM等[32]应用芯片实验室与分子印迹技术相结合来检测病毒取得良好的结果。本文仅就目前常用的且比较综合的几种方法进行简单综述。药物筛选过程中还会出现很多有待解决的问题，随着科学技术的发展会有更多的筛选方法诞生。
【参考文献】
[1]李剑勇，杨亚军，张继瑜，等.中药有效成分的分离筛选鉴定一体化技术与分子烙印技术[J].时珍国医国药，2008，19(12)：2901.
