高通量筛选

高通量筛选（High-Throughput Screening，HTS）是现代药物发现工业化流程中的核心技术。它利用精密的自动化机器人系统、高灵敏度的微板检测仪器和强大的数据处理软件，在微孔板（如 384 孔或 1536 孔板）上对数以万计甚至百万计的 化合物库 进行快速、并行的生物活性测试。HTS 的核心目标是从海量样本中筛选出能够特异性调节生物靶点（如激酶、GPCR）活性的 苗头化合物 (Hits)，为后续的 先导化合物 优化奠定基础。近年来，随着 DNA编码化合物库 (DEL) 和 CRISPR筛选 的出现，HTS 的通量和维度得到了指数级的提升。

高通量筛选

High-Throughput Screening (点击展开)

药物发现的工业引擎

技术概况
英文缩写	HTS
通量定义	>10,000 样本/天
关键耗材	384/1536 孔板
筛选对象	小分子, siRNA, CRISPR
质量控制
核心指标	Z因子 (Z-Factor)
理想范围	0.5 < Z < 1.0
信噪比	S/N > 10
进阶技术	高内涵筛选 (HCS)

核心流程：从靶点到苗头

HTS 是一个跨学科的系统工程，其标准流程通常包括四个阶段：

• 1. 实验开发 (Assay Development)： 将生物学反应（如酶与底物结合、受体激活）转化为可检测的光学信号（如荧光、发光）。关键是使实验适应微孔板格式并具有高稳定性。
• 2. 初级筛选 (Primary Screen)： 对数万至数百万个化合物进行单浓度（Single point）测试。通常设定一个阈值（如抑制率 > 50%）来挑选“活性”化合物。
• 3. 命中确认 (Hit Confirmation)： 对初筛阳性孔进行复孔测试，排除假阳性（False Positives），并进行剂量-反应曲线（Dose-response）分析以测定 IC₅₀ 或 EC₅₀。
• 4. 反筛选 (Counter Screen)： 排除非特异性结合或具有细胞毒性的化合物（Pan-assay interference compounds, PAINS）。

检测技术：光学的魔法

为了在微升体系中获得高信噪比，HTS 依赖于先进的光学检测技术。

技术类别	代表方法	原理与优势
荧光技术	FRET, TR-FRET, FP	荧光共振能量转移 (FRET) 可检测分子间距离变化（如蛋白-蛋白相互作用）。TR-FRET 利用长寿命荧光（如铕）消除背景干扰。
发光技术	Luciferase, ATP Lite	利用萤火虫荧光素酶。背景极低，灵敏度极高，常用于检测细胞活力或基因报告系统。
高内涵	高内涵筛选 (HCS)	结合自动显微成像与图像分析。不仅看“死活”，还能看蛋白定位、细胞形态、神经突触生长等复杂表型。
非标记	SPR, 质谱 (SAMDI)	无需荧光标记，直接检测分子质量或折射率变化，避免标记对活性的影响。

质量控制：Z因子的统治

在 HTS 中，判断一个实验是否可靠，最权威的统计学参数是 Z因子 (Z-Factor)。

           Z = 1 - 
               3(σp + σn)
               |μp - μn|
           

           其中 σ 是标准差，μ 是平均值

           p 代表阳性对照 (Positive)，n 代表阴性对照 (Negative)

• 1.0 > Z ≥ 0.5： 优秀的筛选实验（Excellent）。信号窗口大，误差小。
• 0.5 > Z > 0： 勉强可用（Marginal），可能需要优化。
• Z < 0： 实验失败。信号与背景重叠，无法区分。

       学术参考文献 [Academic Review]
       

[1] Zhang JH, Chung TD, Oldenburg KR. (1999). A Simple Statistical Parameter for Use in Evaluation and Validation of High Throughput Screening Assays. Journal of Biomolecular Screening.
[点评]：经典文献。提出了 Z-Factor 概念，成为衡量 HTS 数据质量的行业金标准。

[2] Macarron R, et al. (2011). Impact of high-throughput screening in biomedical research. Nature Reviews Drug Discovery.
[点评]：全面回顾了 HTS 技术在过去几十年中对新药发现的贡献，讨论了从靶点筛选到表型筛选的转变。

[3] Abraham BK, et al. (2004). High content screening applied to large-scale cell biology. Trends in Biotechnology.
[点评]：讨论了 HTS 向 HCS（高内涵）的进化，强调了图像数据在理解复杂细胞生物学中的价值。

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