分析测试百科网讯 美国东部时间2021年8月9日-13日，首届美国华人质谱学会（CASMS）学术研讨会暨展览会在Gather.Town隆重举行。8月10日的“Mass Spectrometry in Early Drug Discovery（早期药物发现中的质谱分析）”分论坛由百时美施贵宝研发中心科学总监Wilson Shou博士主持。来自辉瑞制药的Hui Zhang博士、先灵葆雅/默克的Jane Wen博士、强生旗下杨森制药的Juncai Meng博士、百时美施贵宝的Jun Zhang博士、艾伯维生物研究中心的Yu Tian博士、清华大学邓海腾教授分别做精彩报告。分析测试百科网作为大会支持媒体，为您带来全程跟踪报道。
主持人：百时美施贵宝研发中心科学总监Wilson Shou博士
辉瑞药物发现部副研究员 Hui Zhang博士
报告题目：AEMS：Brief History and Future Perspective of the Applications in Drug Discovery
Hui Zhang博士首先介绍了当前基于LC-MS的高通量质谱（HT-MS）平台，一般10秒-30秒分析一个样本，完成一个384孔板的分析需数小时。2015年，张博士最早研发了声学雾化离子化技术，后于2016年开发ADE-OPP结合的接口，并于2020年同SCIEX合作实现声波激发与质谱耦合系统（AEMS）的商品化。当前，AEMS具有3-8%的CV重现性和2Hz基峰分离速度非常理想，兼容1536孔板，灵敏度高几乎无交叉污染，具有理想的定量线性范围，并可覆盖如mAb等广泛的化合物，且有较强的基质耐受性。
张博士随后列举实例，比如在CYP P450代谢分析中，AEMS定量的灵敏度与LC-MS类似，而且样品消耗量大幅降低，只需12分钟完成384孔板中样品的分析。
在尿样中生物标志物的分析中，18个样品分析耗时不到1分钟，并消除了很多干扰。在体内（In Situ）动力学分析应用的结果更令人振奋，无需样品制备，是进行生物分析方法开发的好工具。总体来看，AEMS方法的优点包括：无需标记，比LC-MS方法快10-50倍；报告演示了ADME、HTS、化学、代谢动力学，生物标志物分析方面的应用潜力；AEMS对新药开发是一种有力的工具，包括快速、样品消耗量少，高通量，巨量的成本节省等。最后，张博士简介了几项新工作：开发新的DDI之上的ADME筛选法；开发结合高分辨质谱（HRMS）的方法。
先灵葆雅/默克 高通量筛选部门科学家 Jane Wen博士
报告题目：Observations from Our First Lap Around the Block: Successful Execution of An HTS Campaign on An Automated Echo MS
Jane Wen博士首先介绍了质谱技术在高通量分析中的优点。Merck实验室原来筛选25万的化合物库，用Transcend-MS筛选80万化合物需时8周和2台仪器；用RapidFire-MS筛选10万化合物需时2周和2台仪器。报告主要演示和讨论了用Echo MS筛选25万化合物的结果。
Wen博士介绍了ECHO MS的原理和操作，它分析1个样品只需1秒，样品耗量少，所需硬件维护少，并缩短方法开发时间。2019年，实验室用早期的AED-OPI-MS，筛选6400个化合物，后来用Echo MS开展了实验和验证，最后的结论是：使用ECHO MS可进行高通量高性能的生物分析，12天完成207*1536板（即30多万）上样品的筛选。从试验中，Jane建议使用分析物和ISTD内标比可获得更高的精度，没有明显的离子抑制；典型CV值，ISTD峰面积<8%；triazine标样混合物峰面积<10%。
杨森制药首席科学家，Juncai Meng博士
报告题目：Leveraging HTMS to Accelerate Small Molecule Lead Discovery
Meng博士首先介绍了高通量质谱平台用于药物筛选具有的诸多优点，如无标记技术，无荧光干扰，更高的灵敏度和选择性，提供更多生物学有意义的数据。接下来介绍亲和选择性质谱技术（ASMS），它为传统的高通量筛选技术提供有益的补充，是筛选富有挑战性的目标物的有效工具，并可鉴定具有多样MOA（效用机理）的目标物。Meng博士介绍并比较了三种亲和排序的策略。
Bristol-Myers Squibb 百时美施贵宝Jun Zhang博士
报告题目：Application of Microflow LC-MS/MS for Quantitative Discovery Bioanalysis
Zhang博士首先介绍了LC-MS/MS生物分析用于药物发现的特点，比如常用三重四极杆质谱做SRM/MRM定量，高通量，高样品容量，快速，满足质量/灵敏度等分析目标，较短的仪器闲置时间等；但其仍面临灵敏度的挑战，用微流（microflow）的LC-MS/MS可解决这些问题。Zhang博士随后介绍了典型的操控模式，获得的结果，在蛋白结合方法（Protein Binding Assay）中的优势等。总体来看microflow LC-MS/MS对于小分子和多肽都提高了灵敏度，获得稳定和理想的分析性能；并能更好解决生物分析方法开发中的问题；而且，使用者可以很容易地在常规流速LC和微流LC间切换质谱接口，使一台质谱仪器可成功地操控在两种流速模式下。
Abbvie（艾伯维）生物研究中心DMPK部门组学技术总监，Yu Tian博士
报告题目：Evaluation of DIA and DDA Quantitative Proteomics Strategy in Large-cohort Biomarker Discovery Applications
Tian博士此项研究由Abbvie和UB（水牛城大学）的Jun Qu合作，分别介绍了：大型队列蛋白质组学分析中的无标记定量（Label-free），AbbVie使用的SWATH（DIA）平台，UB使用的IonStar（DDA）平台，并比较了IonStar和SWATH在蛋白质组学定量方面的性能。在制药/临床蛋白质组中，大队列的分析能力非常重要，大队列定量蛋白质组学的挑战包括：同位素标记技术费时费钱，会增加额外的馏分收集步骤，会有批量效应（batch effect）；但Lable-free方法也存在挑战，比如重现性、精密度、准确度、丢失数据、假阳性率高等。通过实验比较AbbVie使用的SWATH（DIA）平台，UB使用的IonStar（DDA）平台说明，两者对75%的高丰度蛋白都展现良好性能；对大队列分析的较低丰度蛋白，UHR-IonStar具有高准确度、高精度和高重现性，但对色谱的校准（alignment）要求较高。Spectronaut结合TripleTOF方法在优化后，可定量>6000个蛋白并具有优秀的重现性，证明SWATH平台非常适用于研究非常大批量的样本，在样本分析和数据分析方面SWATH也具有更高的通量。研究者可根据不同的科学问题、样品类型、样本量等来选择不同的Lable-free定量策略。
清华大学生命科学学院，邓海腾教授
报告题目：Deciphering the Complexity of Aging by Redox Proteomics
在中国老年人口比例逐年上升，更受关注的是高龄老年人的失能、失智、共病（患有一种以上疾病）等衰老问题。邓教授介绍了课题组用Geroscience来研究衰老问题。过去的理论认为，衰老标志主要源于氧化还原适应性内稳态和蛋白质稳态下降。课题组主要研究：衰老的生物标志物是什么？衰老和慢性病之间有因果关系吗？如何延长健康期？
在用多组学研究生物标志物方面，可使用第一代蛋白/多肽测序技术、第二代串联质谱技术、第三代自上而下的质谱技术，第四代纳米孔技术等。邓教授举例了肾脏衰老的组学研究，使用基于TMT的定量LC-MS/MS技术，发现老龄Peroxisomal（过氧化物酶体）蛋白下调，使用Western-blot可发现老龄Glutathioylation（谷胱甘肽化）提高，发现肾脏衰老的27个标志物panel和代谢的途径。接下来，研究NAD+（烟酰胺腺嘌呤二核苷酸）降低在衰老和相关疾病产生关联，近期很多报道谈到抗衰老药NAD+，NMN药物等。邓教授在肾脏衰老研究中也对比了NAD+水平和使用NMN后的作用。此外，课题组还研究了同许多疾病相关的全身炎症问题，研究了其代谢途径，比如15-PGDH（15-羟基前列腺素脱氢酶）、Nrf2在衰老和肿瘤中的复杂作用。接下来介绍了活性分子靶点蛋白的鉴定，包括研究其靶标、副作用、安全性等。一个不成熟的想法是：如果人真的要“返老还童”，需要体内适应性内稳态的氧化还原/免疫/pH值都重归正常化。
关于本分论坛各演讲人的介绍，请见：http://www.casms.org/?action=content&id=49
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