BioCat GmbH 位于海德堡科技園，靠近德國癌癥研究中心，是一家私營公司，成立于 2000 年，致力于為生命科學(xué)研究營銷創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)。
BioCat 提供范圍廣泛的高質(zhì)量研究試劑和儀器以及基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和細(xì)胞生物學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)，為學(xué)術(shù)界以及制藥和生物技術(shù)行業(yè)的科學(xué)提供動力。
確定新穎且穩(wěn)健的化學(xué)起點仍然是當(dāng)今藥物發(fā)現(xiàn)的最大挑戰(zhàn)之一。在過去的十年中，在項目的早期階段，在高通量分析中篩選大量化合物以識別那些具有調(diào)節(jié)目標(biāo)靶標(biāo)潛力的化學(xué)物質(zhì)已成為普遍做法。與靶蛋白結(jié)合并調(diào)節(jié)其生物活性的小分子調(diào)節(jié)劑具有許多優(yōu)點。除了其固有的穩(wěn)定性、細(xì)胞滲透性和生物利用度外，它們還可以輕松操作，并可應(yīng)用于各種細(xì)胞或動物實驗。提供了大量熱信號通路的小分子調(diào)節(jié)劑。
還提供了化合物庫，將化合物分組為更小、更高質(zhì)量的篩選集合。
根據(jù)虛擬篩選結(jié)果并結(jié)合近期的臨床報告，我們的合作伙伴 TargetMol 已獲得一些有前景的 SARS-CoV-2 候選藥物，包括 Remdesivir、Darunavir、Camostat mesilate、Baricitinib、Favipiravir、Ribavirin、二磷酸氯喹和 Nitazoxanide。
根據(jù)其范圍（特定目標(biāo)或多樣化目標(biāo)）和設(shè)計（化學(xué)空間或支架），我們的合作伙伴 TargetMol 開發(fā)的化合物庫可分為重點生物活性庫、天然產(chǎn)物庫、片段庫和多樣性集，見下文. 這些文庫已在其內(nèi)部生物測定中得到廣泛驗證，并被研究機(jī)構(gòu)和制藥公司廣泛用于補(bǔ)充篩選策略。確定新穎且穩(wěn)健的化學(xué)起點仍然是當(dāng)今藥物發(fā)現(xiàn)的最大挑戰(zhàn)之一。在過去十年中，在項目的早期階段，通常的做法是在高通量分析中篩選均勻覆蓋較大化學(xué)空間部分的大量化合物（多樣性主導(dǎo)的范式），以識別那些有可能調(diào)節(jié)感興趣的目標(biāo)。這種大規(guī)模篩選的成本高昂，因此需要使用主要針對規(guī)模和速度進(jìn)行優(yōu)化的簡化分析，以及越來越多地認(rèn)識到藥物特性空間遠(yuǎn)非隨機(jī)，最近導(dǎo)致使用更小、更高質(zhì)量的篩選集合（以目標(biāo)為主導(dǎo)的方法）。所有這些化合物庫及其篩選方法都有其特定的優(yōu)點和缺點。因此需要使用主要針對規(guī)模和速度進(jìn)行優(yōu)化的還原性分析，以及越來越多地認(rèn)識到藥物特性空間遠(yuǎn)非隨機(jī)，最近導(dǎo)致使用更小、更高質(zhì)量的篩選集合（以目標(biāo)為主導(dǎo)的方法）。所有這些化合物庫及其篩選方法都有其特定的優(yōu)點和缺點。因此需要使用主要針對規(guī)模和速度進(jìn)行優(yōu)化的還原性分析，以及越來越多地認(rèn)識到藥物特性空間遠(yuǎn)非隨機(jī)，最近導(dǎo)致使用更小、更高質(zhì)量的篩選集合（以目標(biāo)為主導(dǎo)的方法）。所有這些化合物庫及其篩選方法都有其特定的優(yōu)點和缺點。
與篩選不同集合相比，篩選集中的生物活性庫通常會觀察到更高的，并且從成功的集中庫篩選活動中獲得的命中簇通常表現(xiàn)出可辨別的結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系，有助于跟蹤這些命中。Focused Bioactive Libraries 是藥物篩選、細(xì)胞誘導(dǎo)、藥物再利用、機(jī)制研究、靶標(biāo)識別、陽性對照等相關(guān)研究領(lǐng)域的有力工具。提供 FDA 批準(zhǔn)的藥物庫以及抗 COVID19/SARS-CoV-2 庫。
天然產(chǎn)物是化學(xué)多樣性來源，也是任何藥理活性小分子篩選計劃的理想起點。從歷史看，天然產(chǎn)物一直是新藥最成功的來源。天然產(chǎn)物庫是細(xì)胞誘導(dǎo)研究和藥物篩選的強(qiáng)大工具，重點關(guān)注*的天然結(jié)構(gòu)和新的生物活性。
在過去十年中，基于片段的藥物發(fā)現(xiàn) (FBDD) 已成為通過高通量篩選 (HTS) 進(jìn)行傳統(tǒng)先導(dǎo)識別的替代方法。與 HTS 不同，F(xiàn)BDD 識別較小的化合物，即與生物靶標(biāo)不同部分結(jié)合的“片段"。FBDD 在發(fā)現(xiàn) 2 種批準(zhǔn)的藥物（Vemurafenib 和 Venetoclax）和至少 30 種處于不同臨床開發(fā)階段的藥物中發(fā)揮了作用。針對這一明顯的藥物發(fā)現(xiàn)趨勢，TargetMol 設(shè)計了其片段文庫，其中包括一系列*的片段子集：藥物片段文庫、高溶解度片段文庫和特色片段文庫。
在藥物發(fā)現(xiàn)高通量篩選中，希望針對嘗試?yán)帽M可能多的適當(dāng)化學(xué)空間的化學(xué)物質(zhì)篩選藥物靶標(biāo)。化學(xué)庫采樣的化學(xué)空間越寬，高通量篩選找到“命中"的機(jī)會就越大——一種在可能被開發(fā)成藥物的生物模型中具有適當(dāng)相互作用的化學(xué)物質(zhì)。所有可能的化學(xué)結(jié)構(gòu)的化學(xué)空間都非常大。為了平衡在大型多樣化化合物庫中篩選數(shù)十萬種無活性化合物的成本與直接從篩選數(shù)據(jù)建立結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系 (SAR) 和增加識別范圍廣泛的命中系列的機(jī)會等好處之間的平衡，TargetMol 設(shè)計了兩個多樣性集：Mini Scaffold Library 和 Golden Scaffold Library。從 160 萬個類藥化合物中選擇，每個支架只有 1 個化合物（Mini Scaffold Library，5033 個化合物）或 1-3 個化合物（Golden Scaffold Library，10000 個化合物），這兩個化合物庫可以降低篩選成本并降低單個項目團(tuán)隊的篩選閾值，同時不會丟失足夠的信息。在這種情況下，初始篩選之后將需要進(jìn)一步購買復(fù)合類似物和篩選以驗證和擴(kuò)展命中周圍的 SAR。10000個化合物）對于每個支架，這兩個化合物庫可以降低篩選成本，降低單個項目團(tuán)隊的篩選門檻，同時不會損失足夠的信息。在這種情況下，初始篩選之后將需要進(jìn)一步購買復(fù)合類似物和篩選以驗證和擴(kuò)展命中周圍的 SAR。10000個化合物）對于每個支架，這兩個化合物庫可以降低篩選成本，降低單個項目團(tuán)隊的篩選門檻，同時不會損失足夠的信息。在這種情況下，初始篩選之后將需要進(jìn)一步購買復(fù)合類似物和篩選以驗證和擴(kuò)展命中周圍的 SAR。
