成功和安全地递送治疗药物依赖于理解药物如何轻易穿过保护细胞的生物屏障。药物渗透性测试对于确定药物能否到达体内的预期靶点至关重要，但科学家们长期以来一直难以获得准确和可重复的数据。
有三种方法可以衡量药物递送的成功与否：在实验室中、在动物和人体中，以及使用先进的计算机模拟。然而，将这三方面的测试结果进行匹配仍然是一个难题。
桥接差距
由朴茨茅斯大学（University of Portsmouth）领导，与南安普顿大学（University of Southampton）、伦敦国王学院（King's College London）和麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）合作的新研究开发了一套通用指南，用于比较实验室实验、分子模拟和AI的结果。这项工作发表在《化学信息与建模杂志》（Journal of Chemical Information and Modeling）上。
朴茨茅斯大学医学院、药学和生物医学科学学院的Christian Jorgensen博士表示：“药物渗透性测试非常重要，因为如果药物无法穿过正确的屏障，它就无法正常发挥作用，无论它在纸面上看起来多么好。”Jorgensen博士曾在一家美国医院工作多年，试图将人体和动物测量的渗透性数据与计算机模拟数据进行比较，这是一个不小的挑战。“每种测试方法都有其优势，最终目标是确保最好的药物和治疗方法进入市场。”
“当你寻求药物批准时，提供的有效性证据越多，批准的可能性就越大。这就是为什么我们看到越来越多的三个测试领域的融合。”
在2000年至2015年间进入临床试验的药物中，只有14%在美国获得了FDA的批准。改进的渗透性测试可以通过确保药物有效到达靶点并最小化副作用来提高成功率。
测试最复杂的系统
该研究强调了理解药物如何穿过所有生物屏障的重要性，包括最复杂的系统如血脑屏障，这是递送神经疾病治疗药物的重大障碍。
Jorgensen博士解释说：“这篇论文的亮点在于，我们不仅测试了简单体内的屏障系统，还使用了最复杂且高度相关的系统。这项工作有可能加速挽救生命的药物开发，特别是对于药物递送极其困难的脑部疾病。”
新指南提供了一个全面的路线图，通过比较三个领域的差异来改进药物渗透性测试和建模：
- 在计算机上（in silico）：科学家使用计算机程序预测药物基于其化学性质在体内移动的方式。
- 在实验室中（in vitro）：他们在培养皿中的细胞上测试药物，观察其在受控环境中的行为。
- 在人体/动物中（in vivo）：有时，他们在活体中测试药物，观察其工作情况。
一致性和协作
工具包强调了关键因素，如确保实验一致性、解决数据变异性，并采用FAIR（可查找、可访问、互操作、可重用）原则进行数据共享。作者还强调跨领域协作的重要性，以提高渗透性测试的准确性，并揭示药物递送机制的新见解。
伦敦国王学院的Martin Ulmschneider教授表示：“通过提供明确的基准和建议，我们希望统一和改进渗透性测试实践，并提供一套标准化指南。这不仅是关于改进个别实验，而是创建一个框架，使科学界能够可靠地比较他们的发现。”
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