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從基因到表型：高內涵篩選如何解鎖藥物發現新維度？
現代藥物發現領域主要采用兩種互補的研究策略——基于靶點的藥物發現 (Target-based drug discovery, TDD) 和基于表型的藥物發現 (Phenotypic drug discovery, PDD) 。這兩種方法各具特色：
TDD 從明確的疾病相關靶點出發，通過理性設計開發特異性調節劑；
而 PDD 則直接從細胞或組織水平的表型變化入手，無需預先了解具體作用靶點，更注重藥物的整體功能效應。
在這一背景下，高內涵篩選 (High-content screening, HCS) 技術成為連接兩種策略的重要橋梁。高內涵技術通過高分辨率細胞成像與多參數分析，在保持細胞完整性的同時，可全面評估化合物對細胞形態、生長、分化、遷移、凋亡等多個維度的綜合影響。這種“全景式"的檢測能力，使研究人員能夠在單次實驗中同步獲取化合物的多靶點作用信息，從系統生物學層面理解藥物的作用機制和潛在毒性，大大提高了藥物早期評價的效率和可靠性。
那么，這項突破性技術如何推動實際藥物研發？讓我們通過兩個案例，具體了解高內涵技術如何幫助科學家發現具有臨床轉化價值的新藥候選物。
利用高內涵篩選發現一種小分子化合物可恢復 AP-4 相關遺傳性痙攣性截癱神經元模型中 AP-4 依賴性蛋白運輸功能[1]
AP-4-HSP 是一種罕見的兒童期發病的神經退行性疾病，由 AP-4 復合體亞基功能缺失引發，導致自噬關鍵蛋白 ATG9A 在高爾基體（TGN）異常積累，進而影響神經元軸突功能與自噬通路，目前該病缺乏有效療法。本文作者通過高通量篩選技術，成功鑒定出一種小分子化合物 BCH-HSP-C01，可有效恢復 AP-4 缺陷導致的蛋白運輸異常，為治療 AP-4 相關遺傳性痙攣性截癱（AP-4-HSP）提供了新思路。
研究團隊首先構建了基于患者成纖維細胞的高內涵篩選平臺，以 ATG9A 的 TGN / 細胞質分布比為核心指標，從 28,864 個小分子庫中篩選出 503 個有效化合物。
通過劑量依賴性驗證和正交實驗（如 SH-SY5Y 神經母細胞瘤模型和患者誘導多能干細胞分化的神經元模型），最終確定 BCH-HSP-C01 為最優候選分子。該化合物在神經元中顯著降低了 ATG9A 和另一 AP-4 運輸蛋白 DAGLB 的 TGN 滯留，并恢復軸突中 ATG9A 囊泡密度，且無明顯細胞毒性。
機制研究表明，BCH-HSP-C01 通過調節囊泡運輸相關通路發揮作用。
轉錄組與蛋白質組學分析顯示，該分子下調 RAB3C 和 RAB12 蛋白表達，同時上調囊泡運輸調控因子 RAB1B 及轉運蛋白 TFRC。
敲除實驗進一步證實 RAB3C 和 RAB12 的缺失可增強 BCH-HSP-C01 對 ATG9A 運輸的促進作用。此外，該化合物還通過提升自噬通量（LC3-II/I 比例增加）改善 AP-4 缺陷細胞的病理表型，且該效應依賴于自噬-溶酶體通路的完整性。
本研究使用 Molecular Devices 公司的 ImageXpress Micro Confocal 共聚焦高內涵成像分析系統，借鑒 Behne 等人報道過的自動化圖像分析平臺，進行小分子化合物高通量篩選。其創新性在于將疾病表型（ATG9A 錯誤定位）轉化為可量化篩選指標，結合多組學技術解析藥物機制，為罕見神經遺傳病的藥物開發提供了范式。
圖 1：自動化圖像分析平臺流程圖
圖 2：患者成纖維細胞（陰性對照，LoF/LoF）及其性別匹配的雜合子親本（陽性對照，WT/LoF）熒光圖像
基于患者來源類器官的功能性篩選鑒定出 MCLA-158：一種針對上皮性腫瘤具有治療效力的 EGFR×LGR5 雙特異性抗體[2]
由于類器官技術具有時間短、生理相關度高等優勢，近年來備受藥物篩選科學家的青睞。本研究利用來自多種上皮腫瘤的患者源類器官（PDOs）作為體外藥物篩選平臺，從親和力、穩定性、配體阻斷活性等方面鑒定出超過 500 個 WNT×RTK 雙特異性抗體（bAbs），對 500 多種 bAbs 進行功能評價，尋找能夠有效抑制腫瘤干細胞而不損傷正常干細胞的候選藥物。科學家們發現了一種雙特異性抗體（bAbs）MCLA-158 ，能夠同時靶向 WNT 和 RTK 信號通路，特異性地識別并降解 EGFR，從而抑制腫瘤干細胞的生長和存活，但對正常的結腸干細胞幾乎沒有毒性。在體外和體內模型中，MCLA-158 均可以有效地阻斷腫瘤轉移起始、延緩復發、并且抑制原發腫瘤的生長。
使用 ImageXpress 高內涵細胞成像分析系統（Molecular Devices），通過全自動高速顯微成像，快速捕獲類器官的圖像，并通過 MetaXpress 圖像分析軟件，對類器官的形態變化、標志物表達、生長抑制率等參數進行量化分析。結果顯示 MCLA-158 處理后，EGFR 與抗體共定位并呈點狀分布在胞漿內，這表明 MCLA-158 可以將 EGFR 內化。通過高內涵成像系統，研究人員發現 MCLA-158 能夠特異性地識別并降解 EGFR，而且可以抑制 LGR5 標志的腫瘤干細胞的生長和存活。并且，MCLA-158 抗體不會干擾健康細胞的功能，這對維持組織的正常功能是至關重要的。
圖 3：利用高內涵實現以患者源性類器官為基礎（PDOs）的雙特異性抗體（bAbs）的篩選
在科學技術的不斷革新之下，還有很多前沿方法被用于新藥研發的前期高通量篩選，通常都涉及自動化、微型化以及大規模數據分析，這些技術能夠助力高效、便捷地篩選出目標靶點和更為優越的苗頭化合物等，實現小分子藥物開發的降本增效，為未解決的臨床需求帶來新的希望。美谷分子最新推出的 ImageXpress HCS.ai 智能高內涵成像分析系統通過集成自動化微孔板處理和其他靈活配置，推動高通量成像的發展。
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參考文獻
[1] Saffari, A., Brechmann, B., B?ger, C. et al. High-content screening identifies a small molecule that restores AP-4-dependent protein trafficking in neuronal models of AP-4-associated hereditary spastic paraplegia. Nat Commun 15, 584 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-023-44264-1
[2] Herpers, B., Eppink, B., James, M.I. et al. Functional patient-derived organoid screenings identify MCLA-158 as a therapeutic EGFR × LGR5 bispecific antibody with efficacy in epithelial tumors. Nat Cancer 3, 418–436 (2022). https://doi.org/10.1038/s43018-022-00359-0
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