[00720460]天然药物先导化合物发现及其高效制备方法研究
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面议
所属行业:
新剂型及制剂
类型:
非专利
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技术详细介绍
该项目属于天然产物开发利用领域。从天然产物中寻找活性药物先导化合物是创新药物研发的重要途径,也是治疗人类疾病的重要手段。天然活性产物样品供应量少、分离成本高和制备工艺难等是一直困扰天然产物开发利用的关键难题。该项目以特色植物和海洋生物为主要研究对象,分别对抗肿瘤、抗脑卒中、抗菌先导化合物进行了系统挖掘,为创新药物研发提供了先导化合物。在此基础上建立了基于高速逆流色谱技术(HSCCC)的活性天然产物分离纯化新方法,实现了从粗提物到纯化合物的一步式分离,相对于传统柱色谱的多步分离方法,大大提高了分离纯化的效率,回收率达到90%以上,大幅度降低了色谱分离过程中使用的有机溶剂用量,且容易实现规模化放大,有效解决了样品供应等瓶颈问题,为创新药物研发奠定了科学基础。
2004年以来,该项目取得了下列主要创新成果:1、在国际上首次从特色植物和海洋生物中发现新化合物223个,新骨架化合物8个。对30余种葡萄科植物、金粟兰科植物、海洋微生物的活性成分开展了系统研究,通过高通量活性筛选,分别获得了7个抗肿瘤、4个抗脑卒中、5个抗菌的药物先导化合物,为开发具有知识产权的新药奠定了基础。2、运用高速逆流色谱技术建立了多种天然药物先导化合物的高效分离纯化新方法,在国内外取得了有重要影响的系列研究成果。优选白藜芦醇衍生物Quadrangularin A、Parthenocissin A、Hopeaphenol、Amurensin G等和海洋聚酮抗生素Macrolactin A和B、Pseudoalteromone A等20余种天然来源活性物质,对高速逆流色制备分离各类活性物质的参数与色谱条件开展了大量的探索和系统研究,优化建立了高速逆流色谱制备分离各类活性物质的条件。这一成果有力推动了中国天然药物的研究水平和加速新药创制的进程,将产生极其显著的社会效益。
该项目所获创新性成果发表研究论文80篇,其中SCI收录论文60篇;申请发明专利20项,获得国家授权发明专利5项。在国内外学术会议邀请报告10余次;经查新引证,10篇代表性论文总计SCI他引222次,他引总数252次。相关论文被国际高影响因子期刊如Chemical Reviews、Nature Product Reports等引用,受到了美国、法国、新西兰、西班牙等国际专家正面评价。培养博士生4名,研究生20人;该项目组获得了2018年度宁波市科技进步二等奖。
该项目属于天然产物开发利用领域。从天然产物中寻找活性药物先导化合物是创新药物研发的重要途径,也是治疗人类疾病的重要手段。天然活性产物样品供应量少、分离成本高和制备工艺难等是一直困扰天然产物开发利用的关键难题。该项目以特色植物和海洋生物为主要研究对象,分别对抗肿瘤、抗脑卒中、抗菌先导化合物进行了系统挖掘,为创新药物研发提供了先导化合物。在此基础上建立了基于高速逆流色谱技术(HSCCC)的活性天然产物分离纯化新方法,实现了从粗提物到纯化合物的一步式分离,相对于传统柱色谱的多步分离方法,大大提高了分离纯化的效率,回收率达到90%以上,大幅度降低了色谱分离过程中使用的有机溶剂用量,且容易实现规模化放大,有效解决了样品供应等瓶颈问题,为创新药物研发奠定了科学基础。
2004年以来,该项目取得了下列主要创新成果:1、在国际上首次从特色植物和海洋生物中发现新化合物223个,新骨架化合物8个。对30余种葡萄科植物、金粟兰科植物、海洋微生物的活性成分开展了系统研究,通过高通量活性筛选,分别获得了7个抗肿瘤、4个抗脑卒中、5个抗菌的药物先导化合物,为开发具有知识产权的新药奠定了基础。2、运用高速逆流色谱技术建立了多种天然药物先导化合物的高效分离纯化新方法,在国内外取得了有重要影响的系列研究成果。优选白藜芦醇衍生物Quadrangularin A、Parthenocissin A、Hopeaphenol、Amurensin G等和海洋聚酮抗生素Macrolactin A和B、Pseudoalteromone A等20余种天然来源活性物质,对高速逆流色制备分离各类活性物质的参数与色谱条件开展了大量的探索和系统研究,优化建立了高速逆流色谱制备分离各类活性物质的条件。这一成果有力推动了中国天然药物的研究水平和加速新药创制的进程,将产生极其显著的社会效益。
该项目所获创新性成果发表研究论文80篇,其中SCI收录论文60篇;申请发明专利20项,获得国家授权发明专利5项。在国内外学术会议邀请报告10余次;经查新引证,10篇代表性论文总计SCI他引222次,他引总数252次。相关论文被国际高影响因子期刊如Chemical Reviews、Nature Product Reports等引用,受到了美国、法国、新西兰、西班牙等国际专家正面评价。培养博士生4名,研究生20人;该项目组获得了2018年度宁波市科技进步二等奖。