Métodos de cribado de alto rendimiento

El cribado de alto rendimiento (HTS) es la prueba automatizada de grandes colecciones de compuestos químicos contra un ensayo biológico para encontrar aquellos que muestran actividad. Mediante el uso de ensayos miniaturizados, robótica y placas de micropocillos, el HTS puede evaluar cientos de miles a millones de compuestos, proporcionando los puntos de partida (hits) que alimentan el resto del descubrimiento de fármacos. Su valor depende tanto de la calidad y el diseño del ensayo como de su escala.

Definition

El cribado de alto rendimiento es el ensayo sistemático y automatizado de grandes bibliotecas de compuestos contra un objetivo biológico o fenotipo con el fin de identificar compuestos (hits) que producen una actividad medible que merece ser investigada.

Scope

Este tema abarca los principios y métodos del HTS: formatos de ensayo (bioquímicos y basados en células), diseño de bibliotecas, miniaturización y automatización, y el control estadístico de la calidad de los datos, incluyendo el factor Z utilizado para juzgar la robustez del ensayo. También se señalan alternativas y complementos como el cribado basado en fragmentos y el cribado virtual. Es material de referencia y no una guía clínica.

Core questions

• ¿Cómo se ensayan de manera eficiente y reproducible las grandes bibliotecas de compuestos?
• ¿Qué distingue un ensayo de cribado bien diseñado y robusto de uno ruidoso?
• ¿Cómo se cuantifica la calidad del ensayo para que los hits reales puedan separarse del ruido?
• ¿Dónde encaja el HTS en relación con el cribado basado en fragmentos, fenotípico y virtual?

Key concepts

• Biblioteca de compuestos
• Ensayos bioquímicos versus basados en células
• Miniaturización y automatización de placas de micropocillos
• Factor Z y robustez del ensayo
• Tasa de hits
• Falsos positivos e interferencia del ensayo
• Diseño del cribado

Key theories

La calidad del ensayo como propiedad medible (factor Z)

La fiabilidad de un ensayo de cribado puede capturarse en una única estadística adimensional, el factor Z, derivada de las medias y la variabilidad de los controles positivos y negativos, lo que permite validar y comparar los cribados antes y durante una campaña.

Mechanisms

En un cribado típico, cada pocillo de una placa de micropocillos recibe un compuesto diferente, y una señal detectable (a menudo fluorescencia o luminiscencia) informa sobre la actividad contra el objetivo o en una lectura celular. La robótica se encarga de la dispensación de líquidos y el movimiento de las placas para que se puedan procesar bibliotecas muy grandes. Dado que la actividad debe distinguirse de la variación aleatoria y de los artefactos del ensayo, los controles estadísticos son esenciales: el factor Z compara la separación entre los controles positivos y negativos con su variabilidad combinada, proporcionando una medida estándar de si un ensayo es lo suficientemente bueno para el cribado. Un buen diseño del cribado —elección del formato del ensayo, la biblioteca y los umbrales— influye fuertemente en qué hits emergen y cuántos son espurios.

Clinical relevance

Muchos de los puntos de partida químicos detrás de los medicamentos modernos fueron encontrados mediante HTS, por lo que comprender el método ayuda a explicar cómo y por qué ciertos compuestos entraron en desarrollo. Esta entrada describe un método de descubrimiento y es educativa; no es una base para decisiones clínicas o de tratamiento.

Evidence & guidelines

La literatura relevante es metodológica. El artículo sobre el factor Z proporciona un estándar ampliamente utilizado para la validación de ensayos, mientras que las revisiones sobre el diseño de cribados y la generación de hits y leads establecen buenas prácticas y las limitaciones del HTS en relación con enfoques complementarios como los métodos basados en fragmentos y basados en la estructura.

History

El HTS surgió de la convergencia en las décadas de 1980 y 1990 de la automatización, la miniaturización de ensayos y las grandes colecciones de compuestos combinatorios, convirtiéndose en un motor central del descubrimiento farmacéutico. A medida que los cribados aumentaron de escala, la necesidad de un control de calidad objetivo llevó a estadísticas estándar como el factor Z (1999). Revisiones posteriores enfatizaron que más compuestos no producían automáticamente mejores leads, lo que impulsó la atención al diseño de ensayos y a estrategias complementarias más allá del cribado por fuerza bruta.

Debates

¿Una escala de cribado pura produce mejores leads?

Las bibliotecas más grandes aumentan la probabilidad de encontrar hits, pero también de falsos positivos y quimiotipos indeseables; los revisores han argumentado que un diseño cuidadoso del ensayo y la biblioteca, y la integración con métodos basados en fragmentos y computacionales, importan más que el rendimiento bruto.

Key figures

• Ji-Hu Zhang
• W. Patrick Walters
• Konrad Bleicher

Seminal works

• zhang-1999
• walters-namchuk-2003

Frequently asked questions

¿Qué es el factor Z en el cribado de alto rendimiento?

El factor Z es una estadística adimensional que resume la capacidad de un ensayo de cribado para separar las respuestas activas de las inactivas, basada en las medias y desviaciones estándar de los controles positivos y negativos; se utiliza para juzgar si un ensayo es lo suficientemente robusto para el cribado.

¿Es el cribado de alto rendimiento la única forma de encontrar hits?

No. Es un método importante, pero el cribado basado en fragmentos, el cribado virtual (computacional) y los enfoques fenotípicos son rutas complementarias para identificar compuestos de partida.