PCAs给我们带来了什么？
当研究蛋白质-蛋白质相互作用的策略已经成为定义基因功能研究，生化系统与药靶标分子作用系统重要组成部分的时候，蛋白质片断互补试验(PCA)就成为了重要的选择，这是一种可以发现蛋白质相互作用表态表现的方法。而且，PCA在生物网络有机分子作用的传感器领域以及模型系统研究领域的应用，对于药物研发过程无疑有着重要的推动作用。近日，加拿大蒙特利尔大学生物化学教授StephenMichnick博士等人在英国《自然综述药物发现》上发表文章，对PCA的研究进行了全面深入的论述。
本期特选编部分内容，以飨读者。
——编者按
▲PCAs靶向治疗潜力可挖
对于研究抗体或其他的蛋白质靶向治疗，PCAs具有可深入挖掘的潜力。
PCA技术的首次应用，是蛋白质-蛋白质相互作用界面的设计，例如修改亮氨酸-拉链转录因子。这些研究的成功提示，PCAs可用于检测特异性作用于靶标的蛋白质筛选库或者干扰靶标相互作用的小分子。例如，根据大肠杆菌的DHFR存活化验PCA策略是用于筛选两个补充设计的亮氨酸-拉链印版顺序，具有蛋白质的1×1010个潜在相互作用对，其中大约1×106个作用对可用于试验。导致亮氨酸-拉链对的特征与比以前竞争的更稳定的作用对的选择相一致，大大增加了异质特异性和同种特异性。此项标记性研究表明，PCAs可以用于设计特殊蛋白质分子的工程工具，这种分子仅与其相关的靶标结合。在最新的研究中，同样的策略用于探索如何可以产生不同的蛋白质顺序，并且仍然保持相同的结构以及与靶标蛋白质结合的能力。
, 百拇医药
PCAs还可以作为特殊的诊断、治疗抗体，或者可选择性结合蛋白质的筛选方法。例如，PCA筛选最近用于选择称之为“设计的锚蛋白重复序列蛋白质”(DARPins)的新支架蛋白，能结合到特异的分裂素激活的蛋白质(MAP)激酶同系物。DHFRPCA用于与核糖体展示选择策略，以改造DARP，在纳米的范围与c-JunN-端激酶2(JNK2)结合，而不是与其同系物JNK1结合，二者共享80%的顺序同一性。在实验状态，中断特殊的蛋白质-蛋白质相互作用，具有删除相应蛋白质的优势，因为其可以更好地将蛋白质在细胞中可能发挥的各种功能分开。
此外，DHFRPCA用于改建特殊的、表达良好和稳定的抗体，能拮抗噬菌体λ和JNK2的衣壳蛋白D(gpD)。由PCA筛选选择的scFv(单链变异片断)抗体片断是可溶的，可以采用高产纯化，在体内和体外能结合其特异的抗原。由PCA进行的库筛选已经加速了许多新蛋白质结合物的发现，促进更好地了解其靶标蛋白质的生物学功能。
这些研究意味着，在至关重要的立体选择性与位置选择性条件下，PCA策略可以对这样的复合体相互作用顺序的最佳特性进行快速选择。
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PCA策略还可以选择最佳的体内特征。这一途径的简化与其透出的信息表明，DHFRPCA在蛋白质设计与治疗靶标的直接进展方面有广泛的用处。在某些情况下，PCA是一种补充，但对于噬菌体呈现技术则是一种进步，因为在体内可以进行完整的选择性、最佳化与严密性试验。
PCA策略的另一个特点是，经已知的通信者酶的三维结构，可以准确地预知这种酶的片断如何准确的折叠，并且可测定其活性。在哺乳动物细胞中，可采用DHFRPCA，测试二聚促红细胞生成素受体(EpoR)激活的结构变构模型。这一途径还可用于研究二聚或多聚蛋白质界面其他的变构转变。已知这种受体二聚横跨膜域分开73埃(蛋白结长度单位)，正如在未结合EpoR的晶体结构中所见一样。由此推论，如果这种失活状态存在于活细胞膜上，那么只有融合到横跨膜域C-端的DHFR片断会折叠，如果引起构造变化的一个标志能使片断紧密结合，以保证可以形成准确的DHFR三维结构。这可能需要片断的N-端分开8埃。在横跨膜域与DHFR片断之间插入可曲的联接肽可以使人们能探查细胞外域二聚物插入点之间的距离，并且确定对于DHFR，从其片断折叠所需的连接器长度足以跨越73埃。因为这是EpoR激活的定义过程，EpoRPCA的应用可能对于筛选能特异地引起这种变化的小分子尤其有用。
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▲应用PCAs确定基因功能
生物医学研究的一个关键性挑战是描绘由相关基因编码的蛋白质的功能，尤其是那些与疾病相关或者具有治疗药物靶标潜力的功能。在大多数情况下，这样的靶标是酶，这些酶受抑制能减轻病理学过程。它们更可能是与疾病有关的单个基因或基因点。或者说，在药物发现过程中，确定是否基因靶标，可能会发现所需的基因显型。
PCA开发的目的之一是发明一种方法来将归结对特殊细胞过程有关的基因，而不需要针对各个病例特殊的筛选策略。研究人员将其称为“普遍的表达-克隆问题”。在过去，已经发明许多独特的策略来同时筛选cDNA库，采用蛋白质特异或酶特异化验，允许进行克隆的选择和及其生物学相关性的确认。有很多重要酶的分类尤为困难，例如激酶，磷酸酶和蛋白酶。这些酶具有广泛的底物特异性，当研究出其在完整活细胞的适当关系时，能结合到许多蛋白质或蛋白质域。
由于缺乏简便而特异性的化验，研究人员已经转向采用蛋白质的普通功能特性作为普遍策略。最经典的例子是针对“捕食”的cDNA库与已知功能“诱饵”蛋白质之间的相互作用的筛选，是酵母二次杂交策略。但是，虽然二次杂交途径的作用是通过普遍机制降低联接基因对功能的问题，诱饵与捕食的关联是试探性的，往往是不明确的。几年前，在PCA开发中至关重要的问题是如何将蛋白质相互作用的基本与普遍的观察与化验结合起来，这可能为相关的生物学相互作用提供某些快速确认。
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采用由两步组成的PCA策略可以达到二次杂交与功能筛选特异性的一般性。首先，要施行诱饵蛋白质融合到一个针对融合到补充通信者片断的cDNA库PCA通信者片断的大范围筛选。其次，取自筛选的阳性采样数，然后通过测试相互作用的混乱来进行直接的功能确认，就像通过PCA测定一样，采用作用于已知参与的诱饵蛋白质中生物化学网络的制剂。例如，丝氨酸/苏氨酸蛋白质激酶PKB/Akt的一些新底物和调节物在采用荧光蛋白质PCAs的cDNA库筛选策略中得到确定。研究人员能够将这些调节物的一种联结到特殊的途径，控制CD4T细胞的增殖，在发展与疾病过程中，更普遍地对PKB/Akt的抗凋亡功能进行调节。
▲模型细胞株应用日益拓展
PCAs可以在任何细胞株或机体中应用，采用质粒或病毒载体可以引入信使分析，或者机体中PCA信使片断可以直接整合成基因组。
目前，有些研究已经在整个活机体中采用PCAs，证明这一途径有广泛的潜力，以及其对靶标发现和药物筛选的适用性。例如，荧光素酶PCAs能够在活小鼠中工作，这些小鼠已经植入采用融合蛋白质结构暂时转染的细胞。特殊的PCAs也应用于监测蛋白质对给予小鼠的药物相互作用的应答。这些研究表明，PCAs可用于筛选在活动物中引起或破坏蛋白质相互作用小分子药物，并且可评价药物作用部位及范围。
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线虫，果蝇和酵母经常被用于药物的研发实验，比如用于大范围的正向遗传筛选。线虫的机体是透明的，便于观察荧光或冷光信使。研究证明，在这种模型机体中能够采用GFP，YFP和蓝绿色荧光蛋白(CFP)进行PCAs，以识别具有两种不同的促进子被激活的细胞，确定表达特殊基因的的特异细胞。这些研究主题的有趣之处不是蛋白质的相互作用，而是PCA作为不同细胞株中基因的二元和不同表达的信使。
研究人员还推测，PCAs可以引入到线虫中，以将化学诱导显型联结到潜在的作用模型，或者评价药物或者干预RNAs潜在的途径靶标。采用YFPPCA的一项研究也已经证明，果蝇经采取PCA片断在同一部位被导向无误，显现跨膜气味受体OR83b的相互作用，表明气味受体的独特布局。虽然，迄今为止，酵母中PCAs的应用还受到限制，但最近研究人员已经使维纳斯YFPPCA适应于酵母，以显现和定位蛋白质的相互作用，以及DHFR生存PCA以筛选新的和已知的蛋白质相互作用。
与此同时，称为蛋白分裂传感器的PCA策略的研究正在不断增多。最近，这一途径已经应用于酿酒酵母，以确定涉及ATP结合盒(ABC)转运蛋白功能的新蛋白质相互作用，这是在完整的活细胞中进行膜蛋白-蛋白相互作用的首次大规模分析。这种方法并不受限于酵母，研究人员期望将来能在其他真核细胞中蛋白质相互作用网络研究中进一步应用。
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▲PCAs为药物研发加油
除了寻找未知的相互作用蛋白质对以外，PCAs也可以应用于检查药物作用于机体后引起的后果。
PCAs这些作用提供了化学物的遗传学与治疗学发现，这些发现集中于网络靶向。分子的靶标不是另一种分子，而是创造的前定义途径，或者在明显位置“PCA哨兵”的一系列途径。在信号转导途径中，PCAs可以设计成报告初始的结合事件，例如信号受动器蛋白与被激素激活的受体的结合，报告继发事件的中间相互作用，最后报告最终的应答，例如特殊转录的激活。因此，“PCA哨兵”可以在特异途径的不同步骤报告，捕获该途径或者作用于任何其他途径的引起成份蛋白质的作用。
几年前，这些途径的可行性已经得到信号转导途径证实。从这些研究中产生了三项结果：第一，研究表明，在特殊的混乱情形下，途径组织可以从蛋白质复合物的类型变化推断出来。第二，在没有明显之前，可以推断出新的途径关联。第三，已经确定将数量(信号变化)和空间亚细胞(位置变化)对细胞复合物的作用，作为评价药物的作用。这种对途径应答定量的丰富内容描绘了有关PCAs作为动力通信者策略的重要性。因为一些PCAs可以明确地捕获蛋白质复合物的细胞位置，有可能同时研究同种蛋白质在不同亚细胞场合中不同功能。
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一项研究针对6类疾病(癌症，炎症，血管疾病，糖尿病，神经疾病与感染疾病)的107种不同药物和细胞机制，采用基于黄荧光蛋白质(YFP)的维纳斯变异的荧光蛋白质PCA对这些途径进行了筛选。尽管有种种限制，49种化验的应答时间与空间的分析结果，对于预期小分子中基本结构-功能关系，对关闭途径作用及其作用机制，意外的和潜在的治疗作用，及其各个或系统的化验预期药物在特殊治疗领域的作用提供了明显的信息。其中，一个重要的发现是时间高容量图像分析在预测分子中间结构-功能关系方面有效。在如此少的分析中显现的这些关系是不寻常的，即使涉及没有途径通信者的化合物。例如，他汀类药物，作用于HMGCoA还原酶(3-羟基-3-甲基戊二酸单酰辅酶A)，涉及脂质合成的一种酶，在各种化验中产生了一致的应答，大多数报告位于信号转导途径。
这些结果并不令人奇怪，其原因有两个。第一，已知HMGCoA还原酶途径合成的脂质能改变相关的信号过程中的蛋白质，包括被化验探明的那些蛋白质。第二，药物治疗的表达谱已经发现，可以捕获细胞对化学物质或其他混乱一般应答的数据丰富的途径可能反映某些可预测的类型。这些结果之间与微阵列获得的结果比较有明显的差异。首先，微阵列数据提供了数以千计的读数，而PCAs仅包括细胞应答的小部分。其次，虽然基因表达在时间和空间上可以远离药物作用的部位，但PCA信使可以靠近放置或者实际上包括靶标，在数秒钟内发现对途径的混乱反应。
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除了简单的结构-功能关系以外，PCAs已经应用于证明隐藏的可能被微阵列分析遗漏的药物显型。例如，一种化合物可以引起途径哨兵蛋白质相互作用的一类变化，但并不引起测试细胞明显的可测出的显型。确实，根据共同的药物结构和药物的靶标，除了观察“PCA哨兵”应用可以一起分组，药物分组还依据已经发现的共同显型结果。例如，防止细胞增殖的药物趋向于干扰细胞周期停止和凋亡机制的分析。这些机制可能是细胞分裂所涉及的或者可能是启动细胞死亡的。抗增殖组中的所有药物都有相似的作用，但4种化合物被确定在连续的癌细胞株中具有相似或比任何其他化合物更大的活性。当然，抗增殖活性属于一般的应答，可能被许多机制所调节。对药物或引导化合物的其他治疗或毒性作用，PCA策略是否能提供可预测的应答，仍有待观察。
为了充分探索PCA策略的潜力，可以对更广泛的化合物和特殊的疾病模型进行试验。不过，PCAs提供的海量数据可能使得预测药物的作用位点变得简单化，可能改变治疗应用或毒性作用。
目前至少有三类基本的方法，可用于PCA数据筛选，以便对分析的信息内容进行分类。
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第一种是根据药物的时间“PCA哨兵”应答进行等级分类。第二种方法是，在对单一药物的所有应答分析中，对系列化合物进行分析应答，通过从最负极到最正极进行简单的排列。这种也许更成熟的途径可以使人们能评价具有共同酶的系列化合物靶(例如激酶或蛋白质酶)如何影响许多途径。这一途径可以应用于将作用于一般靶标类的药物与最可能特定作用于最少数量靶标的药物分开。
例如，研究人员检查了一些蛋白质激酶抑制剂对检测面板的作用，结果从具有广泛的明显作用的药物到仅影响少数分析的药物。具有少数作用的分子可能比有许多潜在靶标的分子更特异，或是具有较少作用的药物可能是简单地结合不好，或者是比更广泛作用药物的生物利用度更低。这种信息对于评价分子作用的特异性是有价值的，而不需要对每一种潜在的靶标进行单一分析。
还有一种方法是根据其预测药物治疗的生物学结果，结合与功能分析结果的关联程度，对分析应答进行排列，进而分类。研究人员对抗增殖活性的107种药物试验板进行分析，发现对这种结果可以获得90%以上的预测值。
, 百拇医药
余志平 编译
【相关链接】
PCAs网络靶向的优势——
在简单的细胞分析中可以确定相关网络的最优化靶标;用相同的分析可以完成非特异性或毒性作用，因此可以避免花费昂贵的中期到晚期的临床失败。
PCAs的开发相对简单，不需要产生重组蛋白或者蛋白纯化，这往往是大范围药物靶标体外分析开发中一个难以处理的问题。
PCAs能够对药物的结合进行分析，这可能同时影响多个靶标。在肿瘤治疗领域，药物鸡尾酒变得日益受重视，最近的资料已经证明，激酶抑制剂结合传统的细胞毒素化学治疗制剂，具有高度协同的作用。
在药物开发过程中，基于生物化学网络的策略可以达到巨大的经济学效益。通过生产出针对特殊途径的“PCA哨兵”探针，人们仅采用很少的分析，就可以达到监测许多其他潜在蛋白质靶标的目的。
因为初步的筛选是在活细胞中进行的，小分子采样数显示出膜可渗透性，因此更可能是生物可利用的。
这一途径能够了解化合物在复杂的活细胞网络中的作用机制。, 百拇医药
本期特选编部分内容，以飨读者。
——编者按
▲PCAs靶向治疗潜力可挖
对于研究抗体或其他的蛋白质靶向治疗，PCAs具有可深入挖掘的潜力。
PCA技术的首次应用，是蛋白质-蛋白质相互作用界面的设计，例如修改亮氨酸-拉链转录因子。这些研究的成功提示，PCAs可用于检测特异性作用于靶标的蛋白质筛选库或者干扰靶标相互作用的小分子。例如，根据大肠杆菌的DHFR存活化验PCA策略是用于筛选两个补充设计的亮氨酸-拉链印版顺序，具有蛋白质的1×1010个潜在相互作用对，其中大约1×106个作用对可用于试验。导致亮氨酸-拉链对的特征与比以前竞争的更稳定的作用对的选择相一致，大大增加了异质特异性和同种特异性。此项标记性研究表明，PCAs可以用于设计特殊蛋白质分子的工程工具，这种分子仅与其相关的靶标结合。在最新的研究中，同样的策略用于探索如何可以产生不同的蛋白质顺序，并且仍然保持相同的结构以及与靶标蛋白质结合的能力。
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PCAs还可以作为特殊的诊断、治疗抗体，或者可选择性结合蛋白质的筛选方法。例如，PCA筛选最近用于选择称之为“设计的锚蛋白重复序列蛋白质”(DARPins)的新支架蛋白，能结合到特异的分裂素激活的蛋白质(MAP)激酶同系物。DHFRPCA用于与核糖体展示选择策略，以改造DARP，在纳米的范围与c-JunN-端激酶2(JNK2)结合，而不是与其同系物JNK1结合，二者共享80%的顺序同一性。在实验状态，中断特殊的蛋白质-蛋白质相互作用，具有删除相应蛋白质的优势，因为其可以更好地将蛋白质在细胞中可能发挥的各种功能分开。
此外，DHFRPCA用于改建特殊的、表达良好和稳定的抗体，能拮抗噬菌体λ和JNK2的衣壳蛋白D(gpD)。由PCA筛选选择的scFv(单链变异片断)抗体片断是可溶的，可以采用高产纯化，在体内和体外能结合其特异的抗原。由PCA进行的库筛选已经加速了许多新蛋白质结合物的发现，促进更好地了解其靶标蛋白质的生物学功能。
这些研究意味着，在至关重要的立体选择性与位置选择性条件下，PCA策略可以对这样的复合体相互作用顺序的最佳特性进行快速选择。
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PCA策略还可以选择最佳的体内特征。这一途径的简化与其透出的信息表明，DHFRPCA在蛋白质设计与治疗靶标的直接进展方面有广泛的用处。在某些情况下，PCA是一种补充，但对于噬菌体呈现技术则是一种进步，因为在体内可以进行完整的选择性、最佳化与严密性试验。
PCA策略的另一个特点是，经已知的通信者酶的三维结构，可以准确地预知这种酶的片断如何准确的折叠，并且可测定其活性。在哺乳动物细胞中，可采用DHFRPCA，测试二聚促红细胞生成素受体(EpoR)激活的结构变构模型。这一途径还可用于研究二聚或多聚蛋白质界面其他的变构转变。已知这种受体二聚横跨膜域分开73埃(蛋白结长度单位)，正如在未结合EpoR的晶体结构中所见一样。由此推论，如果这种失活状态存在于活细胞膜上，那么只有融合到横跨膜域C-端的DHFR片断会折叠，如果引起构造变化的一个标志能使片断紧密结合，以保证可以形成准确的DHFR三维结构。这可能需要片断的N-端分开8埃。在横跨膜域与DHFR片断之间插入可曲的联接肽可以使人们能探查细胞外域二聚物插入点之间的距离，并且确定对于DHFR，从其片断折叠所需的连接器长度足以跨越73埃。因为这是EpoR激活的定义过程，EpoRPCA的应用可能对于筛选能特异地引起这种变化的小分子尤其有用。
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▲应用PCAs确定基因功能
生物医学研究的一个关键性挑战是描绘由相关基因编码的蛋白质的功能，尤其是那些与疾病相关或者具有治疗药物靶标潜力的功能。在大多数情况下，这样的靶标是酶，这些酶受抑制能减轻病理学过程。它们更可能是与疾病有关的单个基因或基因点。或者说，在药物发现过程中，确定是否基因靶标，可能会发现所需的基因显型。
PCA开发的目的之一是发明一种方法来将归结对特殊细胞过程有关的基因，而不需要针对各个病例特殊的筛选策略。研究人员将其称为“普遍的表达-克隆问题”。在过去，已经发明许多独特的策略来同时筛选cDNA库，采用蛋白质特异或酶特异化验，允许进行克隆的选择和及其生物学相关性的确认。有很多重要酶的分类尤为困难，例如激酶，磷酸酶和蛋白酶。这些酶具有广泛的底物特异性，当研究出其在完整活细胞的适当关系时，能结合到许多蛋白质或蛋白质域。
由于缺乏简便而特异性的化验，研究人员已经转向采用蛋白质的普通功能特性作为普遍策略。最经典的例子是针对“捕食”的cDNA库与已知功能“诱饵”蛋白质之间的相互作用的筛选，是酵母二次杂交策略。但是，虽然二次杂交途径的作用是通过普遍机制降低联接基因对功能的问题，诱饵与捕食的关联是试探性的，往往是不明确的。几年前，在PCA开发中至关重要的问题是如何将蛋白质相互作用的基本与普遍的观察与化验结合起来，这可能为相关的生物学相互作用提供某些快速确认。
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采用由两步组成的PCA策略可以达到二次杂交与功能筛选特异性的一般性。首先，要施行诱饵蛋白质融合到一个针对融合到补充通信者片断的cDNA库PCA通信者片断的大范围筛选。其次，取自筛选的阳性采样数，然后通过测试相互作用的混乱来进行直接的功能确认，就像通过PCA测定一样，采用作用于已知参与的诱饵蛋白质中生物化学网络的制剂。例如，丝氨酸/苏氨酸蛋白质激酶PKB/Akt的一些新底物和调节物在采用荧光蛋白质PCAs的cDNA库筛选策略中得到确定。研究人员能够将这些调节物的一种联结到特殊的途径，控制CD4T细胞的增殖，在发展与疾病过程中，更普遍地对PKB/Akt的抗凋亡功能进行调节。
▲模型细胞株应用日益拓展
PCAs可以在任何细胞株或机体中应用，采用质粒或病毒载体可以引入信使分析，或者机体中PCA信使片断可以直接整合成基因组。
目前，有些研究已经在整个活机体中采用PCAs，证明这一途径有广泛的潜力，以及其对靶标发现和药物筛选的适用性。例如，荧光素酶PCAs能够在活小鼠中工作，这些小鼠已经植入采用融合蛋白质结构暂时转染的细胞。特殊的PCAs也应用于监测蛋白质对给予小鼠的药物相互作用的应答。这些研究表明，PCAs可用于筛选在活动物中引起或破坏蛋白质相互作用小分子药物，并且可评价药物作用部位及范围。
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线虫，果蝇和酵母经常被用于药物的研发实验，比如用于大范围的正向遗传筛选。线虫的机体是透明的，便于观察荧光或冷光信使。研究证明，在这种模型机体中能够采用GFP，YFP和蓝绿色荧光蛋白(CFP)进行PCAs，以识别具有两种不同的促进子被激活的细胞，确定表达特殊基因的的特异细胞。这些研究主题的有趣之处不是蛋白质的相互作用，而是PCA作为不同细胞株中基因的二元和不同表达的信使。
研究人员还推测，PCAs可以引入到线虫中，以将化学诱导显型联结到潜在的作用模型，或者评价药物或者干预RNAs潜在的途径靶标。采用YFPPCA的一项研究也已经证明，果蝇经采取PCA片断在同一部位被导向无误，显现跨膜气味受体OR83b的相互作用，表明气味受体的独特布局。虽然，迄今为止，酵母中PCAs的应用还受到限制，但最近研究人员已经使维纳斯YFPPCA适应于酵母，以显现和定位蛋白质的相互作用，以及DHFR生存PCA以筛选新的和已知的蛋白质相互作用。
与此同时，称为蛋白分裂传感器的PCA策略的研究正在不断增多。最近，这一途径已经应用于酿酒酵母，以确定涉及ATP结合盒(ABC)转运蛋白功能的新蛋白质相互作用，这是在完整的活细胞中进行膜蛋白-蛋白相互作用的首次大规模分析。这种方法并不受限于酵母，研究人员期望将来能在其他真核细胞中蛋白质相互作用网络研究中进一步应用。
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▲PCAs为药物研发加油
除了寻找未知的相互作用蛋白质对以外，PCAs也可以应用于检查药物作用于机体后引起的后果。
PCAs这些作用提供了化学物的遗传学与治疗学发现，这些发现集中于网络靶向。分子的靶标不是另一种分子，而是创造的前定义途径，或者在明显位置“PCA哨兵”的一系列途径。在信号转导途径中，PCAs可以设计成报告初始的结合事件，例如信号受动器蛋白与被激素激活的受体的结合，报告继发事件的中间相互作用，最后报告最终的应答，例如特殊转录的激活。因此，“PCA哨兵”可以在特异途径的不同步骤报告，捕获该途径或者作用于任何其他途径的引起成份蛋白质的作用。
几年前，这些途径的可行性已经得到信号转导途径证实。从这些研究中产生了三项结果：第一，研究表明，在特殊的混乱情形下，途径组织可以从蛋白质复合物的类型变化推断出来。第二，在没有明显之前，可以推断出新的途径关联。第三，已经确定将数量(信号变化)和空间亚细胞(位置变化)对细胞复合物的作用，作为评价药物的作用。这种对途径应答定量的丰富内容描绘了有关PCAs作为动力通信者策略的重要性。因为一些PCAs可以明确地捕获蛋白质复合物的细胞位置，有可能同时研究同种蛋白质在不同亚细胞场合中不同功能。
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一项研究针对6类疾病(癌症，炎症，血管疾病，糖尿病，神经疾病与感染疾病)的107种不同药物和细胞机制，采用基于黄荧光蛋白质(YFP)的维纳斯变异的荧光蛋白质PCA对这些途径进行了筛选。尽管有种种限制，49种化验的应答时间与空间的分析结果，对于预期小分子中基本结构-功能关系，对关闭途径作用及其作用机制，意外的和潜在的治疗作用，及其各个或系统的化验预期药物在特殊治疗领域的作用提供了明显的信息。其中，一个重要的发现是时间高容量图像分析在预测分子中间结构-功能关系方面有效。在如此少的分析中显现的这些关系是不寻常的，即使涉及没有途径通信者的化合物。例如，他汀类药物，作用于HMGCoA还原酶(3-羟基-3-甲基戊二酸单酰辅酶A)，涉及脂质合成的一种酶，在各种化验中产生了一致的应答，大多数报告位于信号转导途径。
这些结果并不令人奇怪，其原因有两个。第一，已知HMGCoA还原酶途径合成的脂质能改变相关的信号过程中的蛋白质，包括被化验探明的那些蛋白质。第二，药物治疗的表达谱已经发现，可以捕获细胞对化学物质或其他混乱一般应答的数据丰富的途径可能反映某些可预测的类型。这些结果之间与微阵列获得的结果比较有明显的差异。首先，微阵列数据提供了数以千计的读数，而PCAs仅包括细胞应答的小部分。其次，虽然基因表达在时间和空间上可以远离药物作用的部位，但PCA信使可以靠近放置或者实际上包括靶标，在数秒钟内发现对途径的混乱反应。
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除了简单的结构-功能关系以外，PCAs已经应用于证明隐藏的可能被微阵列分析遗漏的药物显型。例如，一种化合物可以引起途径哨兵蛋白质相互作用的一类变化，但并不引起测试细胞明显的可测出的显型。确实，根据共同的药物结构和药物的靶标，除了观察“PCA哨兵”应用可以一起分组，药物分组还依据已经发现的共同显型结果。例如，防止细胞增殖的药物趋向于干扰细胞周期停止和凋亡机制的分析。这些机制可能是细胞分裂所涉及的或者可能是启动细胞死亡的。抗增殖组中的所有药物都有相似的作用，但4种化合物被确定在连续的癌细胞株中具有相似或比任何其他化合物更大的活性。当然，抗增殖活性属于一般的应答，可能被许多机制所调节。对药物或引导化合物的其他治疗或毒性作用，PCA策略是否能提供可预测的应答，仍有待观察。
为了充分探索PCA策略的潜力，可以对更广泛的化合物和特殊的疾病模型进行试验。不过，PCAs提供的海量数据可能使得预测药物的作用位点变得简单化，可能改变治疗应用或毒性作用。
目前至少有三类基本的方法，可用于PCA数据筛选，以便对分析的信息内容进行分类。
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第一种是根据药物的时间“PCA哨兵”应答进行等级分类。第二种方法是，在对单一药物的所有应答分析中，对系列化合物进行分析应答，通过从最负极到最正极进行简单的排列。这种也许更成熟的途径可以使人们能评价具有共同酶的系列化合物靶(例如激酶或蛋白质酶)如何影响许多途径。这一途径可以应用于将作用于一般靶标类的药物与最可能特定作用于最少数量靶标的药物分开。
例如，研究人员检查了一些蛋白质激酶抑制剂对检测面板的作用，结果从具有广泛的明显作用的药物到仅影响少数分析的药物。具有少数作用的分子可能比有许多潜在靶标的分子更特异，或是具有较少作用的药物可能是简单地结合不好，或者是比更广泛作用药物的生物利用度更低。这种信息对于评价分子作用的特异性是有价值的，而不需要对每一种潜在的靶标进行单一分析。
还有一种方法是根据其预测药物治疗的生物学结果，结合与功能分析结果的关联程度，对分析应答进行排列，进而分类。研究人员对抗增殖活性的107种药物试验板进行分析，发现对这种结果可以获得90%以上的预测值。
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余志平 编译
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PCAs网络靶向的优势——
在简单的细胞分析中可以确定相关网络的最优化靶标;用相同的分析可以完成非特异性或毒性作用，因此可以避免花费昂贵的中期到晚期的临床失败。
PCAs的开发相对简单，不需要产生重组蛋白或者蛋白纯化，这往往是大范围药物靶标体外分析开发中一个难以处理的问题。
PCAs能够对药物的结合进行分析，这可能同时影响多个靶标。在肿瘤治疗领域，药物鸡尾酒变得日益受重视，最近的资料已经证明，激酶抑制剂结合传统的细胞毒素化学治疗制剂，具有高度协同的作用。
在药物开发过程中，基于生物化学网络的策略可以达到巨大的经济学效益。通过生产出针对特殊途径的“PCA哨兵”探针，人们仅采用很少的分析，就可以达到监测许多其他潜在蛋白质靶标的目的。
因为初步的筛选是在活细胞中进行的，小分子采样数显示出膜可渗透性，因此更可能是生物可利用的。
这一途径能够了解化合物在复杂的活细胞网络中的作用机制。, 百拇医药