- 针对有相关性的多个表型展开系列性的研究，但是在表型上经常跳跃，会给人工作不连贯的印象
- 除了分子可以给课题带来变化，药物也能成为文章创新的关键
- 一个人会发很多篇文章，前后几个课题之间最有可能出现变化的就是变量
- 一个变量到另一个变量，它们之间应该有一定联系
- 没有逻辑关系地换变量看上去是不专一的，但这是医生做科研的通病
- 大多数人总是抓到一个套路，简单换换变量后不断发文章，而不是就着一个问题深入探讨
- 当然，换变量总比换疾病和表型来的好，因为至少可以强行解释“我们这是在探究对某个问题有影响的各种调节因素，从而形成多维度的认识
- 在科研报奖的时候，不同变量围绕同一个问题的多项研究，很容易被包装成系列性工作，但是疾病表型东打一枪西来一炮再怎么吹都很难圆到一起
- 药物是分子以外的第二个变量，也是最具有医学研究特色的变量
- 药物除了治疗的载体以外，还有了各种精准医疗，个体化诊断的实践，需要各种分子靶点把潜在的获益人群同非获益人群分开，这就需要对药物的作用机理有更加深刻的认识
- 就算是研究分子的课题，在写研究意义或者discussion的部分，想要拔高一下研究的意义，就可以说研究的靶分子对疾病的诊断或治疗有潜在的转化价值；既然我们做课题的终极目的是往诊断和治疗上靠，直接上药物作为变量显然是有意义的
- 药物还是比分子更加单纯可爱的变量，没有眼花缭乱的分子类型，也没有转导进入细胞的麻烦；药物作为变量只要往培养基里一加，最多多来几组，摸一下有效剂量就可以了
- 药物不能做loss-of-function，只能做gain-of-function，一正一反的验证工作减少了一半
- 加个药，看看表型有没有变化就是一个story，比研究分子要高效不少
药物为变量的课题分类
- 复杂度只有分子的1/10
药物为什么有效
- 都是gain-of-function后发现了别人没有的新药效
发现新药
- 筛库：几万几十万合成好的化合物就放在那里，买过来也不贵
- 针对某一个具体的表型，比如细胞自噬，我们花点时间筛一筛，没准就能淘到有新表型的好东西
- 这种库科研院所有很多，比如上海的中科院药物所和细胞所，填个申请表就可以拿几十种
- 想做新药课题的，有药学的合作实验室是一种比较靠谱的策略，否则在怎么获得源源不断的候选药物上，就会耗费很多时间了
- 如果没有很神通广大，可以蹭到科学院的资源；老板也没有提供合作单位，只能自力更生：这种情况下买库、筛库不太可能，只能查文献，找潜在有效的化合物
- 只要没有在我们所研究的潜在的疾病和表型中报道过，就可以拿来用
- 大部份文献里出现的化合物都有商业化的试剂可以采购，没有还能有公司给你合成
- 一个化合物想要在动物模型上有效会有难度，但是在细胞表型上有效还是相对容易的，从SCI灌水的角度来说，做新药创新性肯定没有问题，而且灌水的效率很高
老药新用：作用和表型是新的
- 如果资源有限，看文章又找不到思路，没有新药可用：老药新用
- 这种思路可能还能申请到原研药厂的小额课题资助，科研起步阶段版面费和学术交流开会也是好的
- 不是凭空想像出来的，源自于临床的细致观察和用药史，有了这些蛛丝马迹再进行细胞学和动物学的验证
- 借鉴文献中的线索，然后自己求证
中药、天然药物
- 中华五千年文明的结晶，中华民族不是靠运气繁衍下来的
- 有效成分：单一组分
- 有效部位：一组组方
- 复方：更加复杂，可能成千上万组
- 如果要做中医中药的研究，想做分子水平，还是用单味药的有效成分或有效部位比较可行
- 有效成分是指其中起到作用的化合物，比如麻黄碱，姜黄素…
- 有效部位：中药的特殊名词，一组化合物不知具体哪个有效，但混在一起一定有效
- 分成水溶性组分和有机溶剂可以溶解的组分
- 之后再细分
- 如果和某些药学院有关系，能管掉提取的过程，我们可以直接拿到有效部位或者有效成分，然后再在动物/细胞上进行尝试，这样发文章的效率也是很高的，因为可以做的草药和临床适应症都很多
- 在国自然的医学科学部，有一个专门的处是用来接受这些项目的
文章单薄怎么办
- 药物加上五要素，这是检测表型最简单的课题思路，也是药物为主变量的主要套路
- 但是很容易发现尴尬的问题：仅仅有药效数据，发文章会有些单薄，需要我们把问题考虑得深一点，再问一下药物为什么有效的问题
- 找一下药物的作用靶点，在有效的机制上，增加分子机制的内容
- 新药靶点怎么做：把药物和分子放在一个课题里
- 机制就是要进行变量间的组合：药物、分子、通路
- 博士课题需要两个要素组合
- 更高级别的三个要素组合
- 基础科研的最高境界：分子-分子间的精细调控
药物+分子的组合怎么玩
- 已知药物找分子常见，已知分子找药物罕见
- 在药物有创新的情况下，选择下游靶分子的原则是不盲目追星，做做蛋白就够了（激酶、膜蛋白受体、转录因子）
- 如果作为变量的药物原本已经研究得比较透彻了，那在寻找分子这个变量时就可以大胆一点，透露出一种紧跟时代前沿的味道，提升课题的创新程度
- 如果药物作用靶分子，已知和表型有文献报道的关联，那就会比较省事；从有效发文章的角度，避开那些不知道有什么功能的分子，从已知功能的分子入手，会事半功倍
- 药物+通路是更加简单的思路，因为通路有一系列比较成熟的研究工具（第三章会讲），检测几个明星蛋白的western
- 更简单的方法：列举，一个药物可以介导多个表型+每个表型涉及多个essay+多株细胞平行验证，在三分以下的SCI很常见
- 如果我们能把表型的堆砌做成嵌套关系，那在逻辑上还会有加分
- 增殖相关的表型-和细胞周期联系起来
- 凋亡相关的表型-细胞自噬联系起来-（自噬失去稳态-细胞凋亡）
- 增殖和凋亡是经常和药物联系在一起的，因为大部份药物是有细胞毒性作用，表现在细胞功能上就是生存或者死亡
药物为什么没效
- 常见于已经广泛使用的药物
耐药机制
- 来的更大众化
- 药物耐药逆转或者药物敏感人群进行分子筛选，离转化应用很近，一旦突破可以使患者大大受益，是群众喜闻乐见的文章类型
- 涉及耐药的内容往往是针对常见药物的常见表型，文章里法和标的内容，因为做的人多了，都有现成的套路可以借鉴，做起来不费力
- 天生的表型嵌套结构：耐药本身是表型，还和别的内容（细胞增殖、凋亡、周期、自噬、代谢等大量表型存在逻辑上的因果关系，也就是形成嵌套）
- 耐药课题里的药，甚至是耐药的模型都很常见，这样的课题真正的变量是分子，属于伪二元变量，其实可以看成分子对耐药表型的单变量研究，只是加上了一些表型嵌套
- 外表很有欺骗性，第一眼看上去非常华丽，实际上难度不高
- 耐药的机制既往的研究
- 细胞膜上有转运通道，药物进不去
- 药物被继发性灭活
- 靶蛋白改变
- 药物代谢能力改变
- 有对应的综述
- 有基因性耐药（原发）和表观性耐药（继发）
- 原发耐药比较少（先从临床样本开始做起），继发耐药比较多（可以买，没有的自己做不难，但是费时间）
- 原发耐药：先从临床样本确定分子的表达改变与药物的表达改变存在联系，用统计学的方法得出一些结论，然后在细胞模型中去制造这些分子改变，去看药物敏感性的办法，也能获得结论
- 动物模型：用耐药细胞株直接做动物模型，或者转基因操作激活原发耐药
耐药逆转
=发现耐药+增加化合物实现逆转