高通量藥物篩選的簡介

1. 化合物樣品庫

化合物樣品主要有人工合成和從天然產物中分離純化兩個來源。其中,人工合成又可常規化學合成和組合化學合成兩種方法。

2.自動化的操作系統

自動化操作系統利用計算機通過操作軟件控制整個實驗過程。操作軟件采用實物圖像代表實驗用具，簡潔明了的圖示代表機器的動作。自動化操作系統的工作能力取決於系統的組分，根據需要可配置加樣、沖洗、溫解、離心等設備以進行相應的工作。

3.高靈敏度的檢測系統

檢測系統壹般采用液閃計數器、化學發光檢測計數器、寬譜帶分光光度儀、熒光光度儀等。

4.數據庫管理系統

數據庫管理系統承擔4個方面的功能: 樣品庫的管理功能;生物活性信息的管理功能; 對高通量藥物篩選的服務功能; 藥物設計與藥物發現功能。 常用的篩選模型都在分子水平和細胞水平，觀察的是藥物與分子靶點的相互作用，能夠直接認識藥物的基本作用機制。

1.分子水平的藥物篩選模型:受體篩選模型;酶篩選模型;離子通道篩選模型

1.1受體篩選模型:指受體與放射性配體結合模型。以受體為作用靶的篩選方法,包括檢測功能反應、第二信使生成和標記配體與受體相互作用等不同類型。

1.2酶篩選模型:觀察藥物對酶活性的影響。根據酶的特點,酶的反應底物,產物都可以作為檢測指標,並由此確定反應速度。典型的酶篩選包括1) 適當緩沖液中孵化;(2)控制反應速度,如:溫度,緩沖液的pH值和酶的濃度等;(3)單時間點數器, 需測量產物的增加和底物的減少。

1.3離子通道篩選模型: (1)貝類動物毒素的高通量篩選,其作用靶為Na+通道上的蛤蚌毒素結合位點，用放射性配體進行競爭性結合試驗考察受試樣品。(2)用酵母雙雜交的方法高通量篩選幹擾N型鈣通道β3亞單位與α1β亞單位相互作用的小分子，尋找新型鈣通道拮抗劑。

2.細胞水平藥物篩選模型

觀察被篩樣品對細胞的作用,但不能反映藥物作用的具體途徑和靶標,僅反映藥物對細胞生長等過程的綜合作用。包括: 內皮細胞激活; 細胞雕亡; 抗腫瘤活性; 轉錄調控檢測; 信號轉導通路; 細菌蛋白分泌; 細菌生長。

高通量篩選技術與傳統的藥物篩選方法相比有以下幾個優點:反應體積小；自動化；靈敏快速檢測；高度特異性。但是，高通量篩選作為藥物篩選的方法,並不是壹種萬能的手段，首先，高通量篩選所采用的主要是分子、細胞水平的體外實驗模型，任何模型都不可能充分反映藥物的全面藥理作用；其次，用於高通量篩選的模型是有限的和不斷發展的，要建立反映機體全部生理機能的理想模型，也是不現實的。但我們應該相信，隨著對高通量篩選研究的深入，隨著對篩選模型的評價標準、新的藥物作用靶點的發現以及篩選模型的新穎性和實用性的統壹，高通量篩選技術必將在未來的藥物研究中發揮越來越重要的作用。 光學測定技術。美、英兩國研究人員在高通量篩選檢測中，努力進行了光學測定方法的研究，建立了大量的非同位素標記測定法，如用分光光度檢測法篩選蛋白酪氨酸激酶抑制劑、組織纖溶酶原激活劑等，均獲得成功。

放射性檢測技術。美國學者GanieSM在高通量藥物篩選研究中，應用放射性測定法，特別是親和閃爍（SPA）檢測方法，使在96孔板上進行的樣本量實驗得到發展。該方法靈敏度高，特異性強，促進了高通量藥物篩選的實現，但存在環境汙染問題。

熒光檢測技術。美國學者GiulianokA研究認為，采用FLIPR（fluor ometricimaging readet）熒光檢測法，可在短時間內同時測定熒光的強度和變化，對測定細胞內鈣離子流及測定細胞內pH和細胞內鈉離子流等，是非常理想的壹種高效檢測方法。

多功能微板檢測系統。由西安交通大學藥學院研制的1536孔板高通量多功能微板檢測系統，是國際上先進的高通量檢測系統，它可使篩選量進壹步提高，現已在該院投入使用。

1．基本原理

高通量藥物篩選技術是將多種技術方法有機結合而形成的新的技術體系，它以分子水平和細胞水平的實驗方法為基礎，以微板形式作為實驗工具載體，以自動化操作系統執行實驗過程，以靈敏快速的檢測儀器采集實驗數據，以計算機對實驗獲得的數據進行分析處理。它的正常開展需要有壹個高容量的化合物庫、自動化的操作系統、高靈敏度的檢測系統、高效率的數據處理系統以及高特異性的藥物篩選模型。

1.1 化合物樣品庫

高通量篩選是壹種利用已有的化合物進行的體外隨機篩選。因此通過高通量藥物篩選發現先導化合物(leading compounds)的有效性取決於化合物樣品庫中化合物的數量及其質量。化合物樣品的數量是指不同樣品的數量。化合物樣品的質量主要由化合物結構的多樣性決定的。許多活性反應基團(reactive groups)使初篩的假陽性大量增加，剔除這些化合物可以提高化合物樣品庫的質量。

化合物樣品主要有人工合成和從天然產物中分離純化兩個來源。

人工合成又可分為常規化學合成和組合化學合成兩種方法。采用常規化學合成的純化合物壹直是國外制藥企業建立化合物樣品庫的主要來源。它們通過長年積累的化合物建立化合物樣品庫，通過購買和化合物交流使化合物樣品庫的數量和質量大幅度提高。

組合化學(combinatorial chemistry)的出現為大量增加化合物的數量提供另外壹種來源。組合化學的基本原理是采用適當的化學方法，在特定的分子母核上加入不同的基團，在同樣條件下，產生大量的新化合物。這種方法在化合物的結構改造和優化方面已經表現出強大的優勢。但是，由於該方法是基於母核結構的改造，因此產生的大量化合物在結構多樣性方面尚有極大的不足。解決組合化學產物結構多樣性的問題，已經成為化學研究人員的研究課題。

從天然產物中分離出來的化合物，母核結構和活性基團是長期的自然選擇形成的，它們通過高通量篩選所表現出來的生物活性在藥物發現中具有人工合成化合物所不能比擬的優勢。因此，增加樣品庫中具結構多樣性的天然化合物及其衍生物是提高樣品庫質量的壹個重要途徑。跨國制藥企業為了增加高通量篩選的陽性率，已經或正在尋求助買我國的天然產物單體。

1.2 自動操作系統

高通量藥物篩選每天要對數千化臺物樣品進行檢測，工作枯燥、步驟單壹，人工操作容易疲勞、出錯。自動化操作系統采用微孔板作為反應容器，具有固定的分布模式(format)；不同的微孔板通過條形碼加以標記。自動化操作系統通過光電閱讀器對特定的微孔板上的特定位置進行操作，並將操作結果及相關數據存貯在計算機內，使篩選結果準確，實驗過程快速。

自動化操作系統編程過程簡潔明了，可操作性強。自動化操作系統的工作能力取決於系統的組成都分，根據需要可配置加樣、沖洗、溫解、離心等設備以進行相應的工作。

除了實驗步驟的需要以外，自動化的加樣方式是決定篩選速度的重要因素。主要有單孔、8孔、96孔、384孔等幾種方式。單孔壹般用於對照樣品以及復篩中零散樣品的轉移。96孔、384孔在酶活性檢測以及需同時開始、同時終止反應的篩選模型中是必需的。

自動化操作系統的壹個重要組成部分是堆棧(hotel)。所謂堆棧是指在操作過程中用來放置樣品板、反應板以及對它們進行轉移所需的騰挪空間。因此，高通量篩選的樣品數量取決於堆棧的容量。

由此可見，高通量藥物篩選的自動化操作系統由計算機及其操作軟件、自動化加樣設備、溫孵離心等設備、堆棧4個部分組成。不同的單位可根據主要篩選模型類型、篩選規模選購不同的部分整合成為壹個完整的操作系統。

1.3 檢測系統

快速、高靈敏度的檢測技術是高通量藥物篩選的關鍵技術之壹。檢測儀器靈敏度的不斷提高，即使對微量樣品的檢測，也可以得到很好的檢測效果。

1.3.1 液閃計數 放射性同位素廣泛用於受體結合測定、細胞毒性、細胞增殖實驗、藥物代謝示蹤以及基因分析中。由於采用了雙光電倍增管及時間分辨偶合回路(time-resolved coincidence circuit)技術，有效地降低了背景信號的幹擾，使測定靈敏度提高，同位素用量少。在96孔板的分析檢測中，背景信號可控制在10cpm左右。

親和閃爍分析(scintil1ation proximity assay，SPA)是壹種新的液閃分析法。該方法在細胞表面受體藥物篩選中應用較為普遍。在高通量篩選測定細胞表面受體親合結合作用時，放射配體標記濾過分析技術由於需要進行分離，現已被親合閃爍分析所取代。親合閃爍分析技術通過親合結合，將放射性配基結合到具有受體的閃爍球上，從而產生光子，減少了放射配體標記分析中的遊離配基與結合配基的分離過程，使得放射配基分析可完全以自動化的方式進行，適於進行高通量篩選。產生低能量放射粒子的同位素可被用來進行放射性標記，而這種低能量放射粒子在短距離內可被重吸收，以確保只有結合到受體表面的配基才被檢測到。SPA技術被廣泛的應用到激酶、核酸處理酶分析以及受體配體的相互作用分析中。

1.3.2 分光光度法 為了適應高通量藥物篩選，許多公司都生產了具備計算機接口並能對多孔板進行同時檢測的分光光度計。以Molecular Device公司的spectra 190為例，它采用8條光導纖維同時對8孔進行測定。測定波長以2nm為間隔，可以在190nm壹850nm間進行選擇。對未知物質，可在該範圍內進行掃描以確定其特征吸收光譜。因此，大大增加了建立模型的多樣性。檢測數據以不同文件格式輸出，可用隨機軟件或通用數據處理軟件進行處理。方便、快速、準確、自動化程度高。分光光度法高靈敏儀器同自動化操作系統的連接，使得基於紫外、可見光譜的高通量藥物篩選模型成為主要模型種類。

1.3.3 化學發光檢測 化學發光指生色物質在酶促作用下，化學能以光子的形式釋放出來。化學發光根據發光的形式和種類分為輝光型和閃光型發光兩種。輝光型化學發光如以AMPPD、CDPS、ECL、Diagoxigein等為基礎的發光反應。其發光時間較長且穩定。而以發光蛋白、ATP、熒光素酶等為底物的發光反應則是閃光型發光反應，其發光時間較短。由於時間分辨及偶合回路技術的使用，對於背景的去除更為有效，使得化學發光的檢測靈敏度達到0.1pg數量級。在單孔多點噴射技術中，用於檢測化學發光的光導纖維末端帶有壹噴頭，用來加入反應性底物。反應性底物從100個小孔噴出，使反應性底物加入孔中後即可均勻混合。發光反應同時啟動後，可立即進行測定，對於閃光性化學發光的測定更為有利。

1.3.4 激發熒光檢測 新型激發熒光檢測儀在傳統儀器的基礎上，用連續的激發光諧和測定光譜取代固定光譜，使模型的建立更具備靈活性。熒光檢測方法靈敏是因為多數熒光基團都有短暫的半衰期，即使用較弱的激發光源也能獲得大量的光子流。這種特性以及多種可采用的熒光模式，使得熒光檢測技術成為高通量篩選必不可少的應用手段。熒光技術在均相篩選分析中廣為應用。其中，包括熒光***振能量轉移(FRET)，熒光偏振(FP)，時間分辨熒光(TRET)以及熒光相關譜(FCS)等技術。

1.4 數據庫管理系統

高通量藥物篩選的特點是對數以萬計的化合物樣品進行多模型的篩選。與高通量藥物篩選相適應的數據庫管理系統主要承擔4個方面的功能。

樣品庫的管理功能：化合物樣品庫對進行高通量藥物篩選的化合物樣品的各種理化性質進行存儲管理。對每壹個新入庫的化合物進行新穎性分析，排除結構雷同的化合物，避免不必要的篩選。由於高度反應性基團增加了假陽性出現的機率，樣品庫對新入庫的化合物進行反應基因檢測以去除這類化合物。

生物活性信息的管理功能：生物活性庫存貯每壹化合物經過不同模型檢測後的結果，並根據多個模型的檢測結果對化合物的生物活性進行綜合評價。

對高通量藥物篩選的服務功能：高通量藥物篩選的工作量大，自動化程度高，也涉及到許多繁瑣的工作。高通量藥物篩選數據庫管理系統對與藥物篩選相關的業務往來通訊、檔案管理以及各種樣品標簽的打印進行管理，使高通量藥物篩選的各個環節程序化、標準化。

藥物設計與藥物發現功能：高通量藥物篩選產生大量的化合物結構信息，隨著篩選的進行，生物活性信息也特大幅度提高。高通量藥物篩選數據庫管理系統通過對同壹模型不同的呈現陽性反應的化合物結構進行分析，找出其構效關系，從而為藥物設計提供參考。

1.5 篩選模型

是指用於檢測藥物作用的實驗方法。由於高通量篩選要求反應總體積小，而且，反應具有較高特異性和敏感性，因此對於篩選模型也要求較高。這些模型主要集中在受體、酶、通道以及各種細胞反應方面。基因水平的藥物篩選模型，使藥物篩選模型的範圍更為廣泛。

1.5.1 以酶為靶的高通量篩選 以酶為作用靶的高通量篩選方法，絕大多數是直接檢測酶活性。具體方法根據酶的不同而不同，主要有基於放射性的方法和基於比色、熒光的方法兩大類。

基於放射性的方法多是將底物標記，測定放射性產物的生成。Taft等建立了(1,3)β-葡聚糖合酶抑制劑(抗真菌)的高通量篩選方法。將含有酶的菌絲提取物、α-澱粉酶和UDP-14C-葡萄糖加入96孔板的孔中，溫孵、反應。終止反應後，濾去未被合成進入的底物。閃爍計數檢測濾器上保留的(1,3)β-葡聚糖，指示酶活性大小。

也有將酶標記，測定被特異結合的酶的方法。Vollmer等建立了壹種以青黴素結合蛋白(PBP)為靶的抗生素的高通量篩選方法。PBP既是糖基轉移酶又是肽轉移酶，該法是篩選其糖基轉移結構域的活性位點上的可結合物。將莫諾黴素(moenomycin)結合於壹種小球上，制成混懸液，加入96孔板，然後加入3H標記的PBP(細菌膜粗提物)和受試化合物，孵育、過濾去掉非結合的放射性，閃爍計數測得的放射性指示PBP與莫諾黴素結合的情況及受試化合物對其影響。

另外，基於放射性而無需過濾分離的SPA也有應用。Brown等建立了內源性肽酶的水解活性檢測方法，用以研究其抑制劑。用3H標記的肽底物，通過生物素(biotin)與抗生物素蛋白(avidin)包裹的SPA閃爍球相連。酶解使3H隨肽的斷裂而離開閃爍球。測定3H放射性作用於閃爍球產生的閃爍信號的丟失量，即指示酶活性大小。

基於比色、熒光等的方法有壹些報道。Waslidge等建立了脂氧合酶抑制劑的篩選方法。酸性條件下，脂的過氧化物能把Fe2+氧化為Fe3+，然後氧化二甲酚橙(xylenol orange)，產物在可見光區620nm有強烈吸收。在96孔板上測定。Zhang等建立了HIV逆轉錄酶抑制劑(抗病毒藥物)的高通量篩選方法。方法使用了“同質時間分辨熒光”(homogenous time resolved fluorence，HTRF)技術，既實現了非分離操作(同質)，又避免了放射性同位素的使用。該方法基於逆轉錄酶能很容易地將核苷酸類似物(如生物素-11-dUTP)引入新生DNA鏈。在96或384孔板上，將生物素化的引物/模板與抗生蛋白鏈菌素-銪在板孔中混合孵育，加入逆轉錄酶，再加入生物素-dUTP和d-TTP混合物啟動反應。反應60min後，加入鏈親和素-別藻藍蛋白(streptavidin-allophycocyanin)，孵育，用HTRF分析儀讀取數據。該法也可用於多種其他的核酸聚合酶。

1.5.2 以受體為靶的高通量篩選 以受體為作用靶的高通量篩選方法。檢測功能反應的優點是易於區分激動劑和拮抗劑。經典的功能檢測方法通量低，而引入基於重組技術的報告基因檢測方法極大地提高了篩選通量，既高效且節省成本。檢測第二信使或下遊機制如磷酸化，傳統方法也比較麻煩，不適於高通量檢測，但將這些機制與報告基因相偶聯則能克服。

1.5.3 以離子通道為靶的高通量篩選 Negri等建立了貝類動物毒素的高通量篩選方法。其作用靶為Na+通道上的蛤蚌毒素(STX)結合位點，用放射性配體(3H-STX)進行競爭性結合試驗考察受試樣品。Yong等用酵母雙雜交的方法高通量篩選幹擾N型鈣通道β3亞單位與α1β亞單位相互作用的小分子，尋找新型鈣通道拮抗劑。

1.5.4 以核酸為靶的高通量篩選 Hamasaki等建立了以16S rRNA編碼區結構和HIV-RRE RNA結構為靶的抑制劑的高通量篩選方法。尋找類似氨基糖甙類抗生素而親和力更高或作用於相同核酸的其他位點的新化合物，以及不易被代謝失活的新化合物。方法基於當含芘的氨基甙類似物結合於RNA時，芘的熒光被淬滅的原理。在96孔板上，將芘碳酰巴龍黴素(PCP)，RNA結構配成溶液後加入有受試化合物的板孔中，用熒光讀板器考察熒光恢復的程度。

1.5.5 以細胞功能為基礎的高通量篩選

1.5.5.1 內皮細胞激活 內皮細胞激活是急慢性炎癥過程中重要的組成環節。Rice等以E選擇蛋白在細胞表面的表達作為標誌，建立了內皮細胞激活抑制劑的高通量篩選方法。建立人臍靜脈內皮細胞培養系統。IL-1刺激下，E選擇蛋白在內皮細胞表面的表達用ELISA方法定量。方法包括細胞固定、加液、加受試化合物等操作，能保持細胞完整，不昂貴，可重復，篩選速度可達每星期1000種化合物。適用化合物範圍很寬，並且方法用細胞作為檢測對象，使能夠較早地發現細胞對化合物的攝取及化合物的細胞毒性。

1.5.5.2 細胞雕亡 Erusalimsky等建立了新型細胞雕亡調節物的高通量篩選方法。細胞預先用3H 胸苷標記，與雕亡誘導物孵育後，連續經過兩種玻璃濾器。壹個是中性的，捕獲完整的染色質和高分子量DNA。另壹個裝有DEAE活性基團，捕獲低分子量DNA碎片。通過對濾器上放射性的測量，可以對DNA的破碎情況定量。

1.5.5.3 抗腫瘤活性 Lu等建立了用高通量“生物活性指紋”篩選抗肺癌藥物的方法，考察受試分子(類維生素A及類維生素A相關分子)對許多不同細胞系的效應特點。檢測指標包括：(1)肺癌細胞生長抑制檢測。選擇了約50種腫瘤和非腫瘤細胞，包括了大量不同的組織和(或)腫瘤來源。細胞暴露於受試化合物5d後，用標準比色法測定存活細胞百分率。20%生長抑制率指示有活性。(2)集落形成抑制檢測，用以區分細胞生長抑制作用和細胞殺傷作用。6孔板上加NCI-H292非小細胞肺癌細胞，暴露於受試物壹定時間。然後對細胞進行清洗，植於無受試物的培養介質***7d。用結晶紫對細胞染色，考察集落形成情況。(3)雕亡檢測，用ELISA方法測量細胞DNA破碎。(4)轉錄調控檢測，用以考察受試化合物是否有類維生素A受體介導的轉錄抑制作用。方法是將HeLa TK-細胞用73Col-CAT報告基因連同受體的表達載體轉染，與受試物壹起培養，用ELISA方法檢測CAT活性。

1.5.5.4 G2檢查點(G2 checkpoint) Roberge等建立了G2期檢查點抑制劑的高通量篩選方法。將MCF-7m p53細胞培養，種在96孔聚苯乙烯組織培養板上。照射使細胞進入G2靜止期，加入受試化合物用ELISA方法檢測核仁蛋白(nucleolin)的磷酸化形式，從而得到從G2期釋放進入M期的細胞數量，即抑制G2檢查點程度。

1.5.5.5 信號轉導通路 Su等建立了TGFβ3通路作用物的高通量篩選方法。構建融合報告基因，轉染細胞，選擇蟲熒光素酶表達能被TGFβ高誘導的克隆。將細胞植於96孔板，與受試化合物孵育後，稀釋並加入Steady-Glo底物測蟲熒光素酶活力，與對照比較，計算相對酶活性增加值。

1.5.5.6 細菌蛋白分泌 Alksne等建立了以抑制細菌蛋白分泌為作用方式的新型抗生素的高通量篩選方法。該方法基於SecA-lacZ融合報告基因。SecA是壹種自我調控翻譯的蛋白，當細菌蛋白分泌被幹擾時，該報告基因被誘導。

1.5.5.7 細菌生長 Chung等建立了抑制分枝桿菌生長化合物的高通量篩選方法。選擇了壹種腐生性分枝桿菌代替結核分枝桿菌，因其具有生長迅速以及非感染性的特點。通過測定細胞攝入放射性標記的尿嘧啶，考察受試化合物對分枝桿菌活力的作用。用96孔板的形式，1d內可以測試數千個樣品。

2．生藥活性成分的高通量篩選

樣品是高通量藥物篩選的物質基礎，樣品庫來源的化學多樣性是決定高通量篩選技術能否成功的關鍵因素之壹。前面我們談到，化合物樣品主要有常規化學合成、組合化學合成和從天然產物中分離純化幾個來源。而從天然產物中分離出來的化合物，由於其母核結構和活性基團是長期的自然選擇形成的，它們具有人工合成化合物所不能比擬的優勢。

我國擁有非常豐富的藥材資源，幾十年來，我們應用藥理學手段，對我國的傳統藥物進行了大規模的研究和篩選，取得了巨大成就。但是，僅僅依靠傳統的藥理實驗方法，既耗時，勞動強度又大，還需要使用大量實驗動物，顯然不能適應大量樣品的同時篩選。雖然經過努力，已從生藥中分離、提取、純化出大量化合物，但由於研究手段的落後，使大量分離出的化合物得不到充分的利用，造成了化合物資源的極大浪費。

因此，將高通量篩選技術應用於生藥的活性成分研究，既是對高通量篩選技術的不斷完善，又是將這壹技術應用於中藥現代化研究的有益嘗試。

如何對生藥的活性成分進行高通量篩選呢？其原理、方法和人工合成化合物的高通量篩選基本壹致，區別主要在於篩選前需要從生藥中將化合物提取出來並進行適當的分離和化學多樣性的評價。相同的就不再贅述，這裏主要談壹下提取、分離和多樣性評價的問題。

2.1 提取 由於高通量篩選需要大量的樣品來源，所以常規的提取方法顯然不能滿足這壹要求。尋找壹個快速、高效、連續、自動化的提取方法顯得迫在眉睫。加速溶劑提取技術是壹個新的提取技術，在準備好樣品和對提取方法（或程序）進行設定後，自動進樣和自動收集裝置就可以連續對最多24個不同樣品自動完成樣品的提取和提取液的收集，簡單方便。應用這壹技術，可以得到大量的生藥的提取物。

2.2 分離及化學多樣性評價 我們都知道，生藥的化學成分相當復雜，通過提取得到的提取物往往是大量單體組成的混合物，所以篩選前需要對生藥的提取物進行適當的分離。在眾多的分離手段中，制備型HPLC應該是最為理想的，它具有快速、高效、自動化等諸多優點。

分離完成後還需要對分離的物質進行化學多樣性的評價，以提高高通量篩選的效率。以前，這種評價多是基於物種的地理分布、生物學分類、化學分類以及基源等關系，隨著科技的進步，多種現代化手段開始應用於化學多樣性的評價。其中，色譜-電噴霧質譜聯用（HPLC-ESI-MS）技術在這方面做出了有力的嘗試。首先，它做出成分的離子信號（m/z）對保留時間的平面圖，然後對這些數據進行統計學的相似度評估從而對樣品的多樣性進行定量的評價。接著，三維的HPLC數據被轉換為CDF文件格式並傳輸到UNIX工作站。數據文件中的每壹個離子（包括保留時間、質量、離子強度等數據）被定位在壹個二維圖譜中，保留時間和質量分占壹個軸，離子強度數據儲存在位點中。濾除噪聲以後，離子的中心時間和中心質量被計算出來。根據對LCMS的數據處理，混合物間的相似度被定量地計算出來。這種數據處理基於以下的壹種關系，這種關系表征了樣品1中的離子i和樣品2中的離子j的“化學空間”距離。

其中，ti表示離子i的色譜保留時間，mi表示離子i的質荷比（m/z），wt是保留時間的權重系數，wm是質量的權重系數。dij是離子i和離子j的歐幾裏的距離，n1和n2分別是樣品1和樣品2中確認的離子數。sij是離子i和離子j之間的相似度（0-1），相似度值為1表明是相同樣品，相反，相似度值接近0則表明樣品具有很高的化學多樣性。通過這種方法，可以很好的解決樣品化學多樣性的評價問題。