利用载体介导的转胞吞作用提升通透性成功的事例
中枢神经系统疾病(如阿尔兹海默症，帕金森病，脑卒中和脑癌等)是全球引起死亡的第二大疾病，严重危害人类健康。中枢神经系统疾病的药物需要进入大脑发挥作用，但血脑屏障(Blood–Brain Barrier, BBB)的存在限制了药物的通过，成为中枢神经系统药物的瓶颈。 血脑屏障是介于血液和脑组织之间的天然屏障，由脑微血管内皮细胞(Brain Microvascular Endothelial Cells, BMECs)、周细胞和星形胶质细胞终足组成。内皮细胞之间形成紧密连接，几乎只有小的亲脂分子能以被动扩散的方式进入。除了被动扩散之外，大脑和外界物质交换的常见机制还有主动转运、外排转运和载体介导的转胞吞作用(Carrier-Mediated Transcytosis, CMT)等。 血脑屏障对维持脑内微环境稳态至关重要，阻止亲水物质、带电分子、蛋白质和多肽进入大脑，在人体内起到保护作用，但同时也有效阻挡了超过98%的小分子药物以及几乎100%的大分子药物(如重组蛋白和单克隆抗体)，使它们的脑内暴露量不足，从而限制了药效。
为了更好指导CNS药物设计，科学家开发了许多方法用来评价小分子的BBB渗透能力。
基于理化性质的计算机模拟
Lipinski’s五原则是基于理化性质评价化合物成药性的重要理论，同样适用于CNS药物的设计过程。基于大量实验经验，科学家提出来各种参数的参考范围。 2010年辉瑞科学家开发了结合以上六个理化参数的多参数优化算法(MPO)以通过计算机模拟方法预测化合物的BBB渗透性。CNSMPO能够平衡多种可变参数，同时扩展CNS药物的设计空间且考虑了ADME(吸收、分布、代谢、排泄)对BBB渗透性的影响，此外科学家也开发出了许多其他的评价算法。所有算法的评估结果只能作为参考，具体的BBB渗透性还需要进一步的实验验证。
体外BBB渗透性预测方法
与计算机模拟相比，体外预测方法是相对准确的，而相比于体内实验，体外预测方法则更加方便。因此，体外预测方法常用于高通量筛选中以预测分子的BBB渗透性。
抗干扰滤波器平行人造膜通透性分析(PAMPA)是一个研究被动吸收的渗透模型，常用于药物通过各种生物膜系统的评价，被测化合物从供槽通过单层生物膜扩散进入接收槽。人工膜通常来自包含特异性磷脂的猪脑以模拟BBB，通常以市售药物的值作为参考，以验证线性相关。以有效渗透率(Pe)表示化合物的渗透性。该法使用的人工膜并非双层膜结构且缺少转运体以至于不能反映外排和CMT情况，导致测量结果与实际情况参数偏差。
电磁屏蔽罩基于细胞的单层转运分析使用来自细胞的极性单层膜构建体外BBB模型，包括非脑源性的MDCK细胞、Caco-2细胞、永生化脑内皮细胞系RBE4细胞等。MDCK-MDR1和MDCK-BCRP是两个被广泛用于药物发现中评价转运体介导的外排情况的细胞系。P-gp(MDR1)和BCRP是大量表达于BBB的两个药物外排转运体，外排率(ER)是影响药物BBB渗透性的重要参数。将细胞种于96孔跨孔板(96-welltranswellplates)中、在一定的高密度下形成极性单层膜，可以测定化合物从顶层转运到基底外(A-B)和从基底外转运到顶层(B-A)的转运情况。从顶层到基底外的样品被收集并且通过LC-MS分析，计算表观渗透系数(Papp)和ER。大多数的CNS药物具有很高的被动渗透性，Papp>15x10-6cm/s，当ER<2.5时表明化合物不是P-gp或者BCRP的外排底物。集飞行器
体内实验测定脑内药物比率
体内评价方法具有更好的准确性和可靠性。通常使用的方法包括测定Cbrain/ Cplasma参数、微透析、脑暴露评价(BEA)等方法。
Cbrain/Cplasma是广泛用于评价脑分布的参数，其值低于0.1则表明化合物不能自由透过BBB。未结合药物浓度(Cu)被认为是大脑药物发挥活性的主要部分，未结合分数(fu)是组织中可利用的游离药物比例。血浆中未结合药物浓度(Cu,p)=血浆中总药物浓度(Cp)xfu,p；脑中未结合药物浓度(Cu,b)=脑中总药物浓度(Cb)xfu,b。相应的脑-血浆未结合药物分配比(Kp,uu=AUCu,b/AUCu,p)是一个新的评价参数。Kp,uu为0.3作为一个区分脑渗透或非脑渗透临界值。微透析是一个方便测量Cu,b的方法，BEA则是以Kp,uu作为参数。
地磁指数预报增加血脑屏障通透性或降低外排率的策略
在过去的五年中，提高CNS通透性最有效的策略依然是通过结构修饰来调整被动扩散。理化性质是决定血脑屏障穿透的关键因素。近年来的结构修饰大多基于多个参数的优化，这样在保持原有的活性的同时也能考虑到血脑屏障穿透性和成药性
大多数情况下，血脑屏障的穿透取决于化合物的亲脂性，但由于通过血脑屏障存在多种药
物转运机制，许多药物的亲脂性和药物的大脑暴露之间通常会出现偏差。由于血脑屏障的主动外排机制，许多高亲脂物在脑内的浓度很低。多药耐药蛋白1(Multiple DrugResistance1,MDR1)，也称P-糖蛋白(P-glycoprotein, P-gp)转运体和乳腺癌耐药蛋白(Breast 信号处理Cancer Resistance台历打孔机 Protein, BCRP)转运体都是中枢神经系统中重要的药物外排转运蛋白。其中研究最深入的转运蛋白是P-gp，它在血脑屏障中高度表达，这也是许多药物不能进入大脑的原因。P-gp底物的结合倾向与化合物的理化性质相关。消除氢键供体、减小分子尺寸、减少电负性原子(如用S或CH2取代O)以及进行构象限制等都可以用来优化P-gp的抑制剂。
亲脂性定义为非离子化化合物在两个不混溶相(如正辛醇和水/缓冲液)中的平衡分配系数，是化合物最重要的理化性质之一。亲脂性影响化合物的吸收、分布、代谢、排泄、毒性以及药理活性等，也是一个与血脑屏障穿透性密切相关的参数。通过改善亲脂性，可以增强药物的血脑屏障穿透。在结构优化中，常用的方法是引入氟原子。氟在特定情况下的应用可以增强亲脂性，同时通过占据氧化代谢的位点提高代谢稳定性。此外，由于氟的体积小，很容易并入结构中，一般不会破坏化合物的空间构象。
间变性淋巴瘤激酶(Anaplastic Lymphoma Kinase, ALK)是具有ALK基因融合或激活突变体癌症的重要靶点。克唑替尼(crizotinib,1)是广泛使用的ALK抑制剂，由于不能穿过血脑屏障，对中枢神经系统癌症转移的效果较差。研究人员通过引入氟乙基增加了克唑替尼的亲脂性，血脑屏障通透性有所提高。注射5分钟后，[18F]氟乙基克唑替尼(2)的%ID/cc为6.6，而限制在血管腔内的示踪剂的预期值仅为0.2%ID/g，2可能具有更好的潜力。
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