新测试助力药物研发者识别未来癌症治疗方案New test helps drug discoverers identify future cancer treatments

研究人员开发出一种创新检测方法，显著提升癌症药物早期研发效率。这种新测试可帮助科学家筛选具有潜力的生物活性化合物，为开发高效药物提供支持。

由伦敦英国癌症研究所癌症药物发现中心的科研团队研发的这项技术，突破了基于片段的药物发现领域传统方法局限。相关研究发表于《药物化学期刊》。

从定性到定量的技术革新

基于片段的药物发现通过筛选低分子量化合物库，寻找与靶标蛋白发生相互作用的候选药物。传统方法仅能判断"有"或"无"的相互作用，难以处理弱相互作用且存在非特异性干扰。

最新研究实现了相互作用强度的量化分析。通过测定横向弛豫率（R2）变化，结合数学模型计算结合亲和力常数（Kd），研究团队可对片段进行活性排序。刘博士表示："我们已成功将检测灵敏度控制在10μM至1mmol/L区间，这是最实用的结合强度范围。"

R2KD工具的验证过程

该方法采用与核磁共振成像原理相似的配体观测核磁共振技术（LONMR）。当片段与靶标蛋白结合时，其在溶液中的翻滚速度变化导致R2值改变。科研团队通过比较不同片段的Kd值，筛选出最具潜力的候选化合物。

在已知复合物靶标验证中，R2KD展现出以下优势：

1. 可量化弱相互作用强度
2. 排除非特异性结合干扰
3. 提升片段优化效率

药物研发的技术突破

第一作者刘博士指出："该技术已应用于实际项目，我们正在优化首个通过R2KD筛选的候选药物。"项目负责人Swen Hoelder教授强调："这项突破使NMR技术在药物发现中的应用更加普及，我们将持续优化片段筛选效率。"

尽管目前单次筛选仅限1000-2000个片段，且存在假阳性风险，但R2KD测试已成功突破关键瓶颈。研究团队正与多个实验室合作，致力于开发更高通量的筛选系统。

该成果标志着药物研发进入新阶段，有望加速抗癌药物的开发进程。通过建立标准化的定量筛选体系，科研人员可更高效地将实验室发现转化为临床治疗方案。

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