第二配位层调控纳米酶抑制作用助力早期药物发现：开启药物研发新征程

在早期药物发现中，天然酶存在获取困难、成本高及易受环境影响等问题。研究人员开展了关于设计具有特定第二配位层纳米酶（CuNC - OH）的研究。结果表明，该纳米酶能特异性识别抗甲状腺药物，且基于此建立的纳米酶辅助药物发现试剂盒（NDDK）可降低成本。这为早期药物发现提供了新途径。

　　在药物研发的漫长道路上，早期药物发现阶段至关重要，但却面临着诸多难题。传统的基于酶的药物筛选方法，依赖天然酶进行酶抑制分析以识别和分类抑制剂，进而理解药物作用机制。然而，天然酶存在着难以分离和纯化的问题，导致其价格昂贵，产量低且质量参差不齐，很多酶甚至在市场上难以获取。同时，蛋白质骨架对温度、pH 等环境因素极为敏感，酶的变性不仅增加了成本，还影响了检测结果的可靠性。因此，寻找先进的酶替代物辅助早期药物发现迫在眉睫。

在此背景下，华中师范大学的研究人员展开了深入研究。他们致力于设计一种新型纳米酶，期望通过对纳米酶结构的优化，使其能够更有效地模拟天然酶的功能，为早期药物发现提供更高效、低成本的解决方案。最终，研究人员成功制备出具有原子分散 Cu - N₄位点且近端带有羟基的纳米酶（CuNC - OH），并在此基础上建立了纳米酶辅助药物发现试剂盒（NDDK）。这一成果发表在《Nature Communications》上，为药物研发领域带来了新的曙光。

研究人员在这项研究中运用了多种关键技术方法。在材料表征方面，使用透射电子显微镜（TEM）、高分辨率透射电子显微镜（HR - TEM）、高角度环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF - STEM）结合能量色散光谱（EDS）以及 X 射线吸收光谱（XAS）等技术，对纳米酶的结构和电子态进行了详细分析。通过电子顺磁共振（EPR）和原位衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR - FTIR）研究纳米酶的催化过程。利用基于密度泛函理论（DFT）的计算方法，深入探究第二配位层对纳米酶活性的影响。此外，还运用了微流控芯片技术和机器学习算法，用于药物筛选和数据分析。

下面来看具体的研究结果：

1. 纳米酶的合成与表征：研究人员采用盐模板策略合成 CuNC - OH。TEM 和 HR - TEM 图像显示其具有超薄纳米片结构且无聚集物种，HAADF - STEM 和 EDS 图像表明各元素均匀分散。FTIR 光谱和 XPS 分析证实了硝酸处理后引入了更多 - OH，XAS 研究显示 - OH 的引入未影响 Cu 的电子结构，但改变了第二配位层。
2. 过氧化物酶样活性表征：以 3,3’,5,5’ - 四甲基联苯胺（TMB）为显色剂检测纳米酶的过氧化物酶样活性。CuNC - OH 对 H₂O₂的亲和力更强，其单位 Cu 位点的比活性比 CuNC 高 7.19 倍。EPR 和 ATR - FTIR 研究表明，CuNC - OH 和 CuNC 的催化过程遵循类似机制，但近端羟基影响了 H₂O₂的吸附和活化。DFT 计算进一步揭示，近端羟基通过改善 H₂O₂的吸附和活化来提高 Cu - N₄位点的过氧化物酶样活性。
3. 过氧化物酶样活性的抑制作用：以半胱氨酸（Cys）和甲巯咪唑（MMI）为模型抑制剂，研究第二配位层对纳米酶抑制作用的调节功能。XPS 光谱和动力学实验表明，CuNC - OH 对 MMI 表现出更特异性的抑制行为，而对 Cys 的抑制作用较弱。DFT 计算显示，近端羟基增强了 MMI 的吸附，从而影响了纳米酶的抑制效果。
4. 抗甲状腺药物的初步筛选应用：为解决传统酶基药物发现试剂盒（EDDK）成本高的问题，研究人员开发了 NDDK，并结合微流控芯片和机器学习算法，对多种抗甲状腺药物进行筛选和分类。结果显示，NDDK 能够准确区分抗甲状腺药物和其他分子，在盲测中成功筛选出潜在的抗甲状腺药物，且成本显著降低。此外，NDDK 还可用于药物质量检测。

研究结论和讨论部分指出，该研究成功制备了具有工程化第二配位层的 CuNC - OH 纳米酶，其近端羟基类似于天然酶口袋中的氨基酸，优化了 H₂O₂的吸附构象，使过氧化物酶样活性大幅提高，并对抗甲状腺药物具有更特异性的结合能力。基于此开发的 NDDK，结合机器学习算法，可在早期药物发现的初级筛选阶段有效降低成本，同时还能用于商业药片的质量检测。该研究强调了纳米酶抑制作用及第二配位层设计的重要性，为纳米酶在药物发现领域的广泛应用提供了范例，有望推动整个药物研发行业的发展，开启早期药物发现的新篇章。