ITC中确定性误差传递揭示标准条件下Kd值的多重误差机制

本研究针对等温滴定量热法（ITC）测定平衡解离常数（Kd）时存在的系统性误差问题，通过建立闭式数学模型量化分析物浓度与热测量误差对Kd的影响。研究发现即使c值（10-100）在推荐范围内，误差仍可导致Kd值出现多倍偏差，为分子互研究提供了关键误差评估框架。

　　

在药物研发和分子诊断领域，准确测定平衡解离常数（K_d）对理解分子互作至关重要。等温滴定量热法（ITC）因其无需标记即可直接获取结合热力学的优势被广泛应用，但其测定K_d时的系统性误差常被忽视。传统研究缺乏定量分析误差传递的框架，导致高c值（10-100）条件下K_d的准确性存疑。

为解决这一难题，研究人员通过建立闭式数学模型，首次量化了ITC中分析物浓度误差（ΔL₀/L₀≈5%）和热测量误差（ΔQ_i/Q_i≈1%）对K_d的影响机制。研究发现误差传播呈现三阶段性特征：低c值时误差由ΔH°主导，中c值达最优平衡，而高c值时浓度误差被显著放大。特别值得注意的是，即使在推荐c值范围内，K_d仍可能出现多倍偏差（如c=100时误差达5倍），这一发现发表于《Biophysical Chemistry》，为ITC实验的准确性评估提供了理论基石。

关键技术包括：

1. 基于1:1结合模型的误差传递方程推导
2. 热力学参数ΔH°的直接测量技术
3. 非线性回归分析结合蒙特卡洛模拟验证

【2.1 经典平衡K_d测定的数学基础】
通过建立T+L?C平衡模型，推导出K_d=TL/C的核心方程，并引入未结合配体分数R=L/L₀。研究表明当R≈0.5时，误差传播对c值（L₀/K_d）呈现三相位依赖。

【2.2 ITC测定K_d的数学原理】
将热变化Q_i=V₀ΔH°L₀(1-R)与经典模型关联，证明滴定与非滴定方法在误差传播本质上的一致性。

【2.3 ITC中误差传递分析】
发现强相关性误差源满足线性关系|ΔK_d/K_d|=A+Bc，而弱相关性误差符合二次函数平方根关系，其中阈值由Θ/Ω决定。

【2.5 实际误差参数设定】
实验数据显示现代ITC仪器虽可实现1-2%的热测量精度，但样品制备导致的浓度误差（ΔL₀/L₀≥5%）和摩尔比误差（ΔΓ/Γ≈10%）仍不可避免。

【2.7 提升K_d测定可靠性】
建议结合热位移分析、毛细管电泳等技术进行交叉验证，并开发用户友好的误差评估工具。

该研究首次通过确定性模型揭示ITC测定K_d的误差放大机制，突破性地指出传统c值推荐范围的局限性。通过量化浓度与热测量误差的传播规律，为分子互作研究提供了关键的质量控制框架，对药物筛选和诊断试剂开发具有重要指导意义。未来需进一步开发简化版误差评估工具，推动该理论框架的实际应用。