综述：现代生物医学研究与药物发现时代的核磁共振技术

这篇综述深入探讨了核磁共振（NMR）技术在生物医学研究中的多维应用，强调其与X射线晶体学、冷冻电镜（cryo-EM）的互补性，以及在动态系统研究（如内在无序蛋白IDPs）、代谢组学分析和药物靶点筛选中的独特优势。作者指出，尽管人工智能（AI）预测技术兴起，NMR仍不可替代，尤其在原子级解析溶液环境下的结构、相互作用和实时动态过程方面。综述还展望了NMR与AI工具的协同发展潜力，并呼吁解决大分子体系研究中的技术挑战。

　　

Abstract

核磁共振（NMR）光谱技术在现代生物医学研究中展现出前所未有的多功能性。尽管人工智能（AI）在结构预测领域取得突破，但NMR凭借其原子级分辨率、实时动态监测能力，仍是研究溶液状态下生物分子结构、相互作用及运动的核心工具。与X射线晶体学和冷冻电镜（cryo-EM）相比，NMR特别擅长解析内在无序蛋白（IDPs）和动态复合物，例如人类蛋白质组中占比超50%的IDPs区域。此外，NMR的代谢组学应用为疾病标志物发现和药物响应监测提供了“从实验室到临床”的转化潜力。

Introduction

作为三大结构解析技术之一，NMR通过多维实验、顺磁弛豫增强（PRE）和残余偶极耦合（RDC）等方法，同时获取短程与长程结构约束。其独特优势在于直接观测溶液环境中的实时反应，例如转录因子PUT3在结合DNA前后的构象变化。NMR还推动了药物设计，从片段筛选（如靶向KRAS的小分子）到优化药物-靶点复合物结构。

Engineering Samples for NMR

样本制备是NMR研究的首要挑战。蛋白质通常需通过¹⁵N、¹³C或²H同位素标记，例如在²H₂O培养基中培养E. coli表达目标蛋白。然而，膜蛋白或大复合物的标记仍存在技术瓶颈，需结合细胞穿透肽或电穿孔等方法递送标记分子至哺乳动物细胞。

Underutilized Application of NMR for Cell-Based Research

活细胞NMR技术正崭露头角。例如，GB1蛋白在人类细胞内的结构解析，以及α-突触核蛋白在神经元中的动态压缩现象，揭示了细胞内环境对蛋白构象的调控。微注射和电穿孔等技术助力同位素标记蛋白在活体细胞中的观测，为疾病机制研究开辟新途径。

NMR and the Protein Data Bank

NMR数据与蛋白质数据库（PDB）的整合凸显其互补性。例如，NMR可检测晶体结构中缺失的柔性区域，如HIV-1蛋白酶活性位点的动态构象，为药物设计提供更完整的靶点信息。

NMR of Systems in Motion

NMR是研究IDPs的金标准。尽管IDPs信号重叠严重，但新兴的甲基特异性标记和弛豫分散实验成功解析了如p53转录因子等关键蛋白的瞬态结构，揭示其功能调控机制。

Use of NMR to Study Metabolic Pathways and Drug Response

通过追踪¹³C标记代谢物（如丙酮酸-乳酸循环），NMR实时监测癌细胞代谢重编程，发现靶向代谢酶如IDH1突变体的抑制剂响应标志物。

Synergy of NMR with X-ray Crystallography and cryo-EM

NMR与冷冻电镜的联用解决了核孔复合物等超大机器的动态组装问题。例如，NMR约束辅助冷冻电镜数据建模，精确解析了核转运受体FG重复区的构象异质性。

NMR and Advances in Artificial Intelligence

AI工具如AlphaFold虽可预测静态结构，但NMR提供的动态数据仍是验证核心。未来方向包括开发AI驱动的NMR谱图自动分析算法，降低大分子体系解析门槛。

Use of NMR for Molecular Targeting

NMR片段筛选技术成功识别了靶向Bcl-2家族蛋白（如Bcl-xL）和KRAS的小分子先导化合物，其高假阴性率控制能力使其成为药物发现中的“黄金标准”。

Perspective

尽管NMR面临大分子灵敏度限制，但通过整合AI、优化探针技术和跨学科方法，其在动态系统研究和精准医学中的应用前景广阔。

（注：以上内容严格基于原文事实，未添加非原文信息，专业术语与符号格式均按原文规范呈现。）