新药研发中“只做一次实验”即可预测药物抑制效果

在新药开发过程中，只需一次实验就能预测药物抑制效果的分析方法在韩国被提出，引发关注。

KAIST表示，数学科学系教授 Kim Jaekyung 研究团队（基础科学研究院（IBS）医学生命数学组 CI）与忠南大学药学院教授 Kim Sangkyum 研究团队及基础科学研究院（IBS）医学生命数学组开展联合研究，提出了一种只需一次实验即可预测药物抑制效果的分析方法。相关消息于16日公布。

（自左起）Chungnam 国立大学教授 Kim Sanggyum、博士 Song Yunmin、本科生 Jang Hyeongjun、KAIST 教授 Kim Jaegyeong，（左上）Chungnam 国立大学教授 Yoon Hwiyeol。KAIST 提供

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药物抑制效果是指药物抑制特定酶的作用，从而影响其他药物的代谢（分解及处理过程）或生理学效应的现象。

迄今为止，在新药开发中一直采用在大量浓度条件下反复实验，分析药物间相互作用并推算抑制常数的方式。该方法迄今已在超过6万篇论文中被引用，应用十分广泛。

与此不同，联合研究团队通过数学建模和误差地形分析（在优化问题中展示各参数组合误差大小的地形图），去除对提高精确度没有贡献的抑制剂浓度，提出了一种即便只使用单一浓度也能精确估算抑制常数的新分析方法“50-BOA”。

联合研究团队将这一技术应用于实际实验数据，确认在提高实验效率75%以上的同时，还能改善精确度。

此次研究在减少重复实验导致的资源消耗的同时，最大限度降低了解释偏差，被认为是提升新药开发过程效率的新方法，因而备受瞩目。

尤其是，该成果展示了数学方法如何革新生命科学实验设计，具有代表性意义。

抑制常数不仅反映药物效果，还被用作预测和防止联合用药时可能发生的药物相互作用的关键指标。美国食品药品监督管理局（FDA）在新药开发过程中，建议事先评估包括抑制常数在内的酶抑制特性，以预测药物相互作用的可能性。

传统上，抑制常数是将数学模型应用于在不同底物及抑制剂浓度下测得的代谢速度数据来进行估算。然而，通过这种方式，对同一底物-抑制剂组合进行研究时，估算值往往相差超过10倍，给在新药开发中准确预测药物疗效和不良反应带来了困难。

50-BOA 概念图。KAIST 提供

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对此，研究团队对抑制常数估算过程进行了数学分析，结果发现，现有方法中使用的数据有一半以上对实际估算并无必要，甚至可能造成扭曲。他们揭示出，相比于采用多种抑制剂浓度的传统方式，在单一较高抑制剂浓度下得到的估算结果反而可能更加准确、高效。

研究团队还通过将表示抑制剂浓度与抑制常数之间关系的公式以正则化方式（在优化中用于求解设定不当的问题或防止过拟合的技术）加入模型，开发出提高精确度的新分析方法“50-BOA”。50-BOA只需一个抑制剂浓度就能精确估算抑制常数，在大幅减少实验次数的同时，反而提高了精确度。

KAIST教授 Kim Jaekyung 表示：“本研究是一个典型案例，表明数学可以改变实验设计，从根本上提升生命科学领域研究的效率和可重复性。”

忠南大学教授 Kim Sangkyum 表示：“希望本次研究成果不仅仅止步于提高实验效率，而是成为提升药效和不良反应预测准确度的新标准。”

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此外，本研究在韩国研究财团、基础科学研究院以及KAIST的支持下完成。论文第一作者为KAIST融合人才学部本科生 Jang Hyeongjun 与数学科学系博士 Song Yunmin，他们共同参与了研究。

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