Biacore 2025年度回顾:从分子到世界,见证创新力量

Biacore 2025年度回顾:从分子到世界,见证创新力量

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2025年,是科学与创新交织的一年,也是Biacore不断突破边界的一年。从诺奖级研究到精准医疗、从药物研发到临床应用,Biacore不仅见证了分子互作的每一次探索,更以技术之力推动行业迈向新高度。它不仅是科研的工具,更是创新的引擎,连接学术与产业、串联分子与生命。

让我们一起回顾这一年Biacore的高光时刻,感受科学的温度,洞察未来的方向。

卓越贡献 | 探索前沿,点亮科学星河

这一年,Biacore在全球科研舞台上持续闪耀。从诺奖加持到顶级期刊的高频亮相,再到FDA药物审批的幕后支持,Biacore不仅是技术,更是推动科学边界的力量。
施展绝活 | 技术深耕,破解实验难题
2025年,Biacore不仅在宏观创新上引领潮流,更在实验细节中大显身手。从解决超慢解离问题,到AI+SPR结合的最新成果,再到噬菌体文库筛选的持续赋能,这些技术亮点为科研人员提供了实用且高效的解决方案。
药物研发 | 从分子到疗法,创新不止步
Biacore在药物研发领域持续发力,覆盖从天然产物到抗体研究、从纳米材料到双抗疗法,贯穿药物开发的全生命周期。每一次突破,都是科研与临床之间的桥梁,为未来治疗方案注入新的希望。
医学研究 | 守护健康,拓展诊疗新边界
在医学应用方面,Biacore技术不断拓展边界,深入神经退行性疾病、抗癌药物设计、核医学成像等多个领域。每一项创新,都是对生命的守护,为精准诊疗提供坚实支持,让科学温度传递到患者身边。
工具类 | 技术革新,赋能科研新体验
2025年,Biacore在工具创新上持续加码,推出文献资源平台、标准化操作指南、定制化芯片方案以及流程优化工具。这些升级不仅提升了实验效率,更让科研人员在探索未知时拥有更强大的技术后盾。
大事记 | 记录瞬间,见证行业脉动
这一年,Biacore不仅在技术上不断突破,还积极组织老友团聚,推出创新方案,强化与用户的互动。从新品发布到行业盛会,每一个瞬间都记录着Biacore与行业共同成长的足迹。
2025年,Biacore以创新为笔,书写了分子互作领域的精彩篇章。每一项技术突破、每一次行业互动,都是科学与健康的交汇点。未来,Biacore将继续携手科研与产业伙伴,探索未知,点亮希望,让创新之光照亮生命科学的前路。
Biacore高效筛选开启胰腺癌治疗新思路

Biacore高效筛选开启胰腺癌治疗新思路

Biacore高效筛选开启胰腺癌治疗新思路

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药物筛选是新药研发中的一个重要关口,Biacore凭借高灵敏度、低噪音值、支持有机溶剂矫正等优势,确保了药物筛选中的数据质量和分辨率;而其对高通量微孔板的兼容、对样品仓精准控温的设计、可以实现无人值守检测,又保证了药物筛选中的实验效率。
2025年南开大学药学院在《Journal of Hematology & Oncology》期刊发表研究论文,深入探讨了胰腺癌发病机制,并且开展了天然产物的筛选工作。

研究揭示了Sorcin蛋白在胰腺癌中作为铁死亡抑制因子的作用机制:Sorcin通过与PAX5相互作用阻止其核转位,降低FBXL12表达,减少ALDH1A1泛素化,从而抑制铁死亡。在聚焦到Sorcin蛋白之后,研究人员在Biacore上对天然产物文库进行了筛选,期望快速找到与Sorcin蛋白结合的潜在药物。

实验中将Sorcin蛋白氨基偶联于传感芯片,Biacore预设的筛选程序自动完成304个天然产物的单浓度进样,得到每个药物与靶点蛋白的结合响应值(RU),经过分析软件的分子量校准之后,成功鉴定出雷公藤红素(Celastrol)能够与Sorcin蛋白发生特异性结合(图1)。

图1:Biacore筛选出与Sorcin蛋白结合的药物雷公藤红素

Celastrol与Sorcin蛋白的亲和力实验显示该药物与靶点蛋白的亲和力达到了2.13 µM(图2),后续的细胞和动物实验也确证了该药物的作用机制:雷公藤红素通过结合Sorcin蛋白,阻断其与PAX5的互作,使PAX5进入细胞核并激活FBXL12表达,而表达的FBXL12促进ALDH1A1的泛素化降解,导致脂质过氧化物积累,最终触发铁死亡。
图2:Biacore检测Celastrol与Sorcin的亲和力
对于片段药物/小分子化合物筛选,Biacore已经有成熟的实验方案,预设的实验程序以及自动化的数据分析模型,完整的“Clean screen – Binding level screen – Affinity screen”三步法高效完成药物筛选流程。
1. Clean sceen剔除“粘性”化合物,避免残留影响后续实验
如下图中Sensorgram A呈现典型的“快上快下”形态,表示该片段没有残留结合;Sensorgram B进样结束后,信号没有完全回到基线,出现明显的残留响应,可能是“sticky”化合物。Sensorgram C进样期间信号异常,且结束后仍保持较高水平,几乎没有解离。说明该片段结合非常强或形成聚集,残留结合严重。

图3:Clean screen结果

2. Binding Level Screen:根据结合水平和曲线形态筛选潜在片段
Binding Level Screen的结果通常以Plot图的形式呈现,如下图中横坐标是筛选的样品,纵轴选择了binding_early报告点的结合响应值(经过自动分子量校准),并且在Plot图中用不同颜色标识出不同的结合行为类型,包括None(正常结合),Slope(进样时信号持续上升,说明结合速度慢或有聚集),Slow diss(进样结束后信号未能迅速回到基线,表明解离缓慢),R>Rmax(响应值超过理论最大值,可能由于非特异性结合或聚集)。

图4:Binding level screen结果

3. Affinity Screen:进一步验证结合并估算亲和力

该阶段确认在前两步(Clean Screen和Binding Level Screen)中筛选出的片段是否真正与靶标结合,并且通过模型拟合出亲和力数值。

超越单靶点!Biacore验证TMEM175双位点协同,开启神经退行治疗新范式

超越单靶点!Biacore验证TMEM175双位点协同,开启神经退行治疗新范式

超越单靶点!Biacore验证TMEM175双位点协同,开启神经退行治疗新范式

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帕金森病(PD)作为第二大神经退行性疾病,全球患者超600万,其病理核心α-突触核蛋白异常沉积的清除机制一直是研究难点。

跨膜蛋白175(TMEM175)的上调通过促进α-突触核蛋白聚集体的清除,具有改善帕金森病(PD)的潜力。理解TMEM175激动剂的结构基础对于揭示其PD治疗潜力至关重要。

近日,中山药物创新研究院、中国科学院上海药物研究所、南京中医药大学药学院及中南大学湘雅医院等13家单位联合在《Neuron》发表最新研究,首次解析人源TMEM175离子通道与三种激动剂的冷冻电镜结构,为基于结构的药物设计奠定了基础,并验证了TMEM175激动剂可有效降低病理性α-synuclein水平,为开发治疗PD的新型DMT提供了重要思路。

图1:文章截图
研究团队通过Biacore表面等离子共振(SPR)技术、系统性诱变、全内体溶酶体膜片钳技术及分子动力学模拟展开综合研究,研究结果一致表明DCY1020/1040结合在两个亚基的界面,诱导开放构象,而协同激动剂TUG-891进一步增强了这一构象,这些激动剂能促进病理性α-突触核蛋白的清除。

在帕金森病靶点TMEM175激动剂的研发中,精确测定小分子与靶蛋白的结合亲和力是优化先导化合物的关键一步。研究团队如何运用Biacore 8K系统,为DCY1020、DCY1040等候选分子提供关键的动力学数据支撑?

研究人员使用Biacore 8K SPR系统,对候选分子与TMEM175的结合进行了精准量化:

  • 芯片固定化:氨基偶联法,将经过peptidisc稳定化处理的TMEM175蛋白共价固定于CM5传感器芯片上,确保了靶蛋白在天然状态下的活性。
  • 图片
    样品检测:将候选化合物DCY1020、DCY1040和TUG-891进行梯度稀释,以30 μL/min的流速进样,实时监测分子结合与解离过程。
  • 图片
    数据分析:通过Biacore Insight专业软件进行动力学分析,获得结合亲和力(KD值)等关键参数,为结构优化提供明确方向。
Biacore数据清晰地证实了三种激动剂与TMEM175的特异性结合,且均未与空白peptidisc结合。这一发现为后续的冷冻电镜结构解析提供了关键的动力学数据支撑。正是基于这些精准的参数,研究团队成功揭示了TMEM175独特的“双位点协同激活”机制:DCY1020/1040结合于亚基界面诱导开放,而TUG-891在另一远离位点进一步稳定该构象。

图2:DCY1020与人类TMEM175结合

DCY1020未显示与peptidisc的结合

图3:DCY1040与人类TMEM175结合

DCY1040未显示与peptidisc的结合

图4:TUG-891与人类TMEM175结合

TUG-891未显示与peptidisc的结合

正是基于这些精准的结合参数,研究团队得以成功捕获TMEM175在激动剂作用下的开放构象,从而在原子层面直观揭示了其独特的“双位点协同激活”机制。

由此可见,此项研究成功地将精准的动力学数据(Biacore)、清晰的原子结构(Cryo-EM)与可靠的功能验证相结合,完整地诠释了TMEM175的激活机制。这不仅为帕金森病的药物开发指明了新方向,也再次证明,多技术平台的紧密协同,是攻克复杂靶点、推动源头创新的有效路径。

从TMEM175双位点协同机制的突破性解析,到帕金森病疾病修饰治疗新路径的开辟,Biacore始终以“分子互作金标准”的硬核实力,为科研创新注入关键动能。从靶点验证初筛阶段锚定有效方向,到候选分子优化时实现精准迭代,再到生产质控环节保障产品稳定性,每一步都以可靠数据筑牢创新根基。

无论是破解病理谜题,还是推动药物的临床转化,Biacore都如科研路上的“精准导航仪”,助力科学家突破技术瓶颈。以技术创新赋能基础研究,以全流程支撑加速药物落地,最终让更多像帕金森病这样的难治性疾病患者看到希望,持续为生命科学进步与人类健康保驾护航。

双抗ADC破局免疫逃逸,临床前数据引爆期待

双抗ADC破局免疫逃逸,临床前数据引爆期待

双抗ADC破局免疫逃逸,临床前数据引爆期待

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抗体偶联药物(Antibody-Drug Conjugates;ADC)被誉为精准打击肿瘤的“生物导弹”,它巧妙地将高细胞毒性的化疗药物与靶向肿瘤的单克隆抗体通过连接子结合在一起,实现了对癌细胞的“定点清除”。

然而,在临床实践中,ADC药物仍面临两大核心挑战:耐药性和治疗窗口窄。前者让初始有效的药物最终失效,后者则限制了给药剂量,使得疗效难以进一步提升。

为了突破这些瓶颈,双特异性抗体偶联药物(BsADC)应运而生,将目标直接对准肿瘤免疫逃逸的关键通路。研究发现,B7-H3和PD-L1这两个免疫检查点分子,在多种实体瘤中不仅高度表达,而且常常共表达,它们共同抑制T细胞的活性,导致免疫逃逸和患者预后不良。但临床前研究已证实,若同时阻断这两个靶点,能同时激活机体的天然免疫和适应性免疫,展现出强大的协同抗肿瘤潜力。

2025年8月,映恩生物的研发人员就基于以上背景开发出了名为DB-1419的新型双抗ADC。并在国际期刊Clinical Cancer Research上发表题为“Preclinical evaluation of DB-1419, a novel bifunctional and bispecific anti-B7-H3/PD-L1 antibody-drug conjugate”的研究论文,详细阐述了DB-1419的设计以及临床前研究数据,为ADC疗法的未来发展提供了重要参考。

那么,这个备受期待的双抗ADC表现究竟如何,让我们一探究竟!
研究人员设计的DB-1419的结构,如图1所示,就像一枚装备了“双制导系统”的智能生物导弹,一头瞄准B7-H3,另一头锁定PD-L1,同时携带了通过可裂解的连接子挂载了8个具有细胞毒性的P1003分子,最终形成了药物抗体比(DAR)高达8的这款双抗ADC药物—DB-1419。

图1:DB-1419的结构示意图

首先研究人员就对DB-1419进行了全方位的质量评估,包括结合特异性、亲和力、血浆稳定性,以及药代动力学特征等。在这其中,就用到了Biacore从分子水平上直接验证双抗ADC是否可以精准的识别并准确结合在靶点上以及结合的强度如何。

作者选择了使用Human Antibody Capture Kit与CM5芯片搭配使用,制作了一张捕获芯片,将DB-1419捕获到传感芯片上,然后以人和食蟹猴的B7-H3和PD-L1作为分析物依次流过芯片表面进行特异性及亲和力动力学的检测。

Biacore的检测结果表明,DB-1419对食蟹猴和人B7-H3和PD-L1具有强结合,亲和力分别为1.51×10-9;7.31×10-10;3.07×10-10;2.36×10-10(如图2所示)。

图2:通过Biacore研究DB-1419与人、

食蟹猴的B7-H3和PD-L1的物种交叉反应性

与此同时研究人员还对小鼠和大鼠的B7-H3和PD-L1蛋白进行了检测,结果表明其均具有较低的亲和性或无亲和性(如图3所示)。这些结果也证明了食蟹猴是进行DB-1419非临床药代动力学和毒性研究的最合适物种。而且其连接毒素在人和食蟹猴血浆中的附着稳定维持了至少21天,并且DB-1419的有效荷载P1003的释放率小于约4.4%。以上结果表明DB-1419是靶向B7-H3/PD-L1的BsADC,且具有高的结合特异性、亲和力和循环稳定性。
图3:通过Biacore研究DB-1419与小鼠和大鼠的B7-H3和PD-L1的物种交叉反应性

除此之外,在动物模型中,DB-1419同样表现不俗。在肝癌和肺癌的异种移植模型中,它实现了超过97%的肿瘤生长抑制,也就是几乎让肿瘤“消失不见”。更令人鼓舞的是,在模拟人体免疫环境的免疫活性模型中,DB-1419不仅能强力抑制肿瘤生长,还能有效阻断PD-1/PD-L1通路,激活肿瘤特异性免疫,甚至在PD-1抑制剂耐药的模型中也取得了显著疗效。

综上所述,DB-1419凭借其“化疗+免疫”双管齐下的创新设计,在临床前研究中展现了卓越的抗肿瘤活性、良好的药代动力学特性和可控的安全性。它不仅是一款药物,更代表了新一代ADC药物的发展方向。

诺奖团队+国内科研新成果见证实力!AI+SPR近期文章盘点

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过去一年,AI分子从头设计领域迎来爆发式增长,相关SCI论文已超百篇,其中近半数发表于Nature、Science、Cell等顶刊及其子刊。从预测设计到验证,Biacore所提供的高质量、高通量的亲和力动力学实验数据,无疑是重要的一环。

治疗性蛋白靶点大环肽配体的开发通常依赖于大规模筛选方法,这些方法资源消耗大且难以控制结合模式。尽管基于物理的肽设计方法和深度学习的蛋白质设计技术已取得显著进展,但目前仍缺乏可靠的蛋白质结合大环肽从头设计方法。

继去年开发了一种能从头设计生成全新蛋白质的人工智能算法:RFdiffusion后,诺奖得主David Baker实验室在Nature Chemical Biology上发布的RFpeptides——一种基于去噪扩散模型的流程【1】,可用于针对目标蛋白质设计大环肽配体。在四种不同蛋白靶点上分别测试了10-20个设计的大环肽,成功获得了所有选定靶标的中等至高亲和力配体。

相关阅读:

RFpeptides用来设计结合靶蛋白的环肽骨架;ProteinMPNN或LigandMPNN生成序列;RoseTTAFold2(RF2)、AfCycDesign(AFC)预测环肽-靶蛋白复合物结构,打分进行虚拟筛选(图1)。

图1:RFpeptides是一种基于扩散模型的技术流程,能够从头设计结合蛋白的大环肽

亲和力测定(验证)实验使用SPR技术(Biacore 8K),通过Biotin Capture Kit固定生物素化的目标蛋白。结合筛选阶段使用单循环动力学(SCK),10 nM,100 nM,1 μM,10 μM,100 μM连续进样5个浓度,结合60秒,解离120-150秒。测定成功设计的亲和力阶段,使用单循环动力学连续进样9个浓度,2-5倍稀释。兼顾了效率与数据质量。

以MCL1为靶蛋白,设计出9965个骨架,每个骨架4个序列,虚拟筛选后合成了27个大环肽。通过SPR筛选,验证大环肽和MCL1的互作,得到D2、D26。最终测定大环肽D2和MCL1亲和力为2 μM。

以MDM2为靶蛋白,设计了10000个骨架,每个骨架4个序列,虚拟筛选后合成了11个大环肽。通过SPR筛选,验证大环肽和MDM2的互作,得到D8。最终测定大环肽D8和MDM2亲和力为1.9 μM。
图3:靶向MDM2的大环肽的设计,筛选,验证过程
最佳抗GABARAP大环肽的KD值为6 nM,体外实验显示其IC50低于纳摩尔水平。
图4:靶向GABARAP的大环肽的设计,筛选,验证过程
对于靶标RbtA,尽管仅从靶序列出发(缺乏实验确定的靶结构),仍获得了KD值小于10 nM的高亲和力配体。

图5:靶向RbtA的大环肽的设计,筛选,验证过程

大环肽与MCL1、GABARAP和RbtA复合物的X射线晶体结构显示,其与计算设计模型高度吻合。与文库筛选方法中结合模式确定常成为主要瓶颈相比,RFpeptides生成的大环化合物结合模式可通过设计预知,这将极大促进下游优化进程。因此,RFpeptides为诊断治疗用大环肽的快速定制化设计提供了强大框架。

国内科研工作者成果

2025年6月10日,北大-清华生命科学联合中心/北京大学生物医学前沿创新中心/昌平实验室曹云龙团队联合中国科学院生物物理研究所王祥喜团队、美国Moderna公司Laura M. Walker团队在Nature Microbiology上发表论文【2】,提出了针对流行的高频突变病毒,通过预测病毒进化热点,快速准确筛选出广谱中和抗体的策略。发现了来自原始株康复者的广谱中和抗体BD55-1205,该抗体不但能中和所有现存的SARS-CoV-2突变株,与相同表位的其他抗体相比还对表位上的逃逸突变具有很强的抵抗能力,具有开发为新一代SARS-CoV-2广谱中和抗体药物的潜力。

Biacore 8K(SPR)实验(ProA-mAb-RBD)表明BD55-1205 IgG对RBD各种突变显示出高亲和力,范围为1  pM至18  nM,符合其对表位突变的兼容性(图6)。

图6:SARS-CoV-2 RBD突变体与BD55-1205 IgG的亲和力测定

2025年6月,中国科学院微生物研究所吴边研究员团队联合高福院士团队在National Science Review杂志在线发表研究成果【3】。该研究从蛋白质折叠与互作在分子层面的一致性出发,利用多任务学习和自蒸馏策略,开发了基于结构的图神经网络模型Pythia-PPI,实现了对单点突变引起的结合自由能变化(ΔΔG)的可靠预测。相较于传统物理能量函数,Pythia-PPI在预测精度、计算效率及使用便捷性方面均展现出显著优势,为蛋白质相互作用突变效应的定量预测与蛋白理性设计提供了有效工具。

为验证Pythia-PPI的应用价值,研究团队以靶向SARS-CoV-2 PT RBD的CB6抗体为研究对象,从模型预测结果中筛选出前10个可能增强亲和力的单点突变,并通过Biacore 8K(SPR)实验进行验证(ProA-CB6-RBD)。结果显示(图7),V63Y、S35A等突变体表现出稳定的亲和力提升,其中S31R突变体与RBD的结合能力提升超过两倍,充分验证了模型在突变筛选与实验指导中的可靠性与实用性。

图7:CB6突变体与SARS-CoV-2 PT RBD的结合能力结果示意图
超慢解离如何解?Biacore Chaser Assay实操参考!

超慢解离如何解?Biacore Chaser Assay实操参考!

超慢解离如何解?Biacore Chaser Assay实操参考!

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你是否遇到过这样“甜蜜的烦恼”:当药物-靶点或配体与受体的亲和力高到离谱,解离曲线几乎是一条直线,解离速率超出设备检测限,该如何破局?

今天带大家看看基因泰克、Sygnature Discovery等Biacore用户如何利用Chaser Assay检测超慢解离-超高亲和力互作。

基因泰克:Chaser Assay方法开发

基因泰克研究团队2018年发表的研究成果中,分别利用SA或NTA芯片构建Multi-point Chaser Assay或Single-Point Chaser with Affinity Capture实验方法,检测了多种激酶与29种小分子药物的解离速率和半衰期等数据【1】。其中Multi-point Chaser Assay对应不可逆的配体捕获方式,如SA芯片,当chaser慢解离时,需要用到多个通道。Single-Point Chaser with Affinity Capture对应可逆的配体捕获方式,一组通道即可完成一对或多对的Chaser Assay。
图1:Multi-point Chaser Assay检测方法

Chaser Assay中,首先在芯片表面构建配体-分析物复合物,在一定的解离时间后,分析物部分从芯片的配体上自发解离下来。此时引入竞争性结合分子chaser,获得chaser的结合信号(Rfree)。另外设置有配体,无分析物的通道,进样chaser,以获得chaser分子的Rmax。通过Rfree/Rmax VS解离时间,计算解离速率和半衰期等信息。
表1:使用Multi-point Chaser Assay检测小分子药物与靶点的解离速率

文中使用Multi-point Chaser Assay检测得到10-7 S-1的解离速率。
Sygnature Discovery:

IL-13 vs IL-13Ra2超慢解离

曲罗芦单抗(Tralokinumab)是一种专门针对IL-13细胞因子的全人源单抗,已证明在中重度特应性皮炎患者中的临床疗效和安全性。Biacore作为分子互作研究的“金标准”,被广泛应用在抗体-靶点、配体-受体的亲和力检测中。Sygnature Discovery的研究人员在使用Biacore检测IL-13与其受体IL-13Ra1,IL-13Ra2的亲和力时发现,IL-13Ra2的解离速率低于10-6 S-1(图2)。
图2:单循环动力学检测IL-13与其受体的结合

为了阐明曲罗芦单抗通过IL-13Ra2干扰IL-13内源性调节的程度,IL-13 vs IL-13Ra2的亲和力检测迫在眉睫。为此,参考基因泰克2018年发表的文章,作者进一步开发了一种简单而有效的办法:使用分析物本身或抗体作为chaser,引入芯片上配体分子的结合率(occupancy)概念,来计算超长时间(300000 s约3.5 d)的解离速率kd再将此解离速率代入到常规二元单循环动力学实验中,拟合得到ka和KD【2】

图3:Chaser assay+单循环动力学,解析超慢解离的亲和力/动力学

操作三步曲

1

 

饱和结合

首先,在Biacore芯片上固定配体,进样高浓度分析物以达到饱和。此时,芯片表面为“IL-13/IL-13Ra2”复合物。

2

 

引入chaser

在不同的解离时间点,进样高浓度chaser。在这个实验中,当IL-13被固定时,chaser是faster-dissociating IL-13R-competitive anti-IL-13 antibody,而当IL-13Ra2被固定时,由于没有合适的抗体,选择了分析物IL-13本身作为chaser!

想象一下,当芯片上的复合物中有分析物自然解离下来后,高浓度的chaser会结合在free的配体上,通过检测chaser的结合信号,即可反推得到此时芯片上配体分子的结合率(occupancy)。而当IL-13作为chaser的实验中,由于chaser本身是慢解离,则使用Biacore 8K的不同channel检测不同解离时间点的occupancy。

需要注意的是,为了排除长时间实验中配体活性变化的影响,chaser assay中,在第一步中设置只捕获配体的对照组以确定实时的配体结合能力。

Occupancy = 1 – 实验组chaser响应值/对照组chaser响应值

3

 

精准计算,获得真相

使用Prism软件绘制occupancy-time并拟合单一指数衰减获得速率常数k,即为解离速率kd。将此解离速率代入到对应的二元单循环动力学实验中,拟合得到ka和KD

通过Biacore Chaser Assay,研究人员成功测定IL-13与IL-13Ra2的解离速率低到10-7 S-1亲和力高达38-148 fM。这一数据,为后续所有机制研究奠定了坚实的基础。相关研究于2023年发表。

Oncodesign Services-ZoBio:

候选化合物VS靶点超慢解离

Oncodesign Services-ZoBio团队的研究人员使用Biacore检测候选化合物分子MRTX1719与PRMT5酶的两种形式(PRMT5•SAM和PRMT5•MTA)的亲和力时,发现呈现出超慢解离。

为了明确MRTX1719与PRMT5的亲和力,研究人员引入了与MRTX1719竞争性结合PRMT5的小分子作为chaser,首先在芯片表面构建MRTX1719-PRMT5•SAM/PRMT5•MTA药物-靶点复合物作为三元实验组,PRMT5•SAM/PRMT5•MTA作为二元对照组,在不同时间进样chaser。可以看出,三元实验组通道上,随着解离时间的延长,MRTX1719解离量增加,chaser结合信号提高。通过计算芯片上配体的结合率,来获得解离速率和半衰期数据【3】

技术是设备的升华,设备是技术的基石!基于设备,又延展了设备检测能力边界的Chaser assay,离不开Biacore长时稳定的流路系统、稳定的芯片,和高灵敏度带来的低RU时依然稳定的信号。