溶液核磁共振波谱是验证基于片段的药物发现中命中化合物的重要手段,但其筛选通量有限。加州大学河滨分校Maurizio Pellecchia课题组设计合成了一种新的化合物文库和反卷积策略,可以在保持灵敏度的同时提高核磁共振筛选的通量。该文库含10万个化合物,采用单位位点扫描方式构建,每个混合物含有约1300个化合物。筛选过程中,首先收集不同文库混合物对蛋白质一维氢谱的影响,筛选出优势的文库片段,再进行组装和测试,获得优异的筛选产物。研究者利用这一方法,从针对抗凋亡蛋白hMcl-1的筛选中获得了亲和力较高的化合物50。本研究提出了高通量聚焦核磁共振筛选方法,极大拓宽了核磁共振在药物发现early stage的应用。该方法操作简便,可以找到广泛应用,有助于快速获得针对难度较大的蛋白-蛋白相互作用靶点的初始配体。