许多药物的作用机制是抑制酶活性，具体方式包括阻止底物与酶结合，或者稳定酶-底物复合物，从而延缓产物的形成。为了区分不同的酶抑制模型并确定抑制剂的Ki值，需在不同浓度的抑制剂存在下测定底物-速度曲线（包括一条无抑制剂的曲线）。

Prism 可以将您的数据拟合到六种酶抑制模型中：

•竞争性抑制剂可与底物可逆地结合在同一位点上，因此通过使用极高底物浓度可以完全克服其抑制作用。酶的最大反应速率不会改变（只要提供足够的底物），但达到半最大活性所需的底物量会增加。 底物-速率曲线向左平移，但不会向下平移。

•非竞争性抑制剂与酶及酶-底物复合物结合的亲和力相等。这种抑制作用无法通过增加底物浓度来克服。底物-速率曲线向下平移，但既不向右也不向左平移。

•非竞争性抑制剂可可逆地与酶-底物复合物结合，但不能与酶本身结合。这会同时降低有效 Vmax 和有效 Km。底物-速率曲线向下且向左平移。

•混合模型是一种通用模型，将竞争性、非竞争性和非竞争性模型作为其特例。该模型比其他模型多一个参数，而这个额外参数（α）决定了抑制剂的结合在多大程度上改变了酶对底物的亲和力。

•底物抑制。在某些情况下，酶的底物也会通过与酶上的第二个位点结合来抑制该酶。

•紧密抑制。该模型考虑了紧密结合的情况，因此不假设抑制剂的游离浓度等于总浓度。

参考文献                                                                         

RA Copeland，《药物发现中酶抑制剂的评估》，第二版，Wiley 2013。ISBN：978-1-118-48813-3。