中国科学院长春应用化学研究所电分析化学国家重点实验室研究员汪劲和副研究员晏致强，提出了核酸—小分子识别特异性的理论计算方法并开发了一套全新的核酸—小分子相互作用能量打分函数SPA-LN。该研究成果发表在Nucleic Acids Research上。
研究表明，核酸（nucleic acids, 包括DNA和RNA）不仅是储存和传递遗传信息的载体，而且参与和调控细胞内多种生命活动。功能核酸如核酸开关(riboswitch)、核糖酶(ribozyme）和非编码核糖核酸(ncRNA)等被认为是潜在的药物分子靶点。在筛选和设计新药时，预期的效果是新药能有效地与靶核酸特异性结合，同时又尽量少地与其它核酸或其它生物分子(如蛋白)发生作用，从而避免副作用产生。如何量化核酸与小分子识别特异性是当前研究的难点。
汪劲和晏致强通过漏斗能量地貌（funnel-like energy landscape）理论，提出了特异性理论计算方法，该方法能有效地区分特异性复合物结构与非特异性结构。针对核酸与小分子识别体系，在特异性量化的基础上开发了一套全新的核酸—小分子相互作用打分函数SPA-LN，改进了传统的核酸—小分子相互作用打分函数开发方法，并提高了核酸与小分子相互作用预测准确性。SPA-LN可广泛应用于以核酸为靶点的分子对接和药物分子设计与筛选。
上述工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金等的资助。
图A为核酸结构与小分子（红色）形成的天然构象，三维长方体表示小分子在核酸表面可能的搜索空间。图B为多个对接构象的能量谱与能量分布图，包括天然构象的能量（红色），以及漏斗能量地貌拓扑结构的特征量（能量差与能量涨落）。
