聚乙二醇化是改善药物递送系统的一项突破性技术，但也有缺点：它会引发免疫反应，降低药物的有效性和安全性。 专为研发领导者设计，本理念简要说明了我们可以如何克服这一挑战。 其中概述了 PEG 脂质结构、LNP 组成成分和性质，还围绕影响其免疫原性和效率的药物参数介绍了最新的发展趋势和机遇。 了解更多信息，并与您的网络共享：

脂质纳米颗粒重新定义了药物递送的可能性，从近期 COVID-19 疫苗所得到的赞誉到新型药物递送机制的传奇发展历程。 然而，这可能需要付出代价：免疫反应会损害聚乙二醇化脂质纳米颗粒的安全性和有效性。 随着激动人心的 RNA 疗法在临床流程中日渐流行，我们如何克服这一问题？ 查看我们在 Bioconjugate Chemistry 的最新同行评审出版物，了解有关新兴趋势、机遇和挑战的更多信息。

与 Via Nova Therapeutics 化学高级总监 Ben R. Taft 博士的对话

随着知识的不断增长以及多项技术的迅速发展，药物开发行业迎来了快速变革。 昨天的挑战将转变成今天的机遇，然后成为未来之常态。 在当前发布的本系列文章中，我们将分享最近与药物开发专业人士所开展的对话，聚焦于挑战与机遇的交叉点。 希望这一系列讨论能够引起您的兴趣，为您提供深刻的洞察。

第一篇文章是我们与 Ben R. Taft 博士的对话。 作为 Via Nova Therapeutics 药物化学部门的高级总监，Ben 介绍了 SAR 研究中面临的挑战和机遇。

CAS：进入这一领域以来，您在 SAR 研究方面经历的最大变化是什么？

Ben：数据世界变化纷杂。 该行业向数字化的转变无疑产生了非常巨大的影响。与此同时，数据科学以及可视化和解读数据的工具也呈现出爆炸式增长。 随着数字化使数据更易于访问，我们已经看到连接所有数据的工具迎来发展——即将数据连接在一起并与其他数据相关联——这使得团队能够更加高效地开展工作。 借助这类工具，我们可以识别数据中的趋势，并获得以前无法得到的全新观察结果。

除此之外，还有机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术的增长和发展。 如果把所有上述部分组合在一起，便会发现在数据世界中出现了许多真正激动人心的成果。

CAS：很高兴您提到机器学习——最近我们听到了很多关于这项技术的消息。 人工智能和机器学习技术如何对药物开发和 SAR 产生影响？

Ben：我认为这一领域才刚刚起步，但我们已经看到该技术对结构预测和优化的影响。我并不是该领域的专家，但我的理解是：当拥有大型数据集时，机器学习能够在非常简单的层面产生最大的影响。 该技术有助于在数据集中查找多种趋势和见解，这类数据往往过于庞杂，难以进行人工排序，但机器学习却能够非常快速高效地加以分析。 例如，如果拥有足够的正确数据类型，便可以建立模型，通过预测溶解度、酶的生物活性等来帮助设计新的结构。

因数据集过大而无法进行人工分析的典型示例是使用 DNA 编码库来筛选生物活性。 其本质上是使用 DNA 编码库筛选生成数十亿个数据点，然后根据自定义的机器学习算法对数据进行排序，并预测最佳结构以进行合成和重新测试。

但是，从事这一领域工作的同事总是提醒我，任何机器学习或人工智能项目的成果都取决于该项目所输入的数据。 模型的质量及其现实预测能力在很大程度上受限于数据集的大小以及数据的范围和多样性。

CAS：您认为使用人工智能和机器学习技术有何好处？ 仅仅是为了加快工作速度，还是您认为可以强化所做的工作？

Ben：我认为这有助于我们识别出原本无法预测的新结构，并确保我们在提高效率的同时不会忽视某些内容。不妨设想一下。 在某个典型项目中，需要合成 200 到 2,000 个新的药物类似物，尝试微调所有不同的物理、化学和生物特性，然后从化合物组合中提名一项候选药物。 其中每种化合物都有 10 到 50 条相关数据——数据量非常大。

尽管有出色工具可以将数据可视化，以便我们可以寻找趋势、阈值和活性悬崖，但仍存在人为错误和遗漏某些信息的可能性。 但通过人工智能和机器学习技术，模型可根据某些特定趋势或观察结果来建议化合物的优先顺序，并充当科学家的后盾。 它们为我们提供额外数据，从而帮助我们更高效地做出更出色的决策。

然而，最后您仍需合成新的化合物，并获得真实的数据以做出最终决定。

我认为人们所希望的是，无需制造 200 到 2,000 种新化合物来寻找候选药物，而是只需要根据所有潜在设计制造出 20 到 30 种化合物即可。 很遗憾，目前我们尚未达到这一目标。

CAS：虽然人工智能和机器学习技术还有很长的路要走，但您认为这二者如今对药物开发化学家来说有何作用？

Ben：对于药物开发科学家而言，我认为这些技术是其整体工具箱中的额外工具。归根结底，我们所做的事情极为复杂精妙，而且将药物从体外研究转化到人体层面存在诸多不确定性，因此我不认为人工智能技术会在短期内取代化学家的工作！ 在考虑将某种化合物用于人体之前，我们必须先开展所有相关的安全性和毒理学研究，实施不同种类的临床前动物试验，因为无论我们如今有多少数据、软件和技术，此类研究仍然是对人类安全性结果的最佳预测。

我们如今所拥有的人工智能和机器学习工具可支持药物开发科学家所做的工作，并为我们提供更多见解。

CAS：现在，让我们从虚拟世界转向湿实验室。 您认为小分子药物开发的最大瓶颈来自哪一方面？

Ben：瓶颈随处可见！ 其中一大难题是新化合物的合成工作。在先导化合物的优化过程中，需要为每个结构合成数百甚至数千个新的类似物。 每个类似物都需要长达数周的时间进行合成，为此需要投入大量的时间和金钱，尤其是考虑到科学家们还需要花时间来协调所有这些工作。

得到类似物后，您需要让它们经过一系列分析、收集数据，然后开始上述循环的分析部分。

CAS：对于这一瓶颈，您认为是否有什么出色的解决方案？

Ben：我期待的一项技术是微型化学平台。 微型化学平台利用最先进的机器人技术和软件，同时可以快速合成和纯化数十到数百种板块形式的新型药物分子。 这类平台令人振奋，因为从理论上讲，它们使设计、合成、测试、分析和返回设计的周期比传统方法快得多，并且能够更快生成更多数据。 希望大家能更快识别出最佳药物类似物，更快做出决策。

我喜欢这类平台，原因是它们能够生成真实数据，而不是机器学习和人工智能平台所生成的计算或预测数据。 它们并不是帮助优先考虑要研究的类似物，而是协助完成实验，以便立即做出可靠决策。

Ben：关于预测数据和实验数据的讨论，其中引出了我对技术的一项重要观点。作为普通意义上的科学家，在从事这一行业的过程中，我越来越清楚：大家花了很多时间来讨论不同的技术和策略。 单独来看，尽管这些不同的技术通常都是非常好用的工具，但我从未见过一项技术或策略适用于每个项目的情况。

要成为真正伟大的药物开发科学家，必须精通所有不同的技术、工具和策略，并评估它们对每个项目的适用性。 个别药物研究项目之间总是存在一些警告或差异，这就使得各种情况之间有所不同。

例如，人工智能无法帮助每个项目。 您需要评估很多不同的事项，如目标、药品概况、疾病、患者群体、给药方式或给药部位——所有这些不同的因素都会对每个项目产生影响，使其具有独特性和差异性。 像人工智能这样的单一工具无法始终适用于每个项目。

CAS：对于如何为项目选择合适的技术，这个观点很不错！ 让我们换个话题谈谈药物开发工作，首先从小分子开始。 为什么要发展小分子疗法？ 我们现在有了蛋白质和抗体疗法、细胞和基因疗法、抗体药物偶联物以及反义寡核苷酸——那么，小分子可以在哪一方面发挥作用？

Ben：问得好，这也符合我刚才所说的观点——人们需要合适的技术来完成所做工作，没有适用于所有问题的通用型解决方案！抗体在应对某些特定情况时非常有效，不是吗？ 抗体在血浆中的半衰期非常长，因此可以一个月给药一次，而且它们还有非常高效的靶向结合能力。 但在局限性方面，抗体的制造成本非常高昂，很难稳定生产，在分发方面颇具挑战性且必须进行注射，而这并非理想的给药途径。 最后也是最重要的一点，从科学角度来看，大多数抗体都不能穿透细胞膜，除非经过独特设计或工程改造。 因此，无法针对任何细胞内或膜内的生物靶标，除非延伸到细胞膜或组织之外。

这可能是小分子和一般生物制剂之间最大的区别因素——对于小分子，可以优化其特性以进入任何所需的组织类型，作用于细胞区室的任何部分。 此外，同时还可以优化 ADME 或 DMPK 的特性，以便采用口服片剂或胶囊的形式进行给药，事实证明，这是患者最喜欢的给药方式。

小分子通常制造成本更低，并具有更好的存储能力、稳定性和分布特性。

但再次强调，在某些情况下，药物研究项目可能会非常适合生物疗法或任何其他新的治疗方式，比如细胞疗法、放射性配体或 CRISPR 等。

现在，有各种各样令人兴奋的新技术正在进入市场并处于研发环节，但没有任何一种能够应用于所有药物开发项目。

CAS：说到药物项目，能否和我们讲讲您目前的公司 Via Nova Therapeutics 有何使命？

Ben：当然可以！ 我们目前致力于对大型制药公司忽视的重要病毒性疾病产生影响。Via Nova 是从诺华公司 (Novartis) 独立出来的一家公司，由 Don Ganem 和 Kelly Wong 共同创办。 我们不仅希望继续现已开始的项目，同时还立志深入新的研究领域，专注于大型制药公司未投入足够资源的病毒性疾病。

大型制药公司通常不会对病毒性疾病投入太多精力，除非是慢性疾病，比如肝炎和艾滋病 (HIV)。 但除此之外，还有很多需求仍未得到满足。 冠状病毒 (COVID) 便是一个很好的提醒。 在 Via Nova，我们致力于研究急性和亚急性病毒性疾病，其中许多疾病没有任何治疗方法，例如 BK 多瘤病毒。

CAS：最后一个问题，假如我们给您一根魔杖，可以用来解决药物开发过程中出现的任何问题。 您希望解决什么问题？

Ben：实际上，我认为本行业最大的难题基于两个方面。首先，普通公众并不真正了解药物的开发方式，也不清楚研发新药需要投入多少时间、精力和金钱。提高生物制药行业的透明度和教育程度将使每个人都能受益。

其次，我们对药物开发和开发研究的资金获取模式有些局限，这类模式基本上都采用私人资助的形式。 这些资金往往来自投资业或金融业，驱动因素都属于资本主义范畴。 获得最多支持的项目不一定是对患者最重要的项目，而是经确定为最有赚钱潜力的项目。 这类决定都会向下渗透到科学层面，科学家可能会想到某个绝妙想法来研发某种新药，可以完全治愈一种目前无药可医的疾病。 但如果全世界这类患者的数量有限，那么这一商业策略则不具备可行性，而该项目也不太可能得到支持。

从长远来看，关于医学研究和药物开发研究的优先级和资金投入，这一整套问题将对得到优先处理的疾病以及药物价格产生一定的负面影响。 针对本行业的资金获取方式及其挑战性开展更普遍的认识和教育活动，可以促使更多人思考如何解决这一问题，并围绕如何通过政府或社会来源资助研究产生新的思路和模式。

最终，我投身于药物开发工作，立志制造能够治疗甚至治愈疾病的药物。 我们应该确保生产患者需要的药品，而不仅仅是能产生最大利润的药物。

了解 CAS 推动生命科学研究的愿景

这份发表在《ACS 化学神经科学》杂志上的同行评审文章揭示了微生物组如何影响我们的大脑和心理健康，并且可能与自闭症、精神分裂症甚至阿尔茨海默病有关。 该文章探讨了肠道微生物对大脑各部分功能的影响，以及改善有益菌的方法。

它介绍了利用益生菌、益生元、粪便移植、膳食干预等措施改善肠道微生物组的新兴研究， 还强调了该研究领域的一些挑战和局限性，同时提出了未来的发展方向。

肠道微生物组：从古老的假设到价值数百万美元的产业

人体中哪个器官重达 2 公斤，比人脑的平均重量还要重？ 肠道微生物组可能不是脑海中浮现的第一个答案，但由于它对我们的生理和病理产生了广泛的影响，它被命名为“被遗忘的器官”。

早在 20 世纪，俄罗斯微生物学家、诺贝尔奖得主 Élie Metchnikoff 就首次发现，酸奶中与宿主友好相处的细菌具有调节肠道微生物组的潜力，可以增强健康并延缓衰老。 自从《福布斯》将二十一世纪初的头十年命名为“微生物组的十年”以来，这个古老的假设已经发展成为一个价值数百万美元的产业。 据估计，2023 年全球人类微生物组市场价值 2.69 亿美元，预计到 2029 年将达到 137 万美元，届时复合年均增长率将高达 31.1%。

肠道微生物组对人类健康的影响

人体肠道中的四大优势菌门分别是厚壁菌门（含有乳酸杆菌）、拟杆菌门、放线菌门（含双歧杆菌）和变形菌门。 人体微生物群与消化道密切协作，发挥五大主要功能，即支持消化道发育成熟、提供抵抗病原体和毒素的屏障功能以及促进免疫系统发育。

1. 促进消化。
2. 支持消化道发育成熟。
3. 提供抵抗病原体和毒素的屏障功能。
4. 在促进免疫系统发育方面发挥保护作用。
5. 支持维生素 B 等必需维生素的合成。

肠道微生物组中编码的大量遗传物质可以合成具有多种代谢能力的酶，并能维持重要的宿主功能，如短链脂肪酸、胆汁酸、色氨酸和吲哚衍生物以及神经递质。

对肠道微生物组的任何干扰都可能引发消化系统疾病（例如炎症性肠病）、神经系统退行性疾病、代谢紊乱以及癌症等病理过程。 更确切地说，目前已知肠道和中枢神经系统通过肠脑轴 (GBA) 进行通信；大多数胃肠道疾病是由受到遗传和环境因素影响的 GBA 内的传播改变引起的。 GBA 提供了一个具有吸引力的靶点来开发新的疗法，用于治疗越来越多与心理和消化健康相关的疾病。

肠道微生物组研究趋势

CAS 找到了 25 万多篇与肠道/肠道微生物组/微生物组相关的科学文章（主要是期刊文章和专利），其中近 15 万篇与心理和肠道健康的各个方面相关。 在过去十年，微生物组相关文献急剧增加，从 1997 年到 2022 年，期刊文章呈指数级稳步增长（图 1）。 一直到 2004 年，专利数量迅速增长，这可能与知识的初步积累和可申请专利有关。 之后，活动趋于平稳（图 1）。

对与心理和肠道健康肠道微生物组研究相关的重要出版物概念（总计约 4500 份）进行的审查显示，“免疫力”（超过 4000 份文件）和“肠道微生物组”（超过 3500 份文件）是该领域的首要概念。 “肠脑关系”概念在 2021 年至 2022 年增幅最大（图 1）。

发现了肠道微生物组与心理、代谢和消化系统疾病、心血管和神经退行性疾病、各种癌症以及免疫和自身免疫性疾病之间的相关性（图 2）。

生物失调（最终引发病理变化的微生物组结构失衡）是在分析出版物后发现的一种特殊趋势，其他热门主题包括抑郁症、阿尔茨海默病、帕金森病和神经退行性疾病（图 3）。

微生物组行业的主要参与者

2022 年的一份报告估计，130 多家微生物组公司正在评估 200 多种处于不同开发阶段的管道疗法。 大学和研究机构之类的顶级学术组织负责期刊出版，包括科克大学、中国科学院、加利福尼亚大学以及麦克马斯特大学处于行业领先地位。

在专利活动方面，处于领先地位的大学和医疗中心包括加利福尼亚大学和约翰斯·霍普金斯大学，而 Ares Medical 和默克公司是领先的专利受让人（图 4）。

对微生物组研究的私人投资正在迅速增长，表明益生元、益生菌和肠道微生物组的临床潜力得到了认可。 该产业的年均投资已从 2014-2017 年的约 20 亿美元增长到 2021 年的 200 多亿美元。 投资数据清晰地表明，近年来人们对生物素及其在治疗领域的潜力越来越感兴趣。

引人注目的活跃投资者包括法国风险投资公司 Seventure Partners、美国生命科学创新机构 Flagship Pioneering、英国生物技术公司 Microbiotica 和瑞典益生菌公司 Biogaia。

心理健康和消化系统疾病治疗临床试验的前景

有多项已完成和正在进行中的著名临床试验研究了生物素在消化和心理健康疾病中的作用（表 1）。

表 1. 已完成/正在进行的研究探究了生物制剂在消化系统疾病和心理健康疾病中的应用。

肠道及其他部位：不断扩大的微生物组潜力

在过去的十年里，我们对固有细菌及其对健康的影响转变了看法。 目前有广泛的研究活动正在探究微生物组疗法在预防和治疗消化道和心理健康疾病方面的应用，制药公司也对此越来越感兴趣。 生物技术公司、学术机构和制药公司之间开展了大量合作。 因此，随着研究兴趣不断发展，该领域有望实现进一步合作。 除了肠脑轴外，皮肤医学、呼吸学、肿瘤学和一般生活方式等领域的二级市场正在兴起，这表明，操纵微生物组将很快成为提高人类健康水平的一种内在手段。

芬太尼是一种合成阿片类药物，用于快速缓解疼痛，其效力是吗啡的 100 倍，是海洛因的 50 倍。 由于成本相对较低，芬太尼经常与海洛因、可卡因和甲基苯丙胺等其他物质混合使用。 然而，即使是少量芬太尼也可能会致命，导致意外用药过量。 自 2015 年以来，芬太尼及其类似物已成为美国毒品相关死亡的主要原因。

芬太尼现已成为重大的公共卫生危机。 根据美国国会联合经济委员会使用疾控中心的方法论，2020 年阿片类药物危机的经济影响估计为 1.5 万亿美元。 其中包括治疗、预防和执法等多个层面。 然而，新的科学进展可以通过制造更好的止痛药、减少副作用和开发疫苗来帮助减少未来的死亡人数。

芬太尼对呼吸的影响

在最基本的层面上，芬太尼通过与大脑中的一组阿片受体（即 μOR）结合而起作用。 这些受体负责处理疼痛感知、情绪和呼吸。 当芬太尼与这些受体结合时，会引起几种影响，包括欣快感、精神错乱和镇静，但最危险的是呼吸抑制和骤停、失去意识、昏迷和死亡。

芬太尼的致死剂量（2 毫克）非常小，该剂量的粉末比铅笔尖还小。 更令人担忧的是卡芬太尼（一种从芬太尼中提取的危险类似物），其药效是芬太尼的 100 倍，仅需 0.02 毫克（相当于几粒盐）就可以致命。

*致死量可能因生理成分、使用时间和其他物质而异

易于获得的廉价类似物引发挑战

芬太尼的生产成本相对较低（每公斤约 1000 美元），但其市场价格约为 50,000 至 110,000 美元。 贩卖这种药物令犯罪分子尤为有利可图。 此外，芬太尼也很容易与其他毒品混合使用（如海洛因和可卡因等），使其变得更有效且更容易上瘾。

为了避免被当局机构发现，毒贩经常合成芬太尼类似物。 这些药物在化学成分上与芬太尼相似，但结构略有不同。 这就使得识别和跟踪变得难上加难。

科学文献中现已记载了 1,400 多种芬太尼类似物。 因此，执法部门很难跟上芬太尼生产的最新态势。

芬太尼类似物是一种强效阿片类药物，经常用于制成非法药物。 芬太尼的 42 种类似物被列为管制物质。 其中包括阿芬太尼 (CAS RN®. 71195-58-9)，其效力是吗啡的 600 倍，以及卡芬太尼 (CAS RN. 59708-52-0)，其效力是吗啡的 10,000 倍。 其他常见的芬太尼类似物会导致非法用药过量，包括乙酰芬太尼 (acetylfentanyl)、丁基芬太尼 (butyrfentanyl) 和呋喃基芬太尼 (furanyl fentanyl)。 卡芬太尼造成的死亡人数最多。

纳洛酮成为目前用药过量的治疗药物

当摄入或传播芬太尼时，防止用药过量的最佳措施是使用纳洛酮（商业上称为 Narcan），现在该款药物有各种商业名称的注射或鼻腔喷雾剂可供使用。 近期获得批准，这种非处方药可以迅速逆转芬太尼或其他阿片类药物引起的用药过量。 通常情况下，用药过量通常会导致镇静作用、呼吸频率降低或呼吸性酸中毒加剧（即肺部无法排出二氧化碳）。 通过附着在相同的神经受体（即 µOR）上取代芬太尼或其类似物，纳洛酮可在不到 5 分钟的时间内逆转芬太尼的作用。 与吗啡不同的是，要完全逆转芬太尼的作用，纳洛酮的剂量需要增加近 10 倍。

未来的疫苗接种有望可防止用药过量

1. 纳洛酮是一种可以逆转阿片类药物过量的药物。 然而，它面临着两项挑战：
2. 需要由知道受害者用药过量的人员负责施用。 需要在用药过量后尽快施用。

我们正在研制有助于预防用药过量的疫苗。 最近，在开发针对阿片类药物-ERR:REF-NOT-FOUND-滥用的-ERR:REF-NOT-FOUND-疫苗方面，科学家已取得了重大进展。 这类疫苗设计用于将结构上类似于靶向阿片类药物（芬太尼、吗啡等）的半抗原与能够引起免疫反应的载体蛋白进行偶联。

注射阿片类药物特异性疫苗产生的抗体通过捕获摄入的阿片类药物并阻止其到达中枢神经系统 (CNS) 和其他器官而发挥作用。 这使人体能够避免激活奖赏通路以及发展为药物依赖。 阿片类疫苗具有吸引力的潜在好处是，与其他阿片类药物治疗方案（如纳曲酮注射液等）相比，抗体赋予的作用时间更长，可以促成更好的患者依从性。

目前，人们正在积极研究针对芬太尼、卡芬太尼以及卡芬太尼/芬太尼、海洛因/芬太尼和海洛因/羟考酮等组合的单价和二价阿片类疫苗。 此类疫苗可以成为更主动的解决方案，供高危个人、医护人员和急救人员施用。

减少未来止痛药的副作用

在美国，芬太尼导致的青少年毒品死亡人数超过了海洛因、冰毒、可卡因、苯二氮卓类药物和处方药的总和。 开发更安全的阿片类药物以降低呼吸抑制的风险至关重要。 我们对关键阿片受体的结合口袋、结构信息和下游信号的了解进展有助于促成开发更安全的阿片类药物，减少不良副作用。

结合口袋可以降低对呼吸的影响

长期以来，人们一直推测芬太尼及其类似物与吗啡和其他 µOR 剂不同，具有招募不同下游信号分子的能力。 这种能力被称为偏向性信号，被认为是芬太尼及其类似物相关不良反应效力提高的原因。

计算研究表明，柔性芬太尼分子可以在 µOR 的结合口袋中呈现出一种结合姿态，而刚性且笨重的吗啡类似物则不能。 从历史上看，关于芬太尼在 µOR 下相互作用的结构信息有限。

最近，随着一组研究人员使用冷冻电子显微镜来确定与芬太尼和吗啡结合的 µOR 结构，这种情况发生了变化（图 2B）。 对这些结构的分析表明，芬太尼在正构位点附近使用了吗啡无法使用的二级结合口袋。 芬太尼引起呼吸抑制的能力被证明与其在 μOR 中诱导的构象变化有关，从而使其能够募集 β-抑制蛋白 (β-arrestin)。β-抑制蛋白是一种信号蛋白，激活后会导致呼吸抑制。

下游信号的功能选择性

越来越多的研究表明，即使作用于同一受体，不同的阿片类药物也会对人体产生不同的影响。 这被称为功能选择性。 例如，同为阿片类药物，洛芬太尼比帽柱木碱 (Mitragynine Pseudoindoxyl) 更容易引起呼吸抑制。 原因在于洛芬太尼优先激活与呼吸抑制有关的下游信号通路，而帽柱木碱则优先激活与止痛有关的下游信号通路。 这项关于功能选择性的最新发现信息可以用来开发新的阿片类药物，这类药物在止痛方面更有效，而且不太可能引起危险的副作用。  

展望未来

近年来，人们越来越关注预防工作，以减少阿片类用药过量的人数。 这些工作包括公共教育运动、纳洛酮分发计划和针对阿片类药物供应的执法举措。 此外，联邦政府也在预防工作上投入了大量资金。 白宫国家毒品管制战略 (ONDCP) 已宣布一项高达 50 亿美元的投资，用于增加获得精神卫生保健的机会，以预防和治疗阿片类药物成瘾。

阿片类药物成瘾和过量的高成本是一项重大的公共卫生挑战，必须采取更多措施来防止发生这类悲剧。 新出现的科学突破有望促成新的药物配方、减少副作用并研发用于主动防护的疫苗，从而加快推进现有工作，即提高人们对芬太尼危险的认识，使纳洛酮更容易获得，并阻止此类药物流入美国。   

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