基因编辑能否成为挽救生命的疗法？针对人类蛋白质的抗病毒药物是否比直接针对病毒本身的药物更有效？药物研发的持续演进是现代医学中最令人振奋的领域之一，新的研究正在推动精准医疗、癌症免疫疗法、神经退行性疾病检测等方面的突破。让我们深入了解当今药物研发的八大关键趋势。
将您的药物研发项目推进到下一阶段，CAS Biofinder 旨在为临床前药物研发的全过程提供支持。
想要了解2025年值得关注的药物研发重要突破吗？请观看我们近期网络研讨会的录像，演讲嘉宾探讨了该领域特定技术与更广泛药物研究环境之间的关联。
以商业化PROTAC势头推动E3连接酶的发现
PROteolysis TArgeting Chimeras（蛋白水解靶向嵌合体，简称PROTACs）是一类小分子药物，通过将靶蛋白与E3连接酶结合来驱动蛋白质降解。迄今为止，已有超过80种PROTAC药物处于研发管线中，且有超过100家商业机构参与了该领域的研究。我们在CAS Content CollectionTM（全球最大的人工标引科学信息库）中观察到，PROTAC相关文献在不到10年内激增，这充分证明了其治疗潜力。癌症是PROTAC相关文献中涉及最多的疾病，但神经退行性疾病、传染病和自身免疫性疾病也同样受到关注。
尽管E3泛素连接酶种类繁多，但大多数设计的PROTAC仍主要通过四种E3连接酶发挥作用：Cereblon、VHL、MDM2和IAP。目前，研究人员正致力于识别新的连接酶，并利用除这四种主要连接酶之外的其他已知连接酶，包括DCAF16、DCAF15、DCAF11、KEAP1和FEM1B。
对不同连接酶结构和功能的新见解，有望实现对以往无法触及的多种蛋白质的靶向治疗，并可能减少脱靶效应。随着研究人员不断扩充E3连接酶工具箱，预计将有更多新型PROTAC药物设计进入临床前研发管线。
将益生菌的应用从肠道健康扩展至全身性疾病
人体微生物组——即生活在我们体内和体表的细菌、病毒、真菌及其他微生物组成的庞大群落——在维持健康方面发挥着至关重要的作用。它们绝非被动的旁观者，这些微生物生态系统影响着消化、免疫、心理健康，甚至慢性病的风险。研究人员正在利用肠道细菌的力量来治疗抗生素耐药性感染、代谢紊乱和心理健康疾病。
例如，粪便微生物群移植（FMT）已获得FDA批准用于治疗复发性艰难梭菌感染。截至2025年，已有超过180种针对微生物组的疗法处于针对多种疾病的研发阶段。加深对微生物组在慢性病中作用的理解，还可能带来低成本、长效的早期干预措施和饮食建议，从而改善人类健康的多个方面。
通过放射性药物偶联物实现精准肿瘤学
药物偶联物是一类创新分子，它将靶向部分（如抗体、肽或小分子）与强效治疗载荷（如化疗药物、毒素或放射性核素）相结合，从而实现对病变细胞的选择性递送，同时保护健康组织。目前已存在多种类型，例如抗体偶联药物（ADC），而研究人员目前在放射性药物偶联物方面也取得了进展。
这种核医学形式将靶向分子与放射性同位素相结合，用于成像或治疗。这些偶联物具有双重优势——既能实时成像药物分布，又能进行高度局部的放射治疗。对于癌症治疗，放射性药物偶联物通过将药物引导至特定细胞，可以减少脱靶效应和毒性。这些药物还能通过更精准地向肿瘤输送致命载荷来提高疗效。随着多种放射性药物进入临床试验后期或获得监管认定，我们预计此类诊疗一体化方法的使用将会增加。
利用下一代平台扩展针对实体瘤的CAR-T疗法
免疫疗法已与手术、化疗和放疗并列，成为癌症治疗的支柱。免疫治疗药物的数量在不断增加，而CAR-T 疗法通过利用患者自身的基因工程细胞来攻击并杀灭癌细胞，已被证明具有显著疗效。然而，其高昂的成本以及从患者自身细胞提取所需的开发周期，使得大多数癌症患者难以负担。同种异体 CAR-T 和“装甲”CAR-T 细胞技术的进步正在克服成本、规模化及药物疗效方面的难题，这或许是扩大此类癌症治疗方案应用范围、惠及更多患者的关键：
- 同种异体 CAR-T：这类细胞源自捐赠者或经过基因编辑，其开发速度比自体（源自患者）CAR-T 细胞更快，成本也更低。通过提供现成的治疗选择，这些疗法有望惠及更广泛的患者群体。
- 双靶点和“装甲”CAR-T：双靶点 CAR-T 细胞可识别两种抗原，而“装甲”CAR-T 则经过工程化改造，能够分泌细胞因子或抵抗免疫抑制，从而增强疗效和持久性。目前，多种双靶点 CAR-T（如 AUTO1/22、CD19/CD22）正处于临床试验阶段（胰腺癌 CAR-T 疗法；实体瘤 CAR-T 疗法），而 ATA3271 等“装甲”CAR-T 正在开发中，旨在克服肿瘤逃逸和细胞耗竭问题。这些创新旨在降低复发率，并改善抗原变异性高或处于免疫抑制环境中的癌症患者的预后。
利用生物标志物实现神经退行性疾病的早期诊断
生物标志物是血液、组织或体液中可测量的生物指标，能够反映正常或病理过程，在疾病处于最早期、最易于治疗的阶段发现病灶方面发挥着关键作用。例如，在癌症治疗中，BRCA1/2 基因突变是乳腺癌和卵巢癌预防性护理的重要组成部分。
目前，基于血液和影像学的生物标志物正在开发中，旨在临床症状出现前检测出阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病的早期迹象。近期研究也已验证了与阿尔茨海默病早期病理相关的血浆生物标志物（如磷酸化 tau 蛋白），从而实现了更早期的诊断和临床试验入组。早期检测有助于及时干预，优化临床试验设计，并将重心从症状管理转向疾病预防。
利用人工智能驱动的试验模拟变革药物开发
医疗保健领域的人工智能正在不断突破各种界限，且相关技术在持续改进。人工智能模型和平台不仅能够设计新型候选药物并预测蛋白质结构，现在还在加速临床试验进程。
定量系统药理学 (QSP) 模型和“虚拟患者”平台能够模拟数以千计的个体疾病轨迹，使研究团队在为首位患者给药前，即可测试给药方案并优化纳入标准。人工智能驱动的数字孪生技术也在变革临床开发和转化研究。例如，Unlearn.ai 已在阿尔茨海默病试验中验证了基于数字孪生的对照组，证明人工智能增强的虚拟队列可以显著减少安慰剂组的规模，从而在不损失统计效能的前提下，确保更快的进度和更可靠的数据。
欲了解更多信息，请参阅我们近期的 CAS Insights 报告：人工智能化学模型：材料与生命科学领域的前景展望。
以个性化 CRISPR 疗法启动快速响应基因编辑
2025 年，一名患有 CPS1 缺乏症的七个月大婴儿接受了仅用六个月时间开发的个性化 CRISPR 碱基编辑疗法。该疗法通过脂质纳米颗粒递送，成功纠正了危及生命的基因突变，标志着 CRISPR 技术首次针对单一患者进行定制化应用。
By demonstrating the feasibility of rapid, individualized gene editing, even for life-threatening conditions, this breakthrough could lead to new options for rare diseases that have no existing treatments. Beyond this type of personalized medicine, in vivo CRISPR therapies may be the next evolution in treating cardiovascular and metabolic diseases. For example, CRISPR Therapeutics’ CTX310 reduced LDL by 86% in Phase 1 trials, and Intellia’s NTLA-2002 for hereditary angioedema has entered Phase 3 with strong early efficacy.
欲了解更多信息，请参阅我们近期的 CAS Insights 报告：CRISPR：影响力日益增长的最新动态。
利用人工智能加速抗病毒药物发现，以应对未来大流行病
抗病毒药物通过破坏病毒感染和复制的能力发挥作用，靶向病毒生命周期中的细胞进入、复制或释放等阶段。这些疗法传统上针对特定病毒，目前正向广谱抗病毒药物和宿主导向疗法演进——这些方法旨在靶向病毒共有的机制或病毒所利用的人类细胞通路。为加速开发，研究人员正利用人工智能和机器学习来识别和设计有前景的化合物，往往在新型病毒出现之前就已着手准备。
- 广谱抗病毒药物(BSAs)旨在靶向多个病毒家族共有的保守病毒元件或宿主通路，使单一药物能够对抗多种病原体。在未来疫情爆发时，这些药物可作为第一道防线，为开发针对特定病原体的疗法争取时间。
- 宿主导向抗病毒药物 (HDAs)靶向的是病毒生存所需的人类蛋白质或通路，而非病毒本身。它们可能提供针对快速变异病毒的更持久的抗病毒保护。
- Machine learning is screening compound libraries, predicting viral protein structures, and identifying host-virus interaction networks before new pathogens emerge. Global initiatives like PANVIPREP in the EU and the U.S. Antiviral Program for Pandemics are investing in AI-driven platforms to preemptively identify antiviral candidates. These innovations can enable a proactive rather than reactive response to a new outbreak or pathogen.
此外，上个月（2025 年 8 月），麻省理工学院的研究人员报告称，他们利用生成式人工智能发明了针对耐药性淋病和金黄色葡萄球菌的抗生素。尽管仍处于早期阶段，但这一突破很可能成为抗生素研究的一盏希望之灯。
药物研发领域始终在不断演进。随着人工智能驱动工具的应用以及个性化医疗的兴起，我们预计 2025 年及以后将涌现更多突破性成果。CAS 始终密切关注药物研发领域的最新创新，您可在此获取前沿研究动态。
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