由微观细胞、DNA 结构、脑部扫描、分子模型和实验室设备等彩色科学与医学图像组成的拼贴画,以网格形式排列在深色背景上。

药物研发的最新趋势

基因编辑能否成为挽救生命的疗法?针对人体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?药物研发的不断演进是现代医学中最令人振奋的方面之一,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领域的突破。让我们深入了解当今药物研发中正在发生的八大关键趋势。

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想要了解 2025 年值得关注的重要药物研发突破吗?请观看 我们近期网络研讨会的录像 ,演讲嘉宾在会上探讨了该领域的相关技术如何与更广泛的药物研究环境相结合。

通过商业 PROTAC 势头推动 E3 连接酶的发现

A group of colorful cloudsAI-generated content may be incorrect.

PROteolysis TArgeting Chimeras (PROTACs) 是一类小分子,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 家商业组织 参与了该领域的研究。正如我们在 CAS Content CollectionTM 中所见TM,作为全球最大的人工收录科学信息库,在不到 10 年的时间里,PROTAC 相关出版物数量激增,这充分证明了其治疗潜力。癌症是 PROTAC 相关文献中研究最多的疾病,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 仍通过四种 E3 连接酶之一发挥作用:cereblon、VHL、MDM2 和 IAP。目前,相关研究正致力于 识别 新的连接酶,并 利用 除上述四种主要连接酶之外的其他已知连接酶。其中包括 DCAF16、DCAF15、DCAF11、KEAP1 和 FEM1B。  

对不同连接酶结构和功能的深入了解,有望实现对以往无法靶向的多种蛋白质的精准打击,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

Microscopic view of rod-shaped bacteria or microorganisms in pale green and white colors against a dark blue-green background, showing detailed cellular structures and surfaces.

人类微生物组——即寄生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社区——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,甚至慢性疾病的风险。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)已被 美国食品药品监督管理局(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正处于针对多种疾病的开发阶段。对微生物组在慢性疾病中作用的深入了解,也可能带来低成本、长期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治疗

Microscopic cellular image showing a bright red-orange central structure with glowing yellow circular organelles scattered throughout, surrounded by gray-purple cellular material with bubble-like formations.

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。目前存在多种类型,例如 抗体靶向药物,目前研究人员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——即药物分布的实时成像和高度局部化的放射治疗。在癌症治疗中,放射性药物偶联物可以通过将药物导向特定细胞来减少脱靶效应和毒性。这些药物还可以通过更好地靶向携带致命载荷的肿瘤来提高疗效。随着多种放射性药物进入临床试验后期或获得监管认定,我们预计这些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

3D medical illustration of a translucent blue jellyfish-like organism or cell with pink-purple internal structures against a bright blue background.

免疫疗法已成为继手术、化疗和放疗之后的癌症治疗支柱。免疫治疗药物的数量在不断增长,而 CAR-T 疗法(利用患者自身经过基因工程改造的细胞来攻击和杀灭癌细胞)已被证明特别有效。然而,其高昂的成本以及从个体细胞提取到制备所需的开发时间,使得大多数癌症患者难以负担。同种异体和装甲型 CAR-T 细胞的进步正在克服成本、规模以及药物疗效方面的问题,它们可能是将这些癌症治疗方案推广给更多患者的关键:

  • 同种异体 CAR-T: 这些是源自捐赠者或经过基因编辑的细胞,其开发速度比自体(源自患者)CAR-T 细胞更快,成本也更低。通过提供现成的选择,这些疗法有望惠及更广泛的患者群体。 ‍
  • 双靶点和装甲型 CAR-T: 双靶点 CAR-T 细胞可识别两种抗原,而装甲型 CAR-T 则经过工程改造,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。多种双靶点 CAR-T(如 AUTO1/22、CD19/CD22)正处于临床试验阶段(针对胰腺癌的 CAR-T; 针对实体瘤的 CAR-T),而像 ATA3271 这样的装甲型 CAR-T 正在开发中,旨在克服肿瘤逃逸和耗竭问题。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治疗效果。

利用生物标志物实现神经退行性疾病的早期诊断

Clinical samples alongside test results and a stethoscope.

生物标志物是可测量的生物学 指标 ,存在于血液、组织或体液中,能够反映正常或病理过程。它们在疾病的最早期、最易于治疗的阶段发挥着关键的检测作用。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,旨在临床症状出现之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 也已证实,血浆生物标志物(如磷酸化 tau 蛋白)与阿尔茨海默病的早期病理相关,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,改善临床试验设计,并将重点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

Digital medical interface showing a 3D rendered human heart in red overlaid with white data visualization elements including graphs, charts, circular diagrams, and connecting lines on a dark blue background.

人工智能在医疗保健领域正在不断突破各种 界限,且该技术在持续改进。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 模拟 数以千计的个体疾病轨迹,使团队能够在首位患者给药前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,请查看我们最近的 CAS Insights 报告: AI models for chemistry: Charting the landscape in materials and life sciences.

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利用个性化 CRISPR 疗法启动快速响应基因编辑

CRISPR-Cas9 gene editing complex and cells, conceptual illustration. The CRISPR-Cas9 protein is used in genome engineering to cut DNA (deoxyribonucleic acid). It uses a guide RNA (ribonucleic acid) sequence to cut DNA at a complementary cleavage site.

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 进行递送,以纠正危及生命的突变,标志着 CRISPR 首次应用于单一患者的定制化治疗。

这一突破证明了针对危及生命的疾病进行快速、个性化基因编辑的可行性,可能为目前尚无现有治疗方法的罕见病提供新的选择。除了此类个性化医疗外, 体内 CRISPR 疗法可能是治疗心血管和代谢疾病的下一次演进。例如,CRISPR Therapeutics 的 CTX310 在 1 期临床试验中将低密度脂蛋白(LDL)降低了 86%,而 Intellia 公司用于治疗遗传性血管性水肿的 NTLA-2002 已 进入 3 期临床试验,并展现出强劲的早期疗效。

欲了解更多信息,请查看我们最近的 CAS Insights 报告: CRISPR:其日益增长的影响力的最新动态。

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利用人工智能加速抗病毒药物发现,以应对未来大流行病

Artificial intelligence tracks coronavirus spread, Technology and AI algorithms used for predicting the spread of a particular illness

抗病毒药物通过干扰病毒的感染和复制能力发挥作用,其靶点涵盖细胞进入、复制或释放等阶段。传统上,这些疗法是针对特定病毒量身定制的,但目前正向广谱抗病毒药物和宿主导向疗法演变——这些方法旨在靶向病毒共有的机制或病毒所利用的人体细胞通路。为了加速研发,研究人员正在利用人工智能和机器学习来识别和设计有前景的化合物,通常在新病毒出现之前就能完成。

  • 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。在未来的疫情中,这些药物可作为第一道防线,为研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体蛋白质或通路,而非病毒本身。它们或许能 提供 针对快速变异病毒的更持久的抗病毒保护。 ‍
  • 机器学习 正在筛选化合物库、预测病毒蛋白质结构,并在新病原体出现之前识别宿主与病毒的相互作用网络。欧盟的 PANVIPREP 和美国的“大流行抗病毒计划”等全球倡议正在投资于人工智能驱动的平台,以预先识别抗病毒候选药物。这些创新能够使我们从被动应对转变为主动应对新疫情或新病原体。 PANVIPREP 在欧盟和美国的“大流行抗病毒计划”中,各方正投资于人工智能驱动的平台,以预先识别抗病毒候选药物。这些创新能够使我们从被动应对转变为主动应对新疫情或新病原体。  

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希望之光。

药物研发始终在不断演进,随着人工智能驱动工具的应用和个性化医疗的兴起,我们预计在 2025 年及以后将看到更多突破。在 CAS,我们始终紧跟药物研发的最新创新,您可以在此了解最新研究动态。

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