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近日,山東大學展鵬/劉新泳&韓國化學技術研究院Meehyein Kim團隊一篇發表于國際知名期刊《Signal Transduction and Targeted Therapy》的綜述文章,系統梳理了抗病毒藥物研發的百年歷程、當下挑戰與未來機遇。文章指出,新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)大流行不僅是一場全球健康危機,更成為抗病毒藥物研發領域的關鍵轉折點。在后疫情時代,藥物研發正從傳統的跟仿向原始創新深刻轉型,人工智能(AI)、多靶點協同設計、以及針對宿主與病毒互作網絡等新策略,正成為提升研發成功率、應對病毒變異與耐藥性挑戰的核心驅動力。
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臨床前藥物發現流程、策略與技術
研發策略的演進與融合:從“表型篩選”到“基于靶點”的雙軌并行
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抗病毒藥物發展里程碑時間線
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SARS-CoV-2的生命周期
文章回顧了抗病毒藥物的發展史,從1963年首個獲批的碘苷,到首個選擇性病毒激活前藥阿昔洛韋,再到首個抗艾滋病藥物齊多夫定,每一次突破都基于對病毒復制機制的更深理解。當前,藥物發現主要遵循兩大科學邏輯:基于表型的藥物發現和基于靶點的藥物發現。
表型篩選:直接在疾病模型(如抑制病毒復制)中評估化合物活性,優勢在于可擴展“可成藥”靶點空間,尤其適用于機制不明或缺乏有效療法的疾病早期階段,在新穎的“首創”藥物發現中作用顯著。
靶點發現:專注于與疾病機制密切相關的特定靶點。隨著分子生物學革命和人類基因組時代到來,基于靶點的方法與多組學技術結合,正向系統級調控演進。
文章強調,這兩種策略的根本邏輯、技術路徑和應用場景不同,但未來藥物發現將深刻整合二者,實現“從現象到本質”的全面突破。表型篩選在早期、尤其是發現新機制藥物上占優;而基于靶點的策略在后期優化已知靶點藥物、開發“跟進”藥物時效率更高。
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于靶點的篩選(a)與表型篩選(b)的基本流程
挑戰與瓶頸:高突變率、臨床轉化困局與數據鴻溝
盡管藥物篩選技術和AI取得了顯著進展,但抗病毒藥物研發仍面臨嚴峻挑戰。病毒的高突變率和易產生耐藥性的傾向是主要障礙之一。此外,病毒種類繁多、共性少,研發過程中需艱難平衡藥物的有效性與安全性。
臨床轉化是另一大瓶頸。藥物在人體內的藥代動力學特性、以及藥物-病毒-宿主細胞之間復雜的相互作用,都可能影響其實際療效和安全性。
研發的高成本、高風險以及新技術應用的限制也構成了額外障礙。抗病毒藥物研發領域大型數據集的積累仍顯不足,公開數據集往往導致陽性結果,可能使模型訓練結果產生偏差。
未來方向:AI、納米技術與新興靶點的應用前景
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多項新興技術推動了藥物發現領域的發展
為應對上述挑戰,文章指出,研究人員、企業和相關機構必須緊密協作,持續探索創新策略與方法。
人工智能的深度賦能:AI在藥物發現中的應用日益普遍,特別是在蛋白質結構預測、藥物靶點識別和生物活性預測領域。生成式AI模型可用于設計針對特定靶點的新型分子,甚至能夠外推至訓練數據中未包含的靶點序列。AI驅動的表型篩選也正從經驗性方法轉向面向機制的精準篩選。
納米技術的遞送革命:納米技術在抗病毒藥物遞送和疫苗開發中發揮了關鍵作用,mRNA疫苗中脂質納米顆粒的應用便是典范。納米顆粒載體可實現藥物的時空控釋,提高療效、降低成本并減少毒副作用。然而,納米顆粒誘導的毒性、脫靶免疫反應、儲存或體循環中的不穩定性等問題仍需跨學科合作解決。
新興靶點與策略的探索:1.靶向宿主因子:通過干擾特定的宿主細胞因子來遏制病毒復制,例如靶向宿主細胞激酶或DHODH,為開發廣譜抗病毒藥物提供了新思路。2.靶向蛋白降解技術:如蛋白水解靶向嵌合體分子,可特異性地降解病毒蛋白,其作用機制不同于傳統占據驅動的抑制劑,可能具有獨特的耐藥性譜,為克服病毒耐藥變異提供了新途徑。3.靶向無膜細胞器:關注液-液相分離等過程,為藥物發現提供了新的潛在方向。4.多特異性策略:如抗體偶聯藥物、以及能同時結合病毒和宿主蛋白的雙特異性分子,旨在提高療效精確性并減少副作用。
研究意義與未來展望
新冠大流行如同一場壓力測試,極大地加速了抗病毒藥物研發領域的技術迭代與策略反思。文章系統總結了由這場疫情催生的科學突破與技術創新,為后疫情時代抗病毒藥物研發的戰略規劃奠定了堅實基礎。未來,融合AI計算、創新遞送系統、以及針對病毒-宿主復雜互作網絡的多維策略,將成為開發更高效、更廣譜、更能應對耐藥性挑戰的新一代抗病毒療法的關鍵。
https://www.nature.com/articles/s41392-025-02539-7
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