ZAP-DENGUE is a pilot randomized, double-blind, placebo-controlled evaluation of the safety and efficacy of five days of intravenous zanamivir treatment to treat vascular permeability syndrome which is the main cause of death in dengue fever.

开始日期2024-03-15

申办/合作机构

George Washington University

[+2]

NCT05648448

/ Recruiting临床2期IIT

ADaptive ASsessment of TReatments for influenzA: A Phase 2 Multi-centre Adaptive Randomised Platform Trial to Assess Antiviral Pharmacodynamics in Early Symptomatic Influenza Infection (AD ASTRA)

This trial will use a previously validated platform, to quantitatively assess antiviral effects in low-risk patients with high viral burdens and uncomplicated influenza, to determine in-vivo antiviral activity. In this randomised, open-label, controlled, group sequential, adaptive, platform trial, we will compare the performance of available influenza antivirals, and those with potential activity, relative to the control (no treatment) and each other.
AD ASTRA study is supported by the Wellcome Trust Grant ref: 223195/Z/21/Z through the COVID-19 Therapeutics Accelerator

开始日期2023-02-22

申办/合作机构

University of Oxford

NCT04494412

/ Recruiting临床2期

An Open Label, Single Arm Study to Evaluate Single and Multiple Dose Pharmacokinetics, Safety and Tolerability, and to Explore Clinical Outcomes of Treatment With Intravenous (IV) Zanamivir in Neonates and Infants Under 6 Months of Age With Confirmed Complicated Influenza Infection

Influenza infection is an important public health priority, with seasonal outbreaks and pandemics causing considerable global morbidity and mortality. The PK, pharmacodynamics (PD), safety and efficacy of IV zanamivir have been evaluated in adults, adolescents and infants more than or equal to (>=) 6 months of age with hospitalized influenza in the IV zanamivir global development program. However, antiviral treatment of neonates and infants under 6 months of age hospitalized with influenza infection remains a medical unmet need. Given the immaturity of the immune system at this age, there are no licensed influenza vaccines for children aged less than six months old. As a requirement of the Pediatric Investigation Plan European Union (EU), GlaxoSmithKline (GSK) will be conducting this open-label, multi-center, single arm, post-marketing authorization study to evaluate the PK and collect safety and tolerability information of IV zanamivir in hospitalized neonates and infants under 6 months of age with confirmed complicated influenza infection. The total duration of study participation for each participant will be up to 24 days with a study treatment period up to 10 days and 14 days of post-treatment follow up. However, for a given participant, the initial 5-day treatment course may be extended for up to 5 additional days if clinical symptoms, participant characteristics or virological tests as assessed by the investigator warrant further treatment. DECTOVA is a trademark of GlaxoSmithKline group of companies.

开始日期2022-11-21

申办/合作机构

GSK Plc

100 项与扎那米韦相关的临床结果

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100 项与扎那米韦相关的转化医学

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100 项与扎那米韦相关的专利（医药）

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1,435

项与扎那米韦相关的文献（医药）

2026-01-01·JOURNAL OF MEDICAL VIROLOGY

Integrated Phenotypic–Genotypic Surveillance of Neuraminidase Inhibitor Susceptibility in Influenza A(H1N1), A(H3N2), and B/Victoria Viruses in Saudi Arabia, 2024–2025

Article

作者: Hakami, Maymunah ; Almiqbel, Haneen S. ; Aljohani, Sameera ; Bosaeed, Mohammed ; Aljami, Haya ; Naeem, Asif ; Alzahrani, Nabeel

ABSTRACT:

Contemporary neuraminidase inhibitor (NAI) surveillance data from the Middle East are limited. We profiled current‐season susceptibility among influenza A(H1N1), A(H3N2), and B/Victoria viruses circulating in Saudi Arabia (2024–2025) using paired phenotypic and genotypic methods. Respiratory specimens underwent virus isolation and neuraminidase‐inhibition testing with the NA‐XTD™ chemiluminescent assay kit (Applied Biosystems/Thermo Fisher) against oseltamivir, zanamivir, and peramivir. Half‐maximal inhibitory concentrations (IC₅₀) were estimated by 4‐parameter logistic models with per‐plate normalization. Neuraminidase (NA) genes were Sanger‐sequenced and placed within contemporaneous global lineages. Exposure margins were approximated as Cmax/IC₅₀ ratios using published clinical pharmacokinetic Cmax values. Of 240 specimens, 93 isolates were recovered: A(H1N1) ( n = 61), A(H3N2) ( n = 15), and influenza B virus ( n = 17). In A(H1N1), S247N (7/61, 11.5%) and S200N (61/61, 100%) were associated with modest oseltamivir IC₅₀ increases versus subtype wild‐type (WT) anchors; H275Y was not detected. A(H3N2) isolates lacked WHO‐listed reduced‐susceptibility markers overall; a single S331R isolate showed only a small right‐shift, and geometric‐mean IC₅₀ values for all three NAIs remained close to WT. In influenza B virus, several framework/interface substitutions were observed including F103L and I459V accompanying a subtype‐specific elevation of oseltamivir IC₅₀ (B vs A geometric‐mean ratio ≈20×), while zanamivir and peramivir remained comparatively potent. Across subtypes, Cmax/IC₅₀ analyses showed the widest exposure margins for peramivir, intermediate for zanamivir, and the narrowest for oseltamivir in influenza B. Phylogenies interleaved Saudi isolates within global clades without evidence of clonal expansion of reduced‐susceptibility variants. During 2024–2025, influenza A viruses in Saudi Arabia remained broadly susceptible to NAIs. Influenza B virus displayed a reproducible oseltamivir right‐shift linked to non‐canonical framework/interface substitutions, whereas zanamivir and especially peramivir retained activity. These findings support ongoing integrated phenotype‐genotype surveillance and consideration of peramivir when influenza B circulation is substantial.

2025-12-31·ANNALS OF MEDICINE

Zanamivir exposure in healthy rats and rats with acute lung injury

Article

作者: Sklenárová, Michaela ; Šmardová, Jaroslava ; Mertlíková-Kaiserová, Helena ; Michálek, Pavel ; Odložilíková, Martina Nora ; Slanař, Ondřej ; Dvořáková, Alexandra ; Klouček, Anežka ; Bartůněk, Aleš ; Perlík, Vít ; Chalupský, Karel ; Ryšánek, Pavel ; Šíma, Martin

OBJECTIVES:

The aim of this study was to evaluate the pharmacokinetics and lung penetration of zanamivir in healthy rats and rats with lipopolysaccharide (LPS)-induced acute lung injury (ALI).

MATERIALS AND METHODS:

Three pharmacokinetic (PK) studies have been conducted to evaluate systemic PK and local exposure of zanamivir in male Wistar rats (n = 62, 16 weeks old). Zanamivir was administered to healthy rats and rats with LPS-induced ALI intravenously (IV) and by inhalation (INH) via nebulisation. Serum and bronchoalveolar lavage (BAL) fluid concentrations were analysed to assess drug permeation across barriers. All zanamivir concentrations were determined using the HPLC-MS/MS method.

RESULTS:

The concentrations of zanamivir in BAL after IV dosing were approximately 3.1-, 4.0- and 5.0-fold higher in healthy animals compared with ALI at 30, 60 and 240 min after dosing, respectively (p = 0.005, 0.001 and 0.016). Zanamivir permeation between BAL fluid and serum was compared for IV and INH administrations, revealing that the BAL AUC_30-240 following IV administration was 6.5-fold lower than after INH. Furthermore, the AUC_30-240 in BAL fluid after IV administration was approximately 3.3 times higher in healthy animals than those with ALI (35,815 vs. 10,886 ng/mL × h). ALI also reduced the rate and extent of systemic absorption compared to healthy conditions. The absolute bioavailability of nebulised zanamivir was 1.91%.

CONCLUSIONS:

Our findings confirm PK superiority of INH administration to achieve local intrapulmonary exposition and indicate that ALI significantly impairs zanamivir penetration into the lungs from systemic circulation.

2025-12-24·CLINICAL INFECTIOUS DISEASES

Prophylactic Efficacy of CD388, a Novel Drug–Fc Conjugate, in a Human Influenza A/H3N2 Virus Challenge Model: A Randomized, Controlled Phase 2a Study

Article

作者: Wang, Sy-Shi ; Villacian, Jorge ; Silva, Isabel Gonçalves ; Tourneroche, Alice ; Equils, Ozlem ; Anandakumar, Arun ; Baguet, Tristan ; Mann, Alex ; van Duijnhoven, Wilbert ; Vingerhoets, Johan ; Rojas, Roxana E ; Flanagan, Shawn ; Anger, Antoinette

Abstract:

Background:

Influenza is a significant public health concern, especially in immunocompromised patients. CD388 is a novel multivalent zanamivir conjugate that is stably linked to a proprietary human immunoglobulin G1 Fc with a long half-life for prevention of influenza. Here we report a proof-of-concept study on the prophylactic activity of subcutaneously administered CD388 against influenza challenge.

Methods:

In a randomized, double-blind, placebo-controlled, phase 2a human challenge study, a single dose of CD388 (50 or 150 mg) was subcutaneously administered in healthy participants 5 days before intranasal challenge with influenza A (H3N2). Safety, pharmacokinetics, infection rate (by reverse transcription–quantitative polymerase chain reaction methods [RT-qPCR]), intranasal viral load (VL), and symptoms were compared between the CD388 and placebo treatment groups.

Results:

The area under the VL–time curve (VL-AUC), primary endpoint, was lower in the CD388 150 mg group (n = 28) compared with the placebo group (n = 28; mean 10.70 log10 [copies/mL] × days vs mean 16.09 log10 [copies/mL] × days; P = .0390). Peak VL and the rate of RT-qPCR–confirmed influenza infection were lower in the CD388 group versus the placebo group (P = .0185 and P = .0248, respectively). Clinical symptom scores were numerically lower among participants treated with CD388 compared with participants treated with placebo. There were a limited number of treatment-emergent adverse events. Anti-drug antibody development was rare and not clinically relevant.

Conclusions:

CD388 was well-tolerated and demonstrated prophylactic activity against RT-qPCR–confirmed influenza infection in a human challenge study. The efficacy of CD388 in preventing influenza will be confirmed in larger studies.Clinical Trials Registration. ClinicalTrials.gov identifier: NCT05523089.

169

项与扎那米韦相关的新闻（医药）

2026-01-21

·梅斯医学

权威升级！2025流感急诊共识发布，国产抗流感新药扛鼎“中国方案”

流感作为我国重大公共卫生挑战之一，其高发病率与高疾病负担对防控工作提出紧迫要求。近日，由中国医师协会急诊医师分会、中华医学会急诊医学分会、北京急诊医学学会、解放军急救医学专业委员会联合修订的《成人流行性感冒诊疗规范急诊专家共识（2025版）》正式发布。此次共识是对2022版的重要迭代与深化，系统整合了近年来循证医学关键进展，聚焦于快速诊断技术的临床落地、新型抗病毒药物的规范化引入、以及中医药治疗的循证升级等核心环节，旨在构建更具响应力与实效性的急诊流感诊疗体系，为应对当前流感防控形势提供权威、前沿的临床指引。一、快速检测，抢黄金救治：核酸检测革新急诊流程流感多在冬春季发病，因地域差异亦可全年发病。流感患者常有发热、肌肉疼痛、头痛、倦怠等全身症状，而咽痛、流涕和鼻塞等局部症状轻微。流感病毒引发多种并发症，并加重慢性基础疾病（推荐意见1-2）。面对流感严峻形势，早期快速诊断是有效干预的前提，诊断前移与精准化成为核心策略。与传统的病毒分离培养（金标准但耗时长）［1-3］或血清学检测（对早期诊断价值有限）［4］相比，快速核酸检测在急诊情境下的优势明显，目前已逐步发展成为临床诊断中首选检测手段［5-6］。同时共识指出，快速抗原检测操作简便，适合即时检验，但敏感性低于PCR核酸检测，阴性结果不能排除感染，建议进一步通过PCR核酸检测以明确诊断。这一诊断策略的更新，体现了急诊医学对“时间窗”概念的重视，为后续的早期抗病毒治疗奠定了关键基础。共识推荐首选上呼吸道鼻咽样本进行RT-PCR检测流感病毒核酸。在无法进行核酸检测的情况下可采用抗原检测作为替代。在条件允许的情况下，推荐不同的检测方法组合应用以提高检测准确性（推荐意见4）。同时临床上需高度警惕流感病毒合并其他类型病原体混合感染，积极进行病原学的诊断与鉴别诊断（推荐意见5）。图1 流感诊断和病情评估流程二、拓新版图，注民族力量：抗流感新药纳入权威共识抗流感病毒药物分为 NAIs、RNA聚合酶抑制剂、血凝素抑制剂，对目前流行的甲型和乙型流感病毒均具有较高的敏感性，且安全性良好。(证据等级Ⅱ，推荐强度 B)（推荐意见 8）图2抗病毒药物靶向作用机制 01 治疗方案共识对抗病毒药物章节进行重要扩充，重点纳入近年来我国自主研发获批上市的新型抗流感药物，特别是RNA聚合酶抑制剂，此类药物通过抑制流感病毒RNA聚合酶复合体的不同亚基干扰病毒复制，包括靶向PA亚基的药物玛舒拉沙韦、玛硒洛沙韦；靶向PB2亚基的药物昂拉地韦。在无并发症的青少年或成人流感患者（甲型流感99.9%）中开展的一项Ⅲ期RCT试验结果显示，玛舒拉沙韦与安慰剂相比可显著缩短流感症状持续时间（42.0 h vs. 63.0 h，P=0.002）和中位退热时间（19.7 h vs. 28.3 h，P = 0.009），病毒排毒停止中位时间为22 h（P<0.001）[7]。同时玛舒拉沙韦Ⅱ期研究是在唯一以乙型流感为主( 99.5% )的无并发症成人流感患者中开展的RCT，其结果与Ⅲ期结果类似，40 mg 玛舒拉沙韦同样可减少流感症状持续时间( 50.0 h vs．安慰剂 82.3 h) 和中位退热时间( 27.0 h vs．47.2 h)，病毒排毒停止中位时间为 23.5 h［8］。在甲型和乙型流感的用药方案选择上，目前已上市的抗病毒药物多数对甲型和乙型流感均有明显疗效［7-17］，其中昂拉地韦目前获批用于甲型流感患者［18］。考虑到服药的便捷性和用药依从性，推荐优先选择口服片剂的抗病毒药物( 按上市顺序) :奥司他韦、玛巴洛沙韦［14、19］、玛舒拉沙韦［7-8］、昂拉地韦［18］( 仅用于甲型流感) 、玛硒洛沙韦［15］等。抗病毒治疗疗程一般为 5～7 天，疗程结束后若症状仍未缓解、有病毒复制依据或有免疫抑制状态时，可考虑延长抗病毒疗程至 10～14 天［20-21］; 有条件者应考虑进行耐药性检测以及时调整用药方案［22］。 02 应用时机急诊非重症流感患者在病原学确诊后应及时给予抗病毒治疗。普通型流感( 非妊娠女性)、无重症高危因素者，需充分评估抗病毒治疗的风险和收益。而急诊重症及危重症流感患者应在发病 48 小时内启动抗病毒治疗［23-24］，延长启动可能会增加重症率和病死率［25-26］，尽早启动( 如 36 小时内) 可进一步降低下呼吸道感染风险［9］; 该类患者启动抗病毒治疗无需等待病原学确诊结果，但基于多病原合并感染带来的流感重症风险［27，28］，仍建议及时进行病原学检测以指导治疗。发病超过 48 小时的急诊重症及危重症患者，仍需予以抗病毒治疗［9］。由于 NAIs、血凝素抑制剂和RNA聚合酶抑制剂之间作用机制不同，目前尚未观察到靶点相关的交叉耐药现象。因此，若流感病毒对某一类( 或某一靶点) 抗病毒药物的敏感性下降，可考虑换用作用机制不同的其他类别药物治疗［29］。三、中西合璧，推循证革新：新版共识推动中西医并重抗流感共识延续了“中西医并重”的诊疗原则，并对中药及中成药的应用进行了循证依据的更新。抗流感病毒的中药或中成药具有多靶点、耐药性低和退热效果佳等特点，根据临床表现辨证论治，在缓解流感症状、减少重症和缩短住院时间等方面具有一定优势（推荐意见10）。总之，2025版共识系统更新了成人流感的诊疗与预防策略，为急诊实现早期识别与规范治疗提供实用指导。未来需通过研发广谱疫苗、新型药物与便捷诊断工具应对病毒变异挑战，并重点优化重症预警、个体化治疗与真实世界研究，同时强化多学科协作与资源整合，以全面提升我国流感诊疗的规范化与同质化水平。参考文献： [1] Dhakad S, Mali P C, Kaushik S, et al. Comparison of multiplex RT-PCR with virus isolation for detection, typing and sub-typing of influenza virus from influenza-like illness cases[J]. Indian J Med Microbiol, 2015, 33(1): 73-7. [2] Jain R, Sharma H, Pena L, et al. Influenza virus: Genomic insights, evolution, and its clinical presentation[J]. Microb Pathog, 2025, 205: 107671. [3] Chen L L, Weng H. Clinical significance of lower respiratory tract culture within 48 h of admission in patients with viral pneumonia: an observational study[J]. BMC Pulm Med, 2024, 24(1): 372. [4] Chen M I, Barr I G, Koh G C, et al. Serological response in RT-PCR confirmed H1N1-2009 influenza a by hemagglutination inhibition and virus neutralization assays: an observational study[J]. PLoS One, 2010, 5(8): e12474. [5]Clark T W, Lindsley K, Wigmosta T B, et al. Rapid multiplex PCR for respiratory viruses reduces time to result and improves clinical care: Results of a systematic review and meta-analysis[J]. J Infect, 2023, 86(5): 462-75. [6] Huang H S, Tsai C L, Chang J, et al. Multiplex PCR system for the rapid diagnosis of respiratory virus infection: systematic review and meta-analysis[J]. Clin Microbiol Infect, 2018, 24(10): 1055-63. [7] Wang Y, Wang H, Zhang Y, et al. Single-dose suraxavir marboxil for acute uncomplicated influenza in adults and adolescents: a multicenter, randomized, double-blind, placebo-controlled phase 3 trial[J]. Nat Med, 2025, 31(2): 639-46. [8]Wang Y, Wang H, Liu D, et al. Efficacy and safety of single-dose suraxavir marboxil tablet in the treatment of acute uncomplicated influenza in adults: a multi-centre, randomized, double-blind, placebo-controlled phase 2 clinical trial[J]. Clin Microbiol Infect, 2025, 31(5): 861-8. [9] Dobson J, Whitley R J, Pocock S, et al. Oseltamivir treatment for influenza in adults: a meta-analysis of randomised controlled trials[J]. Lancet, 2015, 385(9979): 1729-37. [10] Hanula R, Bortolussi-Courval É, Mendel A, et al. Evaluation of Oseltamivir Used to Prevent Hospitalization in Outpatients With Influenza: A Systematic Review and Meta-Analysis[J]. JAMA Intern Med, 2024, 184(1): 18-27. [11] Jackson R J, Cooper K L, Tappenden P, et al. Oseltamivir, zanamivir and amantadine in the prevention of influenza: a systematic review[J]. J Infect, 2011, 62(1): 14-25. [12] Chen J Y, Wei S K, Lai C C, et al. A Meta-Analysis Comparing the Efficacy and Safety of Peramivir with Other Neuraminidase Inhibitors for Influenza Treatment[J]. Medicina (Kaunas), 2020, 56(2). [13] Fang Y H, Hsu T H, Lin T Y, et al. Comparing intravenous peramivir with oral oseltamivir for patients with influenza: a meta-analysis of randomized controlled trials[J]. Expert Rev Anti Infect Ther, 2021, 19(8): 1039-46. [14] Hayden F G, Sugaya N, Hirotsu N, et al. Baloxavir Marboxil for Uncomplicated Influenza in Adults and Adolescents[J]. N Engl J Med, 2018, 379(10): 913-23. [15] Wang H, Wang G, Gao Y, et al. Efficacy and safety of ZX-7101A, an inhibitor of influenza cap-dependent endonuclease, in adults with uncomplicated influenza: a randomized, double-blind, placebo-controlled phase 2/3 trial[J]. Clin Microbiol Infect, 2025, 31(2): 274-81. [16] Hayden F G, Lenk R P, Stonis L, et al. Favipiravir Treatment of Uncomplicated Influenza in Adults: Results of Two Phase 3, Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled Trials[J]. J Infect Dis, 2022, 226(10): 1790-9. [17] Hanaki N, Sakaniwa R, Moromizato T, et al. Efficacy of Pharmacotherapy for Seasonal Influenza in Young and Middle-aged Adults: A Systematic Review and Network Meta-analysis[J]. Intern Med, 2024, 63(21): 2913-22. [18] Yang Z, Zhan Y, Li Z, et al. Efficacy and safety of onradivir in adults with acute uncomplicated influenza A infection in China: a multicentre, double-blind, randomised, placebo-controlled and oseltamivir-controlled, phase 3 trial[J]. Lancet Respir Med, 2025, 13(7): 597-610. [19] Kuo Y C, Lai C C, Wang Y H, et al. Clinical efficacy and safety of baloxavir marboxil in the treatment of influenza: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials[J]. J Microbiol Immunol Infect, 2021, 54(5): 865-75. [20] Wang Y, Fan G, Salam A, et al. Comparative Effectiveness of Combined Favipiravir and Oseltamivir Therapy Versus Oseltamivir Monotherapy in Critically Ill Patients With Influenza Virus Infection[J]. J Infect Dis, 2020, 221(10): 1688-98. [21] Cizeron A, Saunier F, Gagneux-Brunon A, et al. Low rate of oseltamivir prescription among adults and children with confirmed influenza illness in France during the 2018-19 influenza season[J]. J Antimicrob Chemother, 2021, 76(4): 1057-62. [22] Huang W J, Cheng Y H, Tan M J, et al. Epidemiological and virological surveillance of influenza viruses in China during 2020-2021[J]. Infect Dis Poverty, 2022, 11(1): 74. [23] Cai J, Wang H, Ye X, et al. Real-world effectiveness and safety of Baloxavir Marboxil or Oseltamivir in outpatients with uncomplicated influenza A: an ambispective, observational, multi-center study[J]. Front Microbiol, 2024, 15: 1428095. [24] Wang R Y, Wang Y, Wang X X, et al. Analysis of infection indicators and risk factors for influenza A after the COVID-19 pandemic[J]. New Microbiol, 2024, 47(3): 269-74. [25] Muthuri S G, Venkatesan S, Myles P R, et al. Effectiveness of neuraminidase inhibitors in reducing mortality in patients admitted to hospital with influenza A H1N1pdm09 virus infection: a meta-analysis of individual participant data[J]. Lancet Respir Med, 2014, 2(5): 395-404. [26] Tenforde M W, Noah K P, O'Halloran A C, et al. Timing of Influenza Antiviral Therapy and Risk of Death in Adults Hospitalized With Influenza-Associated Pneumonia, Influenza Hospitalization Surveillance Network (FluSurv-NET), 2012-2019[J]. Clin Infect Dis, 2025, 80(2): 461-8. [27] Liu Y, Wang Y, Mai H, et al. Clinical characteristics, risk factors and antiviral treatments of influenza in immunosuppressed inpatients in Beijing during the 2015-2020 influenza seasons[J]. Virol J, 2022, 19(1): 11. [28] Zhang Y, Zhao J, Zou X, et al. Severity of influenza virus and respiratory syncytial virus coinfections in hospitalized adult patients[J]. J Clin Virol, 2020, 133: 104685. [29] Jones J C, Yen H L, Adams P, et al. Influenza antivirals and their role in pandemic preparedness[J]. Antiviral Res, 2023, 210: 105499. 免责声明：本文仅作最新前沿信息交流之目的，仅供医疗卫生行业专业人士阅读参考，文中所有观点不代表梅斯医学立场，亦不代表梅斯医学支持或反对文中观点。如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊！

2026-01-16

·青囊玄客诗文

妊娠期用药安全：全面更新指南与核心原则（续二）

随着医学研究的深入，妊娠期用药安全的核心已从依赖简单的风险分级，转变为基于循证证据的个体化“风险-获益”权衡。本文旨在系统性地更新这一重要领域的知识，为临床决策提供现代视角的参考。第一章：全球监管体系的重要变革过去，美国食品和药物管理局的 ABCDX五级分类标准是评估妊娠期药物风险的通用框架。然而，这套系统因过于简化、未能充分反映具体风险细节而备受诟病。自2015年起，FDA推行了一项根本性改革：在药品说明书中，强制要求设立 “妊娠期暴露与风险” 固定章节，以详尽的叙述性文字全面取代原有的字母分级。新格式必须包含风险概要、支持数据以及相关的临床考虑因素，从而为医生和患者提供比一个简单字母更丰富、更具指导意义的信息。虽然旧的字母分级在学术讨论和部分历史文献中仍会被提及，但当前的临床实践应主要依据更新后的药品说明书和最新的临床指南。第二章：理解风险的基石——胎龄与药物性质评估任何药物的妊娠期风险，都必须置于两个核心维度下考量： 1. 暴露时间（胎龄）：这是决定药物影响性质的关键。 · 受精后2周内（“全或无”时期）：药物暴露若导致严重损伤，胚胎通常会停止发育而流产；若未受影响，胚胎则会继续正常生长，通常不增加出生缺陷风险。 · 受精后3至8周（器官形成期）：这是致畸高度敏感期。药物在此期间干扰，可能导致胎儿器官结构畸形。 · 孕中晚期（胎儿期）：药物主要影响已形成器官的组织生长和功能发育（如神经系统、生殖系统），或引起全身性毒性，而不会导致大的结构畸形。 2. 药物性质：包括药物的分子量、脂溶性、与血浆蛋白结合率以及通过胎盘的能力等药理学特性。第三章：新增或安全性认识有重要更新的药物类别近十年来，大量新药上市，同时许多经典药物的安全性数据也得到了极大丰富。以下是部分重要类别的更新摘要。 3.1 抗感染药物 · 抗菌药： · 氟喹诺酮类（如左氧氟沙星）：因动物研究显示可能损害幼年动物关节软骨，通常避免在孕期使用，尤其在早孕期。仅在无其他安全替代药物治疗严重感染时，经严格评估后使用。 · 大环内酯类：阿奇霉素在孕期（特别是早孕期）用于治疗生殖道感染（如衣原体）和呼吸道感染的安全性数据良好，是常用选择。 · 抗病毒药： · 流感治疗：神经氨酸酶抑制剂奥司他韦和扎那米韦，大量观察性研究未发现其与主要出生缺陷风险增加相关，被推荐用于治疗孕期流感。 · 新冠病毒治疗：对于有进展为重症风险的新冠孕妇，使用奈玛特韦/利托那韦或瑞德西韦的益处被认为大于其潜在未知风险。 · 疱疹病毒治疗：阿昔洛韦和伐昔洛韦用于治疗或抑制生殖器疱疹复发，其安全性记录良好，使用获益通常大于风险。 3.2 神经系统与精神类药物此领域更新显著，尤其是抗抑郁药的使用理念发生了深刻变化。 · 抗抑郁药：孕期抑郁本身对母婴（如早产、低出生体重、产后抑郁、亲子关系受损）的危害已十分明确。 · 选择性5-羟色胺再摄取抑制剂是孕期最常用的抗抑郁药。现有证据表明，除帕罗西汀外（与轻微的心脏缺陷风险增加可能有关），其他SSRIs（如舍曲林、西酞普兰）并未明确增加重大出生缺陷风险。 · 核心原则：对于中重度抑郁症患者，持续治疗、维持病情稳定的益处，通常远大于药物潜在的、轻微的风险。不应轻易让患者停药，而应与精神科医生共同制定孕期管理方案。 · 止吐药（用于妊娠剧吐）： · 一线选择：联合应用维生素B6（吡哆醇）和多西拉敏的方案，被证实安全有效，是首选。 · 二线/三线药物：甲氧氯普胺和昂丹司琼在大量孕妇中使用，未发现明确的致畸信号。尽管有研究提示昂丹司可能与胎儿唇腭裂风险有极微弱关联，但与未控制的剧烈呕吐和营养不良带来的风险相比，其治疗获益是明确的。 3.3 皮肤科用药 · 痤疮治疗： · 口服异维A酸：是绝对禁区。作为X级药物，其致畸率极高，可导致颅面部、心脏、中枢神经系统等多发畸形。用药期间及停药后至少1个月内必须严格避孕。 · 外用维A酸类：如他扎罗汀（明确为X级）、维A酸和阿达帕林（C级），虽然经皮吸收有限，但为安全起见，通常建议孕期避免使用。 · 推荐替代：外用克林霉素、红霉素、壬二酸以及过氧化苯甲酰被认为是相对安全的选择（B/C级）。 3.4 生物制剂与免疫调节剂这类新型药物在治疗自身免疫性疾病（如类风湿关节炎、炎症性肠病）中应用越来越广。 · 肿瘤坏死因子-α抑制剂：如英夫利西单抗、阿达木单抗、依那西普。现有数据总体令人放心，未显示明确的致畸模式。对于病情活动、需要控制的孕妇，使用此类药物维持母亲健康的获益通常大于潜在风险。部分药物可通过胎盘，可能影响新生儿免疫力，需在出生后数月内监测。 3.5 疫苗孕期接种疫苗是保护母婴健康的重要公共卫生策略。 · 强烈推荐： · 流感灭活疫苗：可有效预防孕期重症流感，安全。 · 百白破疫苗：建议在每次妊娠的孕27-36周接种，以使母体产生抗体最大程度地传递给胎儿，预防新生儿百日咳。 · 新冠疫苗（mRNA或灭活）：大量数据证实其安全性，并能有效降低孕妇重症、死亡及胎儿不良结局的风险。 · RSV疫苗：最新推荐在孕32-36周接种，以预防婴儿感染呼吸道合胞病毒。 · 绝对禁止：所有减毒活疫苗，如麻疹-腮腺炎-风疹疫苗、水痘疫苗，在孕期禁用。第四章：临床决策的核心——风险沟通与共同决策面对妊娠期用药，现代医学倡导“共同决策”模式： 1. 充分告知：医生需清晰说明（1）若不治疗，疾病本身对孕妇和胎儿的具体风险；（2）药物治疗的潜在益处和已知风险；（3）是否有更安全的替代方案。 2. 量化风险：用易于理解的方式传达风险概率。例如，“风险极低”或“风险轻微增加”等表述，应尽可能转化为“从基线风险的1-3%增加到2-4%”这样的具体数字。 3. 尊重患者价值观：孕妇及其家庭对风险的接受程度和对治疗的期望值，是最终决策的重要组成部分。第五章：给计划妊娠及已孕女性的行动建议 1. 孕前咨询至关重要：对于任何患有慢性疾病（如癫痫、高血压、糖尿病、甲状腺疾病、精神心理疾病）的女性，应在计划怀孕前与专科医生及产科医生进行联合咨询，评估病情，尽可能将药物调整为孕期相对安全的选择，并将病情控制在稳定状态。 2. 建立“用药清单”：记录所有正在使用或近期使用过的处方药、非处方药、中草药及保健品，并在每次产检时出示给医生。 3. 意外暴露不恐慌：如果发现怀孕前曾服用过某些药物，切勿自行决定终止妊娠。应携带完整的药品信息（名称、剂量、服用时间），尽快咨询产科医生或围产期药学专家，进行专业的风险评估。 4. 警惕“天然”误区：不要假定中草药或保健品“绝对安全”。许多中药成分（如麝香、莪术、附子在孕期禁用，半夏、桃仁、红花需慎用）具有明确的药理或毒性作用，必须在中医师指导下使用。总结总而言之，妊娠期用药安全已进入一个更精细、更个体化的时代。“零风险”用药是不存在的，但“零沟通”的用药是绝对危险的。最安全的选择，永远是基于最佳科学证据、由医患双方充分沟通后做出的审慎决策。如果您对特定药物有进一步的疑问，可以提供具体名称，以便获取更详细的分析。注：本文内容整合自最新临床指南、系统综述及药品监管信息，旨在提供知识更新，不能替代执业医师的个体化诊疗建议。所有用药决定均需在医生指导下进行。补充了新药内容美国FDA已于2014年废止了字母分级（ABCDX），转为更详尽的文字说明，但基于大量历史研究和临床实践，原分级概念在沟通中仍有重要参考价值。一、重要更新总览1. 分级系统变革：FDA已要求药品说明书以“妊娠期用药”、“哺乳期”、“女性与男性生殖潜能”三个固定模块替代字母分级，提供更全面的风险总结、临床考虑和数据支持。目前使用的字母是历史背景下的“惯性参考”。2. 用药安全核心：药物对胎儿的影响取决于剂量和暴露时的胎龄。 · 受精后20天内：药物影响通常是“全或无”，即要么导致胚胎死亡，要么无影响，致畸风险低。 · 受精后20-56天（器官形成期）：是致畸最敏感阶段，用药需极度谨慎。 · 孕中晚期：药物主要影响胎儿器官组织的生长和功能，不会导致大的结构畸形。3. 基本原则更新：总原则仍是“获益大于风险”。对于患有慢性病（如高血压、糖尿病、抑郁）的孕妇，擅自停药的风险可能远高于规范用药的风险。用药应遵医嘱，力求单一、小剂量、短疗程，并选择有长期安全使用记录的“老药”。二、新增或修订的药物类别与品种以下是结合新指南、研究及临床实践，对部分常用药安全性的更新和补充：抗感染药· 抗菌药：青霉素类、头孢菌素类、阿奇霉素、克林霉素、甲硝唑等仍被认为是相对安全的（原B类）。氟喹诺酮类（如左氧氟沙星）因有潜在关节毒性，通常避免使用（原C类）。四环素类（多西环素、米诺环素）在整个孕期，特别是中晚期，可能导致胎儿牙齿黄染和骨骼生长抑制，风险明确（原D类）。· 抗病毒药：阿昔洛韦在孕期使用被认为是安全的。用于治疗流感的奥司他韦，多项观察性研究未发现其增加不良反应风险。治疗新冠的奈玛特韦/利托那韦，在有重症风险的孕妇中，其益处被认为大于潜在风险。神经系统与精神类药物· 抗抑郁药（SSRIs类）：这是近年讨论热点。选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（如舍曲林、氟西汀）被广泛用于孕期抑郁。需注意： · 风险权衡：大量研究证实，严重孕期抑郁本身对母婴（如早产、低出生体重、产妇自杀风险）的危害，通常大于规范使用SSRIs的潜在风险。擅自停药导致抑郁复发，危害更大。 · 胎儿影响：可能轻微增加新生儿适应障碍（易激惹、喂养困难，通常短暂）的风险。现有证据不支持其会导致儿童自闭症或主要出生缺陷。 · 特殊注意：个别药物（如帕罗西汀）在孕早期使用可能与胎儿心脏畸形风险轻微增加有关，孕期使用此类药物时，建议进行胎儿超声心动图检查。· 止吐药：用于妊娠剧吐的一线治疗药物安全性数据更充分。 · 一线用药：抗组胺药（如多西拉敏）、吩噻嗪类和多西拉敏/吡哆醇复方制剂均有良好的安全性和有效性数据。 · 二线用药：昂丹司琼安全有效，如果一线药物无效，不应阻止其使用。尽管有研究提示其在孕早期使用可能与胎儿口唇裂风险有极小幅增加，但需与未控制的剧烈呕吐风险相权衡。甲氧氯普胺安全有效，可单独或联合使用，但因有锥体外系反应风险，常作为二线选择。皮肤科用药· 痤疮治疗： · 外用维A酸类：如维A酸、阿达帕林为C级；他扎罗汀为X级，孕期禁用。 · 口服异维A酸：是绝对禁用的X级药物，致畸性极高，用药期间及停药后一段时间必须严格避孕。 · 其他：外用抗生素（克林霉素、红霉素）为B级；过氧化苯甲酰、壬二酸为B/C级。疫苗· 推荐接种：流感疫苗、百白破疫苗（Tdap）和新冠疫苗对孕妇安全有效，且益处远大于风险。· 特定时期接种：呼吸道合胞病毒疫苗建议在孕32-36周接种。· 禁用：风疹疫苗、水痘疫苗等减毒活疫苗孕期禁用。三、明确禁用的高风险药物· X级药物：利巴韦林（抗病毒）、己烯雌酚（雌激素）、沙利度胺以及所有抗肿瘤药（如甲氨蝶呤、环磷酰胺）。· 致畸性明确的中药：巴豆、麝香、水蛭、三棱、莪术等具有活血破瘀、峻下逐水功效的药物，孕期应避免。四、给孕妇的核心建议1. 计划先行：如有慢性病需长期用药，应在备孕时咨询医生，评估并调整用药方案。2. 主动告知：在任何医疗机构就诊时，第一时间告知医生自己已怀孕或正在备孕。3. 权衡利弊：当医生建议用药时，应与其充分沟通疾病不治疗的风险与药物潜在风险，共同决策。切勿因过度恐惧药物而拒绝必要的治疗。4. 警惕“天然”误区：不要盲目认为中药、保健品“绝对安全”。使用任何产品前都应咨询医生或药师。5. 意外暴露不恐慌：如果未知怀孕的情况下服用了药物，切勿自行决定终止妊娠。应立即携带药品信息咨询产科医生或临床药师，进行专业的风险评估。总而言之，现代孕期用药的核心已从简单的“分级避让”，转变为在专业指导下进行个体化的“风险与获益权衡”。如果您对某种特定药物的最新安全性有疑问，可以告诉我药名，我能帮您查找更聚焦的信息。

2026-01-15

·医药企业项目管理大会

新药研发的加速器——从CADD到AIDD:人工智能在药物设计中的应用实践

会议推荐 2026第三届中国医药企业项目管理大会 2026第二届中国AI项目管理大会 2026第十五届中国PMO大会 2026第五届中国项目经理大会本文目录 1、AI 赋能“分子炼丹”:CADD 到 AIDD，药物设计如何降本增效? 2、从CADD到AIDD:人工智能在药物发现中的革新之路 3、干货分享|CADD/AIDD--药物研发的加速器. 一、AI 赋能“分子炼丹”:CADD 到 AIDD，药物设计如何降本增效? （《自然杂志》）摘要：本文发表于《自然杂志》2025 年 47 卷 1 期，为卞月珉撰写的特约专稿，聚焦计算机辅助药物设计（CADD）与人工智能药物设计（AIDD）的技术发展、核心方法及应用前景，以下按原文页码逐页翻译核心信息并简练总结。药物发现是一项高投入、长周期（超 12 年）、高风险的工程，单药研发成本超 28 亿美元。高通量筛选（HTVS）技术加速了苗头化合物识别，衍生出基于蛋白结构（SBDD）和配体结构（LBDD）的两类药物发现方法，对应计算机辅助药物设计（CADD）的虚拟筛选技术。近年来，机器学习（ML）和深度学习生成模型推动了人工智能药物设计（AIDD）发展，生成化学可实现药物分子从头设计，为药物发现提供新路径。核心总结核心痛点：药物研发成本高、周期长、风险大。技术分支：CADD 分为 SBDD（依赖蛋白结构）和 LBDD（依赖配体结构）两类。技术升级：AI（机器学习、深度学习生成模型）赋能 AIDD，实现分子从头设计。 01 基于蛋白结构的药物设计（SBDD）基于蛋白结构的药物设计（SBDD）是 CADD 的重要分支，核心是通过靶标蛋白三维结构解析，模拟分子 - 靶标相互作用。基本步骤包括：通过 X 射线晶体衍射、冷冻电镜等技术获取靶标结构（或通过同源建模 / AlphaFold 预测）、识别结合位点、分子对接、虚拟筛选、分子动力学（MD）模拟验证。未来将整合多组学数据，构建 AI 驱动的自动化平台，实现 “从结构到药物” 的高效转化。核心总结核心逻辑：依赖靶标蛋白三维结构，精准模拟分子结合作用。关键步骤：结构获取→结合位点识别→对接筛选→MD 模拟验证。未来方向：降低结构获取门槛，整合多组学数据，打造智能化自动化平台。 02 基于配体结构的药物设计（LBDD）基于配体结构的药物设计（LBDD）依赖已知活性分子的结构和活性数据，无需靶标结构即可开展药物发现。关键方法包括：药效团建模（识别活性关键化学特征）、分子指纹相似性搜索（快速筛选相似结构）、定量构效关系（QSAR）分析（量化结构 - 活性关系）、深度学习生成模型（生成新型分子）。LBDD 优势在于适用范围广，但效果依赖数据质量和多样性，未来将向更高效、精准、可解释方向发展。核心总结核心优势：无需靶标结构，适用于靶标未知场景。关键方法：药效团建模、分子指纹搜索、QSAR、生成模型。局限与展望：依赖数据，未来将结合 AI 提升预测准确性和可解释性。 03 CADD 的计算建模与模拟技术应用 CADD 的计算建模与模拟技术已应用于基础研究，以单纯疱疹病毒（HSV）DNA 聚合酶耐药突变机制为例：N815S 等突变通过改变聚合酶指状域的构象动力学（而非直接干扰药物结合），削弱抗病毒药物（如阿昔洛韦）的结合稳定性；MD 模拟显示，W781V 等突变消除疏水相互作用，增加指状域结构波动性，但不影响聚合酶对天然核苷酸的催化效率。核心总结应用场景：解析生物分子功能机制（如药物耐药性）。核心案例：HSV DNA 聚合酶耐药突变通过影响构象动力学降低药物结合能力。技术价值：为基础研究提供结构层面的机制解释，支撑后续药物优化。 04 AI 提升高通量虚拟筛选效率 AI 技术显著提升了高通量虚拟筛选（HTVS）的效率和精准度。传统 HTVS 面临化学空间庞大、计算资源消耗高的挑战，而深度学习可替代传统力场计算，提升结合亲和力和 ADMET 特性的预测精度。TAME-VS 平台通过 7 个自动化模块（靶标扩展→化合物检索→向量化→ML 模型训练→虚拟筛选→后筛选分析→数据处理），仅需输入蛋白质靶标 ID 即可完成化合物库筛选，灵活适配不同研究需求。核心总结 AI 的作用：解决传统 HTVS 的效率与精准度瓶颈，挖掘复杂数据模式。核心平台：TAME-VS 平台实现自动化筛选，流程覆盖靶标扩展至数据输出。关键价值：降低 HTVS 使用门槛，加速早期苗头分子识别。 05 生成式 AI 与药物分子从头设计生成式 AI 重新定义药物分子从头设计，通过学习数据分布生成具有特定功能的新型分子。核心模型包括：变分自编码器（VAE，适合全局优化）、对抗自编码器（AAE，增强分布适应性）、图卷积网络（GCN，捕捉分子拓扑信息）、生成对抗网络（GAN，生成高活性分子）、LSTM/RNN（按序列生成分子）、扩散模型（非自回归生成，保障对称性）。代表性平台有 dcGAN（通过生成器与判别器对抗生成分子指纹）和 DeepMGM（基于 RNN/LSTM，生成骨架聚焦或靶标特异性分子）。核心总结核心模型：涵盖 VAE、GAN、GCN 等，各有适配场景（如扩散模型适用于三维分子生成）。代表性平台：dcGAN（对抗生成指纹）、DeepMGM（分通用 / 靶标特异性模型）。技术优势：突破传统数据库筛选局限，拓宽药物化学空间探索边界。 06 CADD 与 AIDD 的未来发展 CADD 与 AIDD 已成为药物研发的核心工具，未来发展方向包括：整合结构组学、化学组学与表型数据的多模态框架，构建融合 AI、机器人合成与实验验证的全自动药物设计筛选平台。人工智能赋能的药物研发正迈向精准化、高效化新纪元，将持续加速临床前药物发现进程。核心总结行业现状：CADD 与 AIDD 技术日趋成熟，成为药物研发不可或缺的工具。未来方向：多模态数据整合、全自动一体化平台构建。最终目标：推动药物研发向精准化、高效化转型，降低研发成本与风险。二、从CADD到AIDD:人工智能在药物发现中的革新之路（溦时光）计算机辅助药物设计（CADD）是现代药物发现的基石之一，能够利用基于结构和基于配体的方法预测分子结构与其活性之间的关系以及其与靶标的相互作用。随着数据获取能力的不断提升和模型持续优化，人工智能药物设计（AIDD）作为CADD的增强迭代版本，在过去十年中取得了蓬勃发展。AIDD在蛋白质折叠、性质预测和分子生成等方面展现出前所未有的潜力，同时也有助于靶点识别、高通量筛选（HTS）以及合成路径预测的实现。AIDD的引入大大加快了药物发现的进程。值得注意的是，AIDD有望探索超越当前认知的化学空间。在本文中，我们首先简要概述了CADD的主要工作流程和关键组成部分，随后通过展示近年来由AIDD推动的典型案例，从化学库筛选、连接体生成到全新分子生成三个阶段，描绘了人工智能在药物发现中不断演变的角色，并尝试对比CADD与AIDD在功能特点上的差异。 1 计算机辅助药物设计（CADD）起源于20世纪60年代Hansch等人提出的定量构效关系（QSAR）模型，并在70年代逐步形成概念，80年代发展成为药物研发中的重要工具，能够辅助识别候选药物、优化其理化和生物学性质，从而显著降低研发成本和周期。CADD主要分为基于结构的药物设计（SBDD）和基于配体的药物设计（LBDD）两类，前者常用分子对接、分子动力学模拟和结构虚拟筛选等技术，代表性成果包括流感药物扎那米韦和奥司他韦、HIV蛋白酶抑制剂茚地那韦以及安普那韦的发现；后者则侧重配体本身结构，在缺乏受体信息时仍具适用性，主要方法包括三维QSAR和基于配体的药效团建模，如诺氟沙星和多奈哌齐的发现即依赖于LBDD技术。随着生物活性和化合物性质数据的激增，传统CADD方法面临挑战，人工智能药物设计（AIDD）应运而生。AI的概念最早由John McCarthy于1956年提出，其通过学习数据或经验实现复杂决策和问题解决，在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域已展现出广泛应用，如AlphaFold2可精准预测蛋白质折叠。AIDD基于机器学习（ML）与深度学习（DL）算法，利用神经网络等结构自动学习数据规律，具备从数据库中提取知识、自主完成任务的能力。图1|CADD与AIDD的发展趋势。（A）CADD与AIDD的发展时间线。（B）CADD与AIDD年度发表文献数量的变化趋势。与传统CADD依赖人工设计算法不同，AIDD依托强大算法与大规模数据进行模型训练和性能优化，不仅能在已知分子库中筛选候选分子，还可探索未知分子结构空间，进行全新分子生成。AI技术正在药物设计的多个方面，如性质预测、新分子生成和反合成分析中展现出巨大潜力。本综述梳理了CADD向AIDD演进过程中技术范式的变迁，介绍了CADD的主要流程与构成，展示了近年来AIDD驱动的成功案例，重点分析了AI在分子性质预测、连接体生成以及全新分子设计等三个阶段的应用策略，最后总结并展望了AIDD在未来药物设计中的核心作用。 2 CADD案例研究计算机辅助药物设计（CADD）自20世纪70年代提出以来，已逐步发展为一种成熟高效的药物发现与优化方法，可应用于药物开发的多个阶段，提升研发效率并降低成本。CADD主要分为基于结构的设计（SBDD）和基于配体的设计（LBDD）。SBDD依赖靶标蛋白的三维结构，结合结合位点预测、分子对接、分子动力学（MD）和自由能计算等方法，以预测小分子与靶标的结合模式和亲和力；而LBDD则不依赖靶标结构，主要利用QSAR建模、药效团分析和虚拟筛选等手段。近年来，随着AlphaFold等新工具的出现，以及虚拟化合物库和柔性对接技术的发展，CADD在多个领域实现了药物候选分子的快速筛选和优化。图2|CADD 的主要流程和模块。此外，CADD还广泛应用于真实药物的发现过程中。例如2021至2023年间，多项研究利用CADD成功开发了针对癌症、精神疾病、细菌感染等不同靶点的新型小分子抑制剂。常用方法包括结构基础虚拟筛选（SBVS）、自由能微扰（FEP）、分子力场计算（MM-PBSA/MM-GBSA）等。这些案例展示了CADD在多种疾病靶点和机制下的广泛适用性和强大潜力。尽管CADD方法日益成熟，但新靶点的不断发现对更高效、更精准的药物设计技术提出了更大需求，推动了新型计算方法的持续创新。 3 AIDD 发现的新化合物人工智能（AI）的实现包括数据清洗、构建相关数据集、转化输入数据为内部表示、从中学习并生成输出等过程。在AI领域，机器学习（ML）是其中的关键组成部分，包括监督学习、无监督学习和强化学习（RL）。近年来，AI已广泛应用于药物发现和开发的各个阶段，包括基于基因-疾病关联识别潜在药物靶点、预测预后生物标志物、以及通过细胞表型分析确定药物反应等。药物设计中的AI应用包括属性与活性预测、从头设计分子以及逆合成分析。数据集的获取是AIDD（人工智能药物发现）成功的关键，因为有效的模型训练、验证和测试依赖于相关的高质量数据。不同于其他AI领域，药物设计中高质量的数据较为稀缺，且存在稀疏性、矛盾性和缺乏标准化等问题。AI驱动的虚拟筛选（VS）和生成性模型可以探索庞大的化学空间，从而发现新分子。机器学习模型通过分析分子图结构或图像数据，能够预测分子的生物活性及药物性质。图3|人工智能的简介与分类以及AIDD的基本流程。（A）人工智能的分类。（B）AIDD的基本流程。 AIDD（人工智能药物设计）不仅通过筛选现有的化合物库，还利用模型生成新的连接子，连接两个已知的配体，这些配体通常来源于传统的药物设计策略。与传统的CADD方法相比，这种方法能更全面地探索化学空间。以杨团队为例，他们在2022年使用深度生成模型PROTAC-RL加速了PROTAC（靶向蛋白降解嵌合物）的设计，并成功在仅49天内发现了候选化合物1，其在小鼠中的药代动力学表现优异。PROTACs通过异二功能结构特异性降解疾病相关蛋白，相比传统抑制剂，具有调控“难以靶向”蛋白的潜力。尽管使用AIDD设计PROTACs面临数据量有限和药代动力学（PK）改善的挑战，杨团队通过扩展数据集和创新性地设计PROTACs，最终利用PROTAC-RL模型成功优化了候选分子的PK特性，显著提高了药代动力学值。最终，他们筛选出具有良好BRD4降解活性和PK特性的候选化合物1，展示了这一策略在PROTAC设计中的巨大潜力和效率。图4|使用AIDD的案例过程（abaucin）。药物设计的最终目标是高效、有效地探索广阔的化学空间，发现具有最佳属性的新分子，同时减少成本和时间。AIDD不仅可以生成连接子，还能在没有已知配体作为起始点的情况下生成全新的化合物。与连接子生成模型需要依赖已知结构不同，de novo分子生成模型不依赖这些起始结构，因此在药物设计中具有显著优势，能探索更广泛的化学空间。2022年基于分布式学习条件递归神经网络（cRNN）的生成深度学习（GDL）模型，通过该模型成功发现了RI-962，一种具有高效选择性的RIPK1抑制剂。2023年，开发了一种综合深度生成框架，该框架通过广泛训练蛋白质序列、小分子及其相互作用数据，设计了针对SARS-CoV-2的两种靶点的小分子抑制剂，显示出良好的生物活性。这些进展表明，de novo分子生成模型能够突破CADD和AIDD预测模型的局限，探索更广泛的未知化学空间，为药物发现提供更简化的路径。图5|使用AIDD的案例过程（化合物1）。图6|使用AIDD的案例过程（GXA112和GEN727）。结论 AI在药物发现中的应用经历了快速发展，尤其是在CADD领域的应用，使药物筛选和设计效率显著提高。AI结合深度学习（DL）方法在药物设计中取得了重要进展，促进了分子性质预测、分子生成和合成路线预测等任务的开展。尽管目前AI在药物发现的不同阶段取得了显著成效，仍存在模型优化、数据质量和多目标结构优化等挑战。AIDD，作为CADD的升级版，通过生成新化学结构超越了传统化学库的限制，并有望在未来引领药物设计的革命。随着高质量数据和模型的进一步发展，AI将在药物设计中发挥更大作用，AIDD有望成为药物发现的主流趋势。图7|从CADD到AIDD的演变。三、干货分享|CADD/AIDD--药物研发的加速器. （原创小M MCE抑制剂） 01 从分子筛选到 ADMET 预测的全流程分析 ▐ CADD：分子相互作用的精密解算器虚拟筛选效率革命基于 Schrödinger、AutoDock 等专业软件平台，实现单靶点 20 万级分子库最快 72 小时高效筛选，命中率较传统方法提升 3-5 倍。图 2. 虚拟筛选流程。分子动力学深度解析提供 200 ns 级长时程模拟，精准捕获靶蛋白别构位点，解析化合物结合自由能 (MM/GBSA ΔG 计算精度 ± 1.5 kcal/mol)。 ADMET 预测系统整合 SwissADME、ADMETlab2.0 等预测模块，提前规避类药性缺陷化合物，降低湿实验试错成本达 60%。 ▐ AIDD：数据驱动的智能决策引擎图 3. AI 技术在药物发现中的应用。基于深度学习的虚拟筛选采用 GeminiMol、RTMscore 等前沿架构，针对特定靶点可进行基于配体和基于蛋白结构的千万级别超大规模化合物库快速高效虚拟筛选。多维数据融合建模整合化合物结构数据、组学数据与临床数据，构建多任务学习模型 (AUROC>0.85)，精准预测活性-毒性平衡点。机制可解释性增强应用 SHAP 值分析与注意力机制，可视化关键分子描述符，为标书创新性论证提供量化依据。 02 客户文献案例速览 ▐ 案例 1：MCE 药物设计团队利用AI算法对化合物活性及毒性进行双重分析[1] 瓶颈靶蛋白无可靠的结构，无法进行分子对接筛选；大规模实筛耗时耗力技术路径 • 基于配体的 AI 筛选高效快速无需解析的蛋白晶体结构 • 聚焦 Nrf2 蛋白活性数据集/基于公开数据库 clintox 建立深度学习活性及毒性预测模型 • 利用深度学习算法对 FOODB 库 (含 70,474 个化合物) 进行了Nrf2 激动活性预测及毒性分析产出 • 极限 2 小时从 FOODB 中筛选得到 Nicotiflorin 这一兼具 Nrf2 激动活性和安全性的药物 • 申请发明专利 1 项 • 获国自然面上项目资助 • 研究发表于 Journal of Agricultural and Food Chemistry (双一区TOP 期刊) 图 4. 利用深度学习算法评估药物安全及活性。 ▐ 案例 2：MCE 虚拟筛选助力治疗膀胱癌化合物发现[2] 挑战膀胱癌的临床治疗在过去 30 年几乎没有进展解决方案 • Phase 1：CADD 虚拟筛选 (10 万分子库) → 锁定 10 个候选分子 • Phase 2：酶活水平检测 → 优先确定 1 个化合物 • Phase 3：细胞及动物水平 → 机制动态可视化，表型验证确定有效！成果 • 获得 1 个与靶蛋白 GPD1 有纳摩级别亲和力 (Kd=505 nM) 的先导化合物 Wedelolactone • Wedelolactone 能够有效抑制膀胱癌生长 • 研究发表于 Journal of Hematology & Oncology (IF= 28.5) 图 5. 靶向 GPD1 的虚拟筛选及验证。 03 MCE 药物设计 ▐ 算法优势 • 集成 15+ 种深度学习模型，提供最优计算策略组合 • 专业用于虚拟筛选的薛定谔软件多轮筛选 • AI 筛选 + 虚拟筛选双管齐下，进一步提高准确性及筛选速度，探索更广阔多样的化学空间 ▐ 硬件保障 • 配备高性能的计算机服务器，实现超快速筛选 • 支持 2,000 原子体系全原子分子动力学模拟 ▐ 交付标准 • 7×24 小时技术响应 • 符合 SCI 期刊作图规范的数据可视化包 • 可追溯的原始数据管理系统 (符合 GLP 规范) 产品推荐 Virtual Screening 虚拟筛选 (Virtual Screening, VS) 是基于小分子数据库开展的活性化合物筛选。利用小分子化合物与药物靶标间的分子对接运算，虚拟筛选可快速从几十至上百万分子中，遴选出具有成药性的活性化合物，大大降低实验筛选化合物数量，缩短研究周期，降低药物研发的成本。分子动力学模拟分子动力学 (Molecular Dynamics, MD) 模拟是一种基于牛顿力学，综合了物理、数学和化学等多种学科的计算机模拟方法，用于研究分子体系的运动和相互作用、预测分子体系的行为和结构性质。通过计算机分子模拟，研究人员能够在分子水平上理解生物大分子的运动与生物功能、蛋白-小分子之间相互作用机理。 AI 药物筛选人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 药物筛选是一种结合 AI 技术与计算化学的高通量筛选方法，广泛应用于蛋白结构预测、新药研发和分子设计与优化等领域。其主要目的是利用机器学习 (Machine Learning，ML) 算法分析大量数据，从中学习规律，生成 AI 打分函数，以此提高筛选效率，加速候选药物的发现过程。 [1] Liu S, et al. Virtual Screening of Nrf2 Dietary-Derived Agonists and Safety by a New Deep-Learning Model and Verified In Vitro and In Vivo. J Agric Food Chem. 2023 May ;71(21):8038-8049. [2] Zhang W, et al. Allosteric activation of the metabolic enzyme GPD1 inhibits bladder cancer growth via the lysoPC-PAFR-TRPV2 axis. J Hematol Oncol. 2022 Jul 14;15(1):93 end 本公众号声明： 1、如您转载本公众号原创内容必须注明出处。 2、本公众号转载的内容是出于传递更多信息之目的，若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者或发布单位与我们联系，我们将及时进行修改或删除处理。 3、本公众号文中部分图片来源于网络，版权归原作者所有，如果侵犯到您的权益，请联系我们删除。 4、本公众号发布的所有内容，并不意味着本公众号赞同其观点或证实其描述。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本公众号证实，对本文全部或者部分内容的真实性、完整性、及时性我们不作任何保证或承诺，请浏览者仅作参考，并请自行核实。

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适应症	国家/地区	公司	日期
甲型流感病毒感染	欧盟	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
甲型流感病毒感染	冰岛	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
甲型流感病毒感染	列支敦士登	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
甲型流感病毒感染	挪威	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
乙型流感病毒感染	欧盟	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
乙型流感病毒感染	冰岛	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
乙型流感病毒感染	列支敦士登	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
乙型流感病毒感染	挪威	GlaxoSmithKline Trading Services Ltd.	2019-04-26
流感病毒感染	美国	GSK Plc	1999-07-26

未上市

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适应症	最高研发状态	国家/地区	公司	日期
关节痛	临床2期	意大利	GSK Plc	2022-11-21
关节痛	临床2期	波兰	GSK Plc	2022-11-21
关节痛	临床2期	西班牙	GSK Plc	2022-11-21
关节痛	临床2期	英国	GSK Plc	2022-11-21

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临床结果

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研究	分期	人群特征	评价人数	分组	结果	评价	发布日期


NCT04867707 (NAED, CTgov)	临床2期	2型糖尿病 \| 内皮功能障碍	14	Zanamivir	餘淵簾憲艱製膚齋觸憲(簾憲廠繭衊蓋顧獵鬱廠) = 鑰膚範獵窪簾齋築齋遞鑰繭鑰獵觸獵獵築鹹糧 (繭醖醖築蓋積廠鏇顧憲, 0.11) 更多	-	2025-04-18
NCT01527110 (115215, CTgov)	临床3期	甲型流感病毒感染 \| 乙型流感病毒感染 \| 流感病毒感染	21	Zanamivir	襯醖鑰積艱製淵襯鑰憲 = 糧獵窪鏇範範獵鹽憲膚窪積範餘壓獵積鏇積範 (糧觸淵製淵淵築膚築憲, 艱憲製繭淵願蓋選衊簾 ~ 壓艱襯糧醖襯齋製製積) 更多	-	2018-02-22
NCT01231620 (ZORO, CTgov)	临床3期	流感病毒感染	626	Placebo to match oseltamivir+Zanamivir (Intravenous (IV) Zanamivir 300mg Twice Daily)	鑰簾積範獵鹽遞壓顧顧(淵衊鬱簾窪觸窪壓獵廠) = 艱遞壓襯廠膚衊鑰窪夢壓壓夢願範選廠鹽網網 (鑰製範繭鬱壓製憲簾鑰, 鑰艱簾獵糧廠選艱糧繭 ~ 網觸淵築夢鬱壓願壓願) 更多	-	2017-11-20
				Placebo to match oseltamivir+Zanamivir (Intravenous (IV) Zanamivir 600mg Twice Daily)	鑰簾積範獵鹽遞壓顧顧(淵衊鬱簾窪觸窪壓獵廠) = 蓋膚簾積繭鑰顧憲衊築壓壓夢願範選廠鹽網網 (鑰製範繭鬱壓製憲簾鑰, 鹽觸鏇網構繭膚選蓋願 ~ 蓋蓋簾襯蓋鹽選壓選壓) 更多
NCT01014988 (CTgov)	临床2期	甲型流感病毒感染 \| 乙型流感病毒感染 \| 流感病毒感染	202	zanamivir (Cohort 6: Adults (18 Years and Older))	壓壓獵範築廠鬱齋鹽壓 = 鏇餘壓築艱網簾顧簾壓構積鹽憲繭窪醖繭鹹憲 (鏇構選獵構簾衊選築構, 蓋鏇蓋壓網顧艱鹹鬱膚 ~ 選膚遞積襯製顧範製繭) 更多	-	2017-03-28
				zanamivir (Cohorts 1-5: Pediatrics/Adolescents (6 Months to <18 Years))	壓壓獵範築廠鬱齋鹽壓 = 憲網艱遞鏇鏇蓋網選壓構積鹽憲繭窪醖繭鹹憲 (鏇構選獵構簾衊選築構, 憲鹽製艱構艱夢築顧壓 ~ 觸網鹽鹽鹹醖構鹽網夢) 更多
NCT01527110 (115215, Pubmed \| Curr Opin Pulm Med \| Antivir Ther) 人工标引	临床3期	流感病毒感染	21	zanamivir	鹽築鹽壓艱淵鹽鏇淵餘(夢簾廠淵願蓋鏇鹹積願) = 鏇糧鹹窪襯鏇糧獵繭範觸艱齋範願鏇襯衊遞鏇 (鏇鏇積獵壓鑰簾鏇齋淵 ) 更多	积极	2015-01-01
NCT01014988 (Pubmed \| J Infect Dis)	临床2期	流感病毒感染	-	Intravenous Zanamivir 600 mg	鹽網壓鏇構艱鏇鬱鹽願(範顧壓襯窪獵鏇選觸廠) = 鹹淵選糧獵製構簾膚繭鬱製觸製壓構壓築鑰艱 (獵構遞糧網積遞遞糧襯 ) 更多	-	2014-02-15
NCT00799760 (Pubmed \| Clin Microbiol Infect)	临床3期	甲型流感病毒感染	541	Oseltamivir	顧蓋廠窪範築顧鏇顧鑰(願鑰觸鑰觸積鬱簾廠膚) = 窪襯壓願觸簾鹹鹽鏇鑰鬱網鬱遞衊襯淵鬱鑰醖 (糧觸鬱築遞築簾衊顧鹹 )	-	2013-02-01
				Zanamivir	顧蓋廠窪範築顧鏇顧鑰(願鑰觸鑰觸積鬱簾廠膚) = 製築艱鹽構廠簾壓願衊鬱網鬱遞衊襯淵鬱鑰醖 (糧觸鬱築遞築簾衊顧鹹 )
NCT00784784 (Stop-Flu-2, CTgov)	临床3期	流感病毒感染	64	Fluviral (Influenza Vaccine)	夢鏇餘窪膚廠壓糧膚獵 = 遞膚鑰繭繭淵衊獵廠顧衊觸積鏇廠膚膚衊繭網 (鏇淵製衊繭顧選窪壓網, 膚衊膚蓋襯觸獵獵範壓 ~ 顧選淵糧鑰衊繭觸窪鬱) 更多	-	2011-09-02
				Zanamivir (Antiviral Prophylaxis)	夢鏇餘窪膚廠壓糧膚獵 = 構製積製憲鹽鑰獵範範衊觸積鏇廠膚膚衊繭網 (鏇淵製衊繭顧選窪壓網, 鑰鑰廠鏇艱積餘鬱顧憲 ~ 壓選鏇蓋積鏇壓憲製憲) 更多