To determine the influence of operators' experience, dentin moisture condition (DMC), and adhesive type on shear bond strength, and evaluate the consistency of adhesive performance under these conditions to demonstrate clinical reliability.

METHODS AND MATERIALS:

Six hundred sound dentin surfaces were randomly divided by five dentists with at least 10 years of experience (n = 300/5 dentists) and five first-year dental students without dental experience (n = 300/5 students). Each operator applied universal (UA) (Adhese Universal, Ivoclar) and etch-and-rinse (ERA) (OptiBond FL, Kerr) adhesives (n = 60/adhesive type) before and after receiving demonstration on the manufacturers' recommended application techniques by the principal investigator (PI), on wet, moist, and dry dentin surfaces (n = 5/DMC). DMCs were obtained by the PI before the operators applied the adhesives. The PI applied composite restorations (Tetric EvoCeram Bulk Fill, Ivoclar) and polymerized for 20 s. Shear bond strength (SBS) test was conducted after 24 h storage at 37°C, in 100% humidity. Boxplot, Log Worth, and Tukey HSD were used for statistics.

RESULTS:

The median SBS of ERA obtained by dentists was 17.79 MPa with an interquartile range (IQR) of 19.61, while students showed a lower median of 13.52 MPa with IQR of 15.81. The UA showed consistency in SBS and reduced variability across operators with median SBS by dentists and students (25.53 MPa and 24.96 MPa, respectively), with narrower IQRs of 10.6 and 7.3, respectively. SBS of UA was significantly higher than ERA (P 0.001). UA obtained 7.38 MPa ± 0.89 greater SBS than ERA. While no difference in SBS by operator was observed for UA, dentists obtained 1.65 MPa ± 0.73 greater SBS than students with ERA. Dry and moist dentin surface conditions yielded higher SBS values compared to wet surfaces (P 0.001 and P 0.002, respectively), with no significant differences observed between moist and dry surfaces.

CONCLUSION:

The tested UA provided reliable outcomes regardless of operator and DMC.

2026-05-01·Reviews in Cardiovascular Medicine

Indirect Treatment Comparison of Riociguat Replacement Therapy and Selexipag Add-on Therapy in Patients With Pulmonary Arterial Hypertension: Results From a Systematic Review.

Review

作者: Sim, Woo-Jeong ; Kim, Dong-Sook ; Lee, Kyung-Min ; Kim, Min Ju ; Yu, Su-Yeon ; Lee, Ah-Yeon ; Hong, Gyeong-U ; Lee, Soo Hyun ; An, Ji-Eun ; Cho, Jahyun ; Yi, Sun-Young

Background:

Despite standard combination therapy with endothelin receptor antagonists (ERAs) and phosphodiesterase-5 inhibitors (PDE5is), many patients with pulmonary arterial hypertension (PAH) show inadequate therapeutic responses. Riociguat (a soluble guanylate cyclase stimulator) and selexipag (a prostacyclin receptor agonist) are both approved as next-step therapies; however, their comparative effectiveness and safety remain unknown due to the lack of head-to-head trials. We aimed to compare the therapeutic effects of riociguat replacement and selexipag add-on therapy through an indirect treatment comparison.

Methods:

Randomized controlled trials (RCTs) involving patients with PAH receiving either riociguat or selexipag were identified through a systematic search of PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library up to 04 November 2025. This systematic review adhered to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guideline. Study quality was assessed with Cochrane's Risk of Bias 2.0 tool. Indirect treatment comparisons using Bucher's method were conducted within a common comparator (ERA + PDE5i) framework.

Results:

Three RCTs (four publications) were included: REPLACE, GRIPHON (main and post-hoc analyses), and a phase II trial. The overall risk of bias was low, except for the phase II trial, which had unclear risk due to its small sample size. Indirect comparisons showed no significant differences between the therapies for any outcome. The hazard ratio for clinical worsening was 0.167 (95% confidence interval [CI]: 0.0019-1.495, p = 0.1066). Mean differences for 6-min walk distance and N-terminal pro-B-type natriuretic peptide were 10.64 m (95% CI: -9.158 to 30.438, p = 0.2920) and -46.62 pg/mL (95% CI: -307.826 to 214.586, p = 0.7263). The relative risk of overall adverse events was 1.07 (95% CI: 0.90-1.27, p = 0.453). Subgroup analyses of patients receiving baseline ERA + PDE5i therapy and those classified as World Health Organization functional class III also showed no significant differences.

Conclusions:

We found no significant differences between riociguat replacement and selexipag add-on therapy. These findings provide comparative data to help clinicians and patients make informed treatment decisions. Further head-to-head trials are needed to confirm comparative effectiveness. This review adhered to PRISMA 2020 guidelines.

The PROSPERO Registration:

CRD42024524391 https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024524391.

2026-04-01·PHYTOMEDICINE

Mesaconine alleviates hyperalgesia in CFA-induced mice by modulating YAP1 to suppress cell ferroptosis within the spinal cord

Article

作者: Qiu, Zichao ; Tang, Shuwan ; Zhan, Gengzhi ; Zhang, Zhe ; Peng, Guoping ; Li, Cunyu

BACKGROUND:

Chronic inflammatory pain, often arising from trauma, arthritis, or infections, is a prevalent type of chronic pain. Clinically, it is characterized by hyperalgesia, along with spontaneous and persistent pain. Research shows that the neuron loss in the spinal dorsal horn is key to maintaining persistent hyperalgesia in multiple chronic pain conditions. Mesaconine (MES), a C₁₉ diterpenoid alkaloid from Aconitum carmichaeli, demonstrates significant anti-inflammatory and analgesic properites.

METHODS:

In this study, we focused on ferroptosis, a form of programmed cell death, to investigate the effect of MES on Complete Freund's adjuvant (CFA)-induced chronic inflammatory pain in mice and to investigate its underlying mechanism.

RESULTS:

MES alleviates CFA-induced chronic inflammatory pain, suppresses ferroptosis in the spinal cord, and reduces the loss of Glutamic acid decarboxylase 65 (GAD65)-positive neurons. Additionally, separate experimental groups received ferroptosis inhibitor Liproxstatin-1 (LIP) and the ferroptosis inducer Erastin (ERA). Both MES and LIP inhibited spinal ferroptosis, reduced neuronal loss, enhanced GAD65 expression, and mitigated hyperalgesia. In contrast, ERA abolished the protective effects of MES. Further proteomic analysis revealed that MES treatment markedly down regulated the Yes associated protein (YAP) 1 protein expression and inhibited its nuclear translocation. In addition, pharmacological inhibition and activation confirmed that YAP1 is a critical target through which MES suppresses CFA-induced ferroptosis and chronic inflammatory pain.

CONCLUSIONS:

This study demonstrates that MES suppresses ferroptosis in spinal cord cells by regulating YAP1 activity, thereby reducing neuronal loss, increasing GAD65 expression, and inhibiting neuroinflammation. This restores the central inhibitory effects of the spinal cord, ultimately alleviating hyperalgesia.

项与 RLY-1013 相关的新闻（医药）

2026-08-05

·inHEART

Circulation | Activin/TGF-β通路破局抗重构与AI赋能早期筛查，肺动脉高压精准诊疗迎来新纪元

🌟前言肺小动脉纤维增殖性血管重构与右心衰竭是推动肺动脉高压（PAH）疾病进展的核心机制，但传统舒血管治疗难以逆转进行性血管病变。2026年7月13日，法国巴黎-萨克雷大学Marc Humbert教授团队在Circulation发表里程碑综述《Transforming Pulmonary Arterial Hypertension: Key Milestones and Future Perspectives》，系统整合过去四十年PAH在病理生理、流行病学、精准诊断及靶向治疗领域的四大突破性进展。研究不仅剖析Activin/TGF-β通路失调驱动血管重构、运动右心导管与AI赋能早期筛查等关键临床瓶颈的解决方案，更创新性提出基于风险分层与首款抗重构药物Sotatercept的"疾病缓解（Remission）"管理新框架。该成果为PAH及右心功能衰竭的细胞互作机制与个体化治疗提供了全新全景视角，堪称肺动脉高压精准诊疗的里程碑式路线图。 ❤️核心要点概述 1.发病机制重塑——Activin/TGF-β平衡失调与首款"抗重构"药物突破分子平衡破坏：PAH病理特征为前毛细血管增殖性及网状血管重构。TGF-β超家族中，抑制增殖的BMP/BMPR-II/Smad 1/5/8通路功能缺失（如BMPR-II突变占遗传性PAH的80%），而促进增殖的TGF-β/Activin/Smad 2/3通路因Activin A、GDF-11等配体过表达而失控亢进，驱动血管增殖与重构。 Fig 1. PAH及右心衰竭的病理生理演变过程。在肺血管方面，正常的肺动脉会经历进行性的血管重构，出现内膜纤维化、平滑肌增殖及丛状病变（Plexiform lesions），导致管腔逐步闭塞。与之对应的血流动力学变化为肺血管阻力（PVR）持续上升，平均肺动脉压（mPAP）呈现先升后降的抛物线趋势，而心输出量则进行性下降。右心室则经历了从"代偿/适应期"（表现为向心性肥厚、轻中度三尖瓣反流、脂肪酸氧化及右心室-肺动脉偶联保留）向"失代偿/衰竭期"（表现为离心性扩张、重度三尖瓣反流、室间隔左移、代谢转向糖酵解、心肌缺血与纤维化及RV-PA解偶联）的全面恶化。首款抗重构药物Sotatercept：Sotatercept作为重组ActRIIA-Fc融合蛋白可结合并"捕获"Activins/GDFs以恢复信号平衡。STELLAR研究显示其加用后24周6MWD增加40.8米，死亡或非致命临床恶化风险显著降低84%（HR 0.16）；ZENITH与HYPERION研究亦因显著疗效（HR均达0.24）提前终止。植入式监测显示其可在数天内显著降低mPAP并改善RV-PA偶联，同时需重点监测毛细血管扩张、出血、血红蛋白升高及心包积液等不良反应。 Fig 2. PAH发病机制中的四大关键分子通路及相应的治疗靶点。图中左半部分标注了传统的三大舒血管途径：前列环素通路（通过提升cAMP发挥舒张与抗增殖作用）、一氧化氮-sGC-cGMP通路以及内皮素-1通路（通过阻断ETA/ETB受体抑制血管收缩）。右半部分则重点展示了近年来突破性的TGF-β/Activin通路：在PAH中，维持血管稳态的BMPR2/Smad 1/5/8通路受损降低，而促进血管增殖的ActRIIA/IIB/Smad 2/3通路因Activin和GDFs等配体增加而异常亢进。首款抗重构药物Sotatercept（ActRIIA-Fc融合蛋白）正是通过"陷阱式"捕获这些过度表达的配体，从而重新恢复血管稳态的分子平衡。新兴机制扩展：研究还揭示了NCOR7缺陷介导的溶酶体与胆固醇代谢异常引起的内皮炎症、右心室NLRP3巨噬细胞激活驱动的心衰、受体酪氨酸激酶（PDGF/PDGFR、c-Kit、CSF1R）信号通路，以及表观遗传调控因子（BRD4、HDAC、Smurf1）和"二次打击"基因-环境相互作用模型。 2.流行病学与表型演变——高龄合并症增加与全球表型异质性患者人群高龄化：相比20世纪80年代（平均36岁、无心肺合并症），当前欧美的PAH诊断人群显著呈现高龄化（≥60岁）趋势，且常伴有心血管及肺部合并症。GBD 2021数据显示全球标化患病率为2.3/10万，标化死亡率约0.3/10万。全球地理异质性：高收入国家以特发性PAH、CTD-PAH及甲基苯丙胺（在美西占病例的30%）相关PAH为主；中低收入国家则以血吸虫病、HIV及先心病相关PAH（占40%）主导，且受限于导管普及率不足漏诊率高。复杂临床表型：合并代谢综合征/冠心病因素的"心血管表型"对靶向药应答减弱且不良事件增多；多见于吸烟者的"肺部表型"（伴低DLCO及轻中度肺气肿/ILD）治疗反应和生存率均较差。 Fig 3. 不同地区PAH病因流行病学的地理异质性。在北美、西欧、大洋洲及日本等高收入地区，特发性PAH、结缔组织病（CTD）相关PAH及药物/毒素相关PAH占绝对主导地位，其中美国西部因甲基苯丙胺（Methamphetamine）滥用导致的PAH比例显著增加，已占较大比重。而在撒哈拉以南非洲、南美高流行区、印度等中低收入地区，血吸虫病、HIV以及先天性心脏病（CHD）相关的PAH则是最核心的致病原因。 3.诊断与筛查突破——运动右心导管（Exercise RHC）与AI技术赋能静息与运动血流动力学精细化：PAH诊断需静息RHC确认mPAP >20 mmHg、PAWP ≤15 mmHg且PVR >2 Wood units。对于静息mPAP正常但高危/有症状者，联合运动RHC与CPET可识别早期病变（运动PAH定义为mPAP/CO斜率 >3 mmHg/L/min），并能通过运动PAWP/CO斜率 >2 mmHg/L/min有效鉴别隐藏的HFpEF。 AI驱动早期筛查：针对PAH平均延迟确诊2年的瓶颈，心电图卷积神经网络深度学习可高度敏感识别高危患者以加速转诊；基于AI的CT血管造影、超声自动定量分析及大语言模型（LLM）电子病历筛查，正大幅提升罕见病的早筛与试验匹配效率。 4.分层管理与治理范式转换——从"低风险"达标迈向"疾病缓解（Remission）" 精细分层与阶梯治疗：整合COMPERA 2.0（四分层模型）、REVEAL 2.0/Lite 2及PHORA模型。非高危初治患者首选口服双联治疗（PDE5i+ERA）；高危初治患者推荐含胃肠外前列环素类似物的三联治疗；随访未达低危者则加用Sotatercept、前列环素受体激动剂或换用Riociguat。 Fig 4. 当前主流的PAH临床风险评估工具及"疾病缓解"概念。图中详细列举了精简版的COMPERA 2.0评分（综合WHO心功能分级、6分钟步行距离和NT-proBNP/BNP，划分为低、中低、中高、高危四层）和包含合并症及器官功能等更多变量的REVEAL 2.0评分模型。图表下半部分指出，随着新药的出现，当前PAH治疗目标不仅是降低疾病风险（维持在绿色的低风险区域），更向"疾病缓解（Remission）"迈进，即追求血流动力学指标（如mPAP和PVR）以及右心结构的完全或近乎完全正常化。 Fig 5. 基于风险分层的PAH标准化治疗决策流程。确诊PAH后，首先需通过急性血管反应试验筛选出适合大剂量钙通道阻滞剂（CCB）治疗的少数获益患者。对于非高危的初治患者，指南推荐首选口服双联治疗（PDE5i+ERA）；而高危患者则推荐包含胃肠外前列环素类似物（PPA）的三联治疗。治疗3至4个月后必须进行频繁的随访评估，若患者处于中低危或中高危状态，建议及时调整治疗（如加用Sotatercept、PPA或将PDE5i转换为Riociguat）；若持续处于高危状态，则需立刻评估肺移植；对于未来实现病情缓解的患者，可考虑在此基础上进行降阶梯治疗。疾病缓解与终末期管理：随着抗重构药物应用，治疗目标正从"降低死亡风险"升维至"血流动力学与右心功能完全正常化（Remission）"，达缓解状态者未来可探索减药降阶梯。难治性右心衰竭需避免盲目心包穿刺，必要时采用VA-ECMO/PA-LA桥接至双肺或心肺联合移植。 Table 1. 近期完成及正在进行的PAH二/三期临床试验总结。系统总结了各项试验的设计与关键结果，重点展示了取得重大阳性结果的突破性药物，如抗重构药物Sotatercept（其STELLAR、ZENITH、HYPERION三项研究均提前达到主要终点或展现极佳疗效）、口服前列环素受体激动剂Ralinepag（ADVANCE OUTCOMES研究阳性），以及吸入前体药物Treprostinil palmitil等。同时，表格也如实记录了未达到主要终点或因安全性问题受挫的试验，例如吸入型伊马替尼（IMPAHCT研究终止）、口服TPH1抑制剂Rodatristat ethyl（导致PVR异常升高）、以及因心包积液不良事件终止的KER-012等，全面展现了PAH新药研发中的探索价值与临床挑战。 5.范式转移与前沿思考总结诊疗范式全面重构：综合上述进展，PAH诊疗领域正经历从"舒血管"向"抗重构+右心保护"、从"静态筛查"向"AI预警+运动血流动力学精细分型"、以及从"低危达标"向"疾病缓解（Remission）与降阶梯探索"的深刻范式转移。 Central Illustration. PAH病理生理学机制及疾病管理范式全景。图中指出，内皮功能障碍、平滑肌增殖和血管稳态失调会驱动肺血管重构，进而增加肺血管阻力并加重右心室负荷，导致右心发生从代偿到失代偿的渐进性重构。治疗靶点涵盖了已获批的内皮素-1、一氧化氮-cGMP、前列环素通路，以及最新的TGF-β/Activin/BMPR-II通路。在临床管理层面，图示描绘了从高危筛查、右心导管（RHC）确诊、初始风险分层、阶梯联合治疗，到定期随访再评估，甚至在达到疾病缓解后考虑降阶梯治疗的完整临床闭环。 ❤️🔍独家观点 (Comment) 读罢Marc Humbert教授团队在Circulation发表的这篇里程碑综述，我们可以清晰地感知到肺动脉高压（PAH）诊疗正在经历一场深刻的"范式转移"——即从传统的"舒血管"思维彻底转向"抗重构与右心保护"的双重干预目标。以Sotatercept为代表的抗重构药物在三期临床中展现出划时代疗效，不仅突破了既往治疗仅能缓解血管收缩的"瓶颈"，更促使临床诊疗目标从单纯的"低风险达标"跃升至"血流动力学与右心功能完全正常化（Remission）"的新高度。面对日益增多的高龄及伴发心血管合并症的复杂患者群，临床医师不仅需要借助运动右心导管（Exercise RHC）等手段精细鉴别真正的PAH与HFpEF，更应积极拥抱人工智能（AI）深度学习在群体筛查与早期预警中的应用。展望未来，"AI早期预警—运动导管精准分型—分子级抗重构治疗—达缓解后规范降阶梯"的高效临床全流程模式，必将成为推动PAH走向精准诊疗并最终实现患者长生存与高质量生活的关键突破口。参考文献： [1] Humbert M, Zeder K, Kovacs G, Weatherald J. Transforming Pulmonary Arterial Hypertension: Key Milestones and Future Perspectives. Circulation. 2026;154(2):156-177. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.126.079274 写在最后秉承“让医学科研有迹可循”的理念，我们搭建了“inHEART”为分享者提供一个传播全球心血管领域顶级研究进展的平台，为读者提供简约浓缩的学习资料；该平台核心成员为新一代心血管研究领域的一线科研人员。点击查看编委会信息。我们前期在“观科研”公众号、B站“开心doctor”、小红书“开心doctor”等平台上面也做了一些基础性的工作，发布了医学科研相关的推文以及视频，详细信息可扫描下方二维码订阅观看。 Pay attention！微信公众号的推送规则发生改变（不再按照时间顺序来显示），如果没有将“inHEART”设置为星标，你就可能错失里面的精彩推送。点击“在看”，可参与讨论哦！ —END— 图文：inHEART编辑部临观审核：inHEART编辑部仓观编辑：inHEART编辑部平观编审：inHEART编辑部仓观

2026-07-31

·医脉通e招募

尿蛋白居高不下怎么办？这种新药能从“根源”掐断IgA肾病的进展

医脉通e招募｜让新药触手可及 IgA肾病，这个名字可能对很多人来说很陌生，但它却是全球最常见的原发性肾小球肾炎，尤其“偏爱”东亚人群。在我国，IgA肾病的负担更为沉重——它约占所有肾活检病例的54%。更令人担忧的是它的后续进展：大约15%-50% 的成人患者在确诊后10年内会进展至肾衰竭，而在20年内，这个比例可能高达75%。这意味着，一旦确诊，我们不仅要面对当下的病情，更要与时间赛跑，尽力延缓疾病的进展。 ▍传统支持治疗过去很长一段时间，IgA肾病的治疗主要围绕以下几个方面，它们被称为“支持治疗”：生活方式干预：包括控制体重、戒烟、低盐饮食等，为肾脏减轻负担。血压和蛋白尿管理：使用普利类（ACEI）或沙坦类（ARB）药物。无论患者是否患有高血压，只要尿蛋白超标，通常都建议使用，目的是降低尿蛋白、保护肾功能。全身激素与免疫抑制剂：对于高危患者，医生可能会使用全身性糖皮质激素（如泼尼松）或免疫抑制剂。但这把“双刃剑”在带来疗效的同时，也伴随着感染、高血压、骨质疏松等显著副作用风险，是既往治疗的难点所在 ▍治疗革命：从“源头”掐断致病元凶近年来，IgA肾病的新药研发取得了很大的进展，尤其是特异性干预药物的研发，如布地奈德肠溶胶囊，它能像“精确制导导弹”一样，将药物靶向释放于回肠末端，从源头减少致病性IgA的产生。研究显示，它可显著延缓中国患者肾功能衰退达66%，预计将肾移植或透析时间推迟12.8年；再如抑制补体旁路途径的B因子阻断剂，能抑制补体激活所导致的肾损伤；还有非特异性干预性治疗药物，主要包括钠⁃葡萄糖共转运体2抑制剂（SGLT2i）及选择性内皮素受体拮抗剂（ERA）等，这些新型药物的治疗措施显著提升了患者蛋白尿的缓解率，延缓了肾功能进展速度。 IgA肾病治疗策略图源《中国成人IgA肾病及IgA血管炎肾炎临床实践指南（2025）》如今，IgA肾病的治疗已进入了“靶向时代”。我们手中有了更多武器，但IgA肾病仍存在巨大未满足的临床需求，补体因子B在IgA肾病发病机制中有重要作用。以下使用补体因子B抑制剂（FXS6837）治疗IgA肾病的研究项目正在开展，我们诚邀您参加，研究相关的*检查和药物都是不收取费用的，并且在公立三甲医院接受治疗和随诊，有需要的患者可以点击下方链接，联系我们报名。 IgA肾病项目一项在原发性IgA肾病患者中评价FXS6837的有效性和安全性的多中心、随机、双盲、安慰剂对照研究用药介绍：FXS6837是一种补体因子B抑制剂，通过抑制旁路通路上游的补体因子B，从而抑制下游末端C3和C5的异常激活。用药方式及频率：口服用药，每天一次，持续治疗180天。基本入选条件： 1. 年龄≥18周岁、肾活检确诊原发性IgA肾病的男性和女性患者： a)筛选前8年内进行过肾脏病理活检确诊为原发性IgA肾病； b)肾脏病理活检显示肾小管间质纤维化≤50%； c)肾脏病理活检显示≤50%肾小球中新月体形成； d)如果既往肾脏病理活检结果无法获得，需在筛选期进行活检； 2. 在筛选时及完成导入后eGFR(CKD-EPI)≥ 30 mL/min/1.73 m2； 3. 在筛选时及完成导入后UPCR≥0.75 g/g； 4. 在首次用药前已接种预防脑膜炎奈瑟氏球菌、肺炎链球菌的疫苗。如果患者之前未接种过疫苗，或需要加强接种（筛选期由项目组提供免费接种）； 5. 在首次用药前已接受最大推荐剂量或最大耐受剂量的RASi（ACEi或ARB）稳定治疗至少90天；如在首次用药前接受了SGLT2i、ERA、羟氯喹，也需稳定治疗至少90天；排除： 1. 在首次用药前90天内使用过免疫抑制剂； 2. 在首次用药前30天内服用任何熬制中草药； 3. 在首次给药前至少6个月内使用口服布地奈德缓释剂（Nefecon®，耐赋康®）治疗IgAN者； 4. 在首次给药前30天内或5个半衰期内（以时间较长者为准），患者接受过其他补体抑制剂治疗。研究所在地区：全国多家医院开展，可就近参与点击申请临床前沿新药配图来自：视觉中国 e招募诚邀您使用「MedSeeker」您可在此提出问题，MedSeeker将为您专业解答热门招募回顾，快戳👇 选择参加临床试验，你想了解的问题，全在这里↓ 新疗法 | 前列腺癌食管癌治疗项目上新！晚期肺癌没有基因突变？免疫治疗免费用药机会来了三阴性乳腺癌治疗棘手？这种疗法改善显著... EGFR四代靶向药项目上新！不要求测继发靶点！重磅 | 120万一针的CAR-T免费用药机会来了！ 30分钟清零肿瘤细胞？黑科技硼中子俘获疗法有何神奇之处？价格高昂的CAR-T疗法到底是个啥？肝癌、胃癌治疗又有新动向，创新药物进入临床研究复发/难治多发性骨髓瘤患者，CAR-T赠药机会来了！肝癌药物研发新突破助力患者获益众多晚期肝癌患者关注的靶向新药免费了 RET抑制剂免费用药机会来了 7款新药获批临床研究，肺癌患者享受免费用药治疗你和“神药”的距离也许只差这几步参加临床试验免费用药6个注意事项，最后一个道破入组“天机” 消化系统肿瘤创新治疗免费用药方案宫颈癌患者PD-1/CTLA-4双特异性抗体免费用药机会来了 PD-1双抗联合方案为什么会成很多EGFR靶向耐药患者的选择？招募KRAS p.G12C突变的晚期肠癌患者招募HER2阳性晚期非小细胞肺癌患者 CLDN18.2 恶性肿瘤治疗新靶点｜内含免费用药福利三阴性乳腺癌创新治疗方案｜内含免费用药福利 6款血液肿瘤新药获批临床研究免费用药 HER2+乳腺癌患者的新希望！”生物导弹“重拳出击让癌细胞“跪地求饶”! 一代更比一代强：非小细胞肺癌EGFR-TKI是神药？一文读懂 PD-1 抑制剂的不良反应 END 本文由医脉通e招募内容团队根据公开资料整理编辑，欢迎个人转发至朋友圈。转发授权请在「医脉通e招募」微信公众号留言联系我们。其他合作需求，请联系：ezhaomu@kingyee.com.cn 声明：所有临床试验项目均由国家药品监督管理局(NMPA)以及本研究机构医学伦理委员会批准开展，具备国家药品监督管理局药物临床试验通知书编号可在政府部门公示平台上查询。

2026-05-23

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Nature | AI系统助力科学家编写专家级实证软件

DRUGONE 科学研究中的许多关键突破，都依赖于高质量的“实证软件（empirical software）”。这类软件的核心目标并非证明理论，而是通过不断优化可量化指标来提升预测、建模或分析能力。然而，开发这类科研软件往往需要研究人员耗费数月甚至数年时间，严重限制了科学探索效率。为解决这一问题，研究人员开发了名为 ERA 的 AI 科研编程系统。ERA 结合大语言模型（LLM）与树搜索（Tree Search），能够自动生成、修改并持续优化科研软件代码。与传统“一次性代码生成”不同，ERA 会不断尝试新的代码方案，并利用可量化评分作为反馈信号，在巨大的解空间中寻找高性能方案。研究人员在多个不同领域验证了 ERA 的能力。在单细胞 RNA 测序批次校正任务中，ERA 自动发现了 40 种超过当前公开排行榜最佳方法的新算法；在 COVID-19 住院预测任务中，ERA 构建了 14 种优于美国 CDC 官方集成模型的新预测策略。此外，该系统还在遥感图像分析、时间序列预测、神经活动预测以及数值积分等任务中实现了专家级表现。研究人员认为，ERA 展示了一种新的 AI 科学编程范式，即通过“可评分任务（scorable task）”驱动 AI 自动探索、重组并优化科学软件，从而显著加速科研进程。现代科学研究越来越依赖复杂软件系统。例如，分子动力学、蛋白结构预测、天气模拟、流体力学以及流行病传播预测等领域，本质上都依赖实证软件来建立模型与生成预测。然而，开发这些软件极其耗时。研究人员往往依赖经验、直觉与反复试验来设计算法与调节参数，而很少能够系统性搜索所有可能方案。这使得大量潜在高性能方法永远无法被探索。与此同时，大语言模型正在改变代码生成领域。从 AlphaCode 到 Codex，AI 已经能够根据自然语言自动生成复杂程序。但现有系统大多仍停留在“一次生成”模式，即根据提示词输出一段代码，而缺乏持续优化能力。研究人员因此提出 ERA，希望将软件开发过程转化为一个可自动搜索的问题。只要任务能够通过某种指标进行评分，例如预测准确率、误差大小或排行榜分数，ERA 就能够自动生成代码、执行实验、分析结果，并不断优化解决方案。研究人员认为，这种模式能够让 AI 不再只是“代码补全工具”，而是真正参与科研算法设计与科学软件开发。方法 ERA 的核心由大语言模型与树搜索算法共同构成。系统首先接收一个“可评分任务”，包括任务描述、评价指标以及相关数据。随后，大语言模型会自动生成 Python 代码，并在沙盒环境中执行。系统并不会只生成一次代码，而是利用 Tree Search 持续探索不同代码变体。每个代码版本都会根据实际运行结果获得一个质量评分，例如预测精度或排行榜成绩。树搜索算法则根据历史表现决定下一步应该探索哪些代码方向。研究人员采用了类似 AlphaZero 的 PUCT 搜索策略，使系统能够在“利用已有高分方案”与“探索新方案”之间保持平衡。与传统遗传编程不同，ERA 的“变异”并不是随机修改代码，而是由 LLM 进行语义级代码重写，因此能够生成更复杂、更具有科研意义的新算法。此外，ERA 还能够主动引入外部研究思想。例如，系统可自动读取论文摘要、教材内容或搜索引擎结果，并将其中的方法描述加入提示词，进一步指导代码生成。ERA 甚至还能将两个已有算法进行“思想重组（recombination）”，从而创造新的混合策略。结果 ERA 在 Kaggle 基准测试中展现强大代码搜索能力研究人员首先利用 2023 年 Kaggle Playground 竞赛构建基准测试，用于评估 ERA 的代码生成能力。这些任务覆盖分类、回归等不同机器学习问题，并能够通过排行榜分数直接评价性能。结果显示，ERA 明显优于单次 LLM 代码生成以及“Best-of-1000”策略。即使连续生成 1000 个候选代码，传统方法仍然无法达到 ERA 的性能。研究人员发现，ERA 的优势来自其树搜索结构。系统能够同时保留大量不同方向的代码分支，因此即使某条优化路径陷入停滞，仍然能够回溯并探索其他方案。在搜索过程中，ERA 经常会突然发现能够显著提升性能的新策略，从而形成“性能跃迁（breakthrough）”。这些跃迁不断累积，最终形成远超普通 LLM 的高性能方案。图1：ERA 系统架构、树搜索流程及 Kaggle 基准测试表现。 ERA 在单细胞 RNA 测序批次校正中超越现有最佳方法研究人员随后测试 ERA 在单细胞 RNA 测序批次校正任务中的能力。该任务需要同时消除不同实验批次带来的技术偏差，并保留真实生物学差异，是单细胞分析中的核心难题。研究人员利用 OpenProblems v2.0 基准，对 15 种现有方法进行比较。令人惊讶的是，即使不提供任何额外指导，ERA 自动生成的方法就已经超过公开排行榜最佳方法。随后，研究人员进一步将已有论文中的方法摘要输入 ERA，让系统尝试重新实现并优化这些算法。结果显示，在 9 种代表性算法中，ERA 有 8 种实现超过了原始论文结果。其中表现最好的方法是 ERA 改进版 BBKNN。该方法在总体性能上相比最佳公开方法 ComBat 提升约 14%。深入分析发现，ERA 并不仅仅是在“复现”算法，而是在主动融合不同思想。例如，ERA 将 ComBat 的全局批次校正与 BBKNN 的局部邻域图方法结合，从而获得更优性能。进一步实验表明，ERA 还能够系统性“重组”不同方法。研究人员共生成了 55 种算法重组方案，其中 44% 同时超过两个原始父算法。此外，研究人员还结合 Gemini Deep Research 与 AI Co-Scientist 自动生成研究思路。最终，ERA 共生成了 40 个超过当前公开排行榜最佳方法的新方案。图2：ERA 在 scRNA-seq batch integration 任务中的性能比较。 ERA 在 COVID-19 预测中超过 CDC 官方集成模型研究人员进一步将 ERA 应用于美国 COVID-19 住院人数预测任务。该任务是 CDC Forecast Hub 的核心基准，长期以来由多个学术机构与政府团队共同参与。研究人员构建了一个“Google Retrospective”模型，并利用 ERA 自动优化预测算法。结果显示，该模型在整体 Weighted Interval Score（WIS）上优于 CDC 官方 Ensemble 模型。ERA 模型在美国多数州都实现了更低预测误差，说明其优势并非局限于少数地区。更重要的是，ERA 不仅能够复现现有预测模型，还能够主动融合不同预测思想。例如，系统会自动将经典流行病学模型与时间序列模型结合，或者将机器学习模型与气候基线模型结合，从而形成更强预测系统。研究人员发现，ERA 自动生成的混合模型往往比单一建模范式更加稳定，也更容易兼顾长期趋势与短期波动。最终，ERA 共生成了 14 个超过 CDC 官方 Ensemble 的预测策略，其中包括 10 个“思想重组”模型、2 个 Deep Research 模型以及 1 个 AI Co-Scientist 模型。图3：ERA 在 COVID-19 住院预测任务中的表现。 ERA 能够自动构建通用时间序列预测系统研究人员还利用 ERA 参与 GIFT-Eval 时间序列预测基准测试。该任务覆盖金融、交通、天气等多个领域，并包含 28 个不同数据集。在“按数据集单独优化”模式下，ERA 超过了包括 foundation model 在内的所有公开排行榜模型。更有趣的是，研究人员进一步要求 ERA 从零开始构建一个“统一预测系统”，并限制只能使用最基础 Python 库。 ERA 最终自动生成了一套具有自适应配置能力的通用预测框架。该系统会自动分解时间序列中的趋势、季节性、日期特征以及残差部分，并针对不同数据集动态调整策略。研究人员发现，ERA 会主动引入节假日特征、日期编码以及趋势阻尼机制等复杂策略，而这些设计并非人工明确指定。 ERA 在遥感、神经科学与数值分析中达到专家水平研究人员最后测试了 ERA 在多个完全不同领域中的泛化能力，包括遥感图像分割、斑马鱼全脑神经活动预测以及复杂积分数值求解。结果显示，ERA 在这些任务中均达到了专家级性能。这一结果说明，ERA 并不局限于机器学习建模，而是一种更通用的“科学软件自动优化系统”。讨论研究人员认为，ERA 的核心创新在于首次将“科学软件开发”系统性转化为可搜索、可评分的问题。与传统遗传编程相比，ERA 不再依赖随机代码突变，而是利用 LLM 进行语义级代码重写，从而能够生成更加复杂、更具有科研意义的新算法。相比传统 AutoML，ERA 的能力也更广泛。它不仅能够优化模型超参数，还能够修改预处理流程、数学启发式规则以及复杂算法结构。研究人员尤其强调了“思想重组”能力的重要性。许多最优方案并非完全原创，而是通过组合已有算法中的关键思想形成。这与真实科学研究中的创新方式高度相似。研究人员还指出，ERA 与 AlphaEvolve、FunSearch 等系统相比，更强调“科研思想探索”，而不仅仅是寻找代码层面的局部优化。不过，研究人员也强调，目前 ERA 主要解决的是“可自动评分”的经验型问题，而非真正完整的科学发现。真正的科学突破仍需要对理论、因果关系以及数学机制进行深入推理。此外，研究人员也指出，能够自动生成专家级科研软件的 AI 系统同时存在潜在风险。例如，它可能降低复杂建模技术的使用门槛，从而在敏感领域带来安全隐患。总体而言，ERA 展示了 AI 自动科研编程的重要潜力。研究人员认为，随着 foundation model 与推理能力持续提升，许多“可评分科学问题”的研究速度可能会在未来几年出现显著加速。整理 | DrugOne团队参考资料 Aygün, E., Belyaeva, A., Comanici, G. et al. An AI system to help scientists write expert-level empirical software. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10658-6 内容为【DrugOne】公众号原创｜转载请注明来源

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