SR-717

导读：大语言模型能写诗、能编程，但面对复杂的药物分子却常常“抓瞎”？近日，中国科学院上海药物研究所郑明月、张素林团队在《Nature Machine Intelligence》发表重磅成果，提出分子构象描述语言ConfSeq，成功打破了AI在三维分子建模中的瓶颈。这项研究不仅为AI药物研发提供了新基建，更为广大学生和科研人员开辟了全新的研究范式。 这篇题为《Bridging three-dimensional molecular structures and artificial intelligence with a conformation description language》的论文，由中国科学院上海药物研究所郑明月、张素林团队于2026年6月11日发表在《Nature Machine Intelligence》上。 摘要： 大型语言模型通过学习序列数据彻底改变了许多领域，然而，由于缺乏有效的基于代币的分子构象表示，其在三维分子建模中的应用一直受到阻碍。在此，我们提出了ConfSeq，这是一种构象描述语言，通过将三维分子结构编码为离散的代币序列来填补这一空白。ConfSeq将分子SMILES与内部坐标（包括二面角、键角和伪手性描述符）相结合，从而确保SE(3)不变性，并保留SMILES固有的简洁性和人类可读性。通过将核心三维分子建模任务（包括构象预测、从头生成和表示学习）重新表述为序列建模问题，ConfSeq使标准Transformer架构能够在各种基准测试中实现最先进的性能。此外，ConfSeq 发现了多种新型干扰素基因（STING）抑制剂和 ALDH1B1 抑制剂，其半最大抑制浓度为 0.338–3.51 μM。总的来说，这些发现确立了 ConfSeq 作为扩展大型语言模型在三维分子建模领域应用的强大框架。 研究背景： 以大语言模型为代表的人工智能技术，正成为多学科交叉研究的核心引擎，尤其在化学与药物研发领域展现出变革性价值。当前，化学语言模型（CLMs）通过将分子拓扑结构转化为离散标记序列（如SMILES字符串），成功实现了二维分子生成、化学反应预测等关键任务，为药物发现提供了高效工具（AI驱动药物研发：从二维突破到三维拓展的关键跨越）。 然而，药物的活性与性质并非仅由二维拓扑结构决定——分子在三维空间中的立体构象（如手性、空间位阻）才是影响药效的核心因素。遗憾的是，现有AI技术在三维场景的应用仍面临双重困境：一方面，化学语言模型的二维范式难以直接迁移至三维空间，缺乏对立体结构的原生表达能力；另一方面，图扩散模型等几何生成方法虽能处理三维数据，却依赖复杂的空间结构设计，且在生成效率、结果筛选、活性评分机制等方面存在明显短板（现有技术的瓶颈：三维构象的“缺失拼图”）。 如何将化学语言模型的成熟范式从二维自然拓展至三维，成为当前药物研发AI化的核心挑战。未来需突破分子三维表示的编码瓶颈，融合语言模型的序列生成优势与几何模型的空间推理能力，构建兼具高效性与精准度的“二维-三维”一体化AI框架，从而真正实现从分子设计到药效预测的全链条智能化升级（破局方向：构建“二维-三维”一体化的AI药物研发范式）。 研究方法 借助ConfSeq，研究团队将原本复杂的三维分子建模任务进行了统一重构： 1.构象预测 2.无条件与形状条件三维分子生成 3.三维分子表征学习 这些任务被全部转化为标准的序列建模问题。这意味着，现有的标准Transformer架构（如ChatGPT使用的底层技术）可以直接“上手”，无需再为三维任务进行复杂的几何深度学习改造。 提出ConfSeq语言：研究团队开发了一种名为ConfSeq的分子构象描述语言。该方法利用二面角、键角和伪手性三类关键内坐标对分子构象进行编码，将其离散化为标记，并无缝整合到现有的SMILES框架中。 统一序列建模：借助ConfSeq，研究团队将原本复杂的三维分子建模任务（如构象预测、无条件与形状条件三维分子生成、三维分子表征学习等）统一重构为标准的序列建模问题，并使用标准的Transformer架构进行求解。 研究创新点 为了解决这一难题，研究团队开发了分子构象描述语言——ConfSeq。 ConfSeq的核心思路极其直观：既然大语言模型擅长处理序列，那就把三维分子构象也变成序列。研究团队没有直接描述原子的绝对空间位置，而是利用二面角、键角和伪手性三类关键内坐标对分子构象进行编码。 这就像描述一个人的姿势时，不记录每一根手指的绝对位置，只记录“手臂弯曲90度、手腕旋转30度”等相对角度。这些连续的几何数值被离散化为标记，并与SMILES字符串无缝整合，形成了一串标准的离散标记序列。 这种巧妙的设计确保了SE(3)不变性——无论分子如何在空间中旋转或平移，ConfSeq序列保持不变。同时，它完美保留了SMILES的简洁性和人类可读性。 从2D到3D的范式跨越：首次提出通过“构象描述语言”将三维分子结构编码为离散标记序列，成功打破了传统化学语言模型只能处理二维结构的局限。 任务统一与架构简化：将多种三维分子建模任务统一转化为序列建模问题，避免了为不同任务设计复杂空间结构的麻烦，并保持了SE(3)不变性，为3D分子建模提供了新的基础工具。 自回归概率评分：模型可利用自回归生成的概率，为候选构象或生成的分子提供评分参考，增强了生成结果的可筛选性。 主要内容、结果讨论与结论 药物与化学研究中的序列建模范式革新在药物研发与化学合成领域，化学语言模型（Chemical Language Models, CLMs） 已成为人工智能驱动分子设计的核心研究方向。其核心逻辑是将分子的二维拓扑结构（即原子连接关系与化学键类型）编码为离散标记序列，主流编码格式包括： SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）：通过字符序列描述分子结构，但存在语法歧义性（如非法序列无法解析为有效分子）；SELFIES（Self-Referencing Embedded Strings）：基于可逆编码设计的序列格式，天然保证生成的序列均为合法分子结构，提升了生成任务的鲁棒性。 基于上述编码范式，CLMs已成功支撑三大类二维分子建模任务： 分子翻译：实现分子结构的跨格式转换（如SMILES与InChI互译）、同分异构体生成； 从头分子生成：根据目标性质（如溶解度、生物活性）逆向设计全新分子结构； 分子表征学习：通过序列嵌入捕捉分子结构特征，为虚拟筛选、性质预测提供低维特征空间。 在多项权威基准测试中，CLMs已展现出与经典分子描述符方法（如分子指纹、图神经网络）相媲美的性能，部分任务甚至实现超越（如图1a所示）。 受CLMs在二维分子任务中的成功启发，研究团队近期进一步提出反应描述语言ReactSeq（图1a），将化学转化过程（即反应物→产物+副产物的完整反应路径）编码为显式标记序列。这一创新突破了传统反应表示方法（如SMIRKS）的隐式表达局限，使化学反应预测、反应条件优化等任务可直接适配CLMs的序列建模框架，为“分子设计-反应合成”的全链条智能化研发提供了统一的技术范式。 图1 化学语言模型与 ConfSeq 语法概述。(a) 既往基于 CLMs 的二维分子建模工作。(b) 基于 ConfSeq 的三维分子建模。(c) 二面角和伪手性的示意图。 分子性质由二维拓扑结构（原子连接关系）和三维空间构象（立体几何形态）共同决定，二者直接影响分子的理化性质、反应活性及生物靶标相互作用。当前AI驱动化学研究中，三维分子建模面临两大核心矛盾：   1. 表示方法局限：现有语言模型难以直接适配三维连续空间，依赖图扩散模型等几何生成方法，但存在空间结构设计复杂、生成效率低、结果筛选难等问题；   2. 技术范式断层：化学语言模型（CLMs）在二维分子任务中已成熟，但缺乏从二维到三维的自然拓展路径，无法直接利用序列建模的高效性与泛化能力。 针对三维分子建模的语言模型拓展方向，已有研究尝试了两种技术路径，但均存在明显局限：   1. 片段级构建方案（如Lingo3DMol）：通过生成片段SMILES并结合空间模块预测位置构建三维分子。该方案依赖与标准语言模型不完全兼容的专用空间组件，限制了方法通用性；同时片段级构建可能忽略环系构象柔性，影响三维建模精度。   2. 笛卡尔坐标编码方案：将原子坐标编码为字符串并与SMILES拼接生成三维分子。该方案存在三大缺陷：      SE(3)不变性缺失：绝对坐标表示受平移/旋转影响，无法适配空间变换不变的建模需求；      -连续数据适配性差：语言模型不擅长处理连续数值，直接编码坐标可能干扰空间关系学习；      标记化策略缺失：缺乏系统的离散化编码方案，导致序列建模效率低下。 想象一下，药物分子就像一把钥匙，靶标蛋白就像锁孔——只有钥匙的立体形状（三维构象）和锁孔完全匹配，才能打开“治病”的大门。但传统AI研究只关注分子的“平面连接图”（二维拓扑结构），忽略了“立体形状”这个关键因素，导致很多设计出的“钥匙”无法真正“开锁”。 为解决上述问题，研究团队提出ConfSeq分子构象描述语言，核心是通过“内坐标离散化+SMILES框架融合”，将三维构象转化为离散序列标记，实现与语言模型的无缝适配：    1. 核心编码逻辑：三类内坐标的离散化映射 二面角：由4个连续成键原子（i-j-k-l）定义，量化相邻平面的夹角。通过确定性路径选择算法消除编码歧义，角度值四舍五入为整数，以`<角度>`形式插入SMILES对应键标记位置（如`<70>`）。   键角：由3个连续成键原子（i-j-k）定义，测量中心原子的键夹角。角度值（0°-180°）四舍五入为整数，以`<角度>|`形式紧跟中心原子标记（如`C<115>|`）。   伪手性：补充非手性原子周围的构象歧义（如取代基的顺时针/逆时针排列），以`{`（逆时针）或`}`（顺时针）标记，与二面角标记关联（如`{<59>}`或`<59>{`）。    2. 技术优势：内坐标表示的建模增益 SE(3)不变性：以内坐标（相对几何关系）替代笛卡尔坐标（绝对位置），避免平移/旋转对模型的影响，降低建模复杂度；   低维流形捕获：聚焦有效构象的低维分布，将平均重构误差从0.65 Å（仅二面角）降至0.23 Å（二面角+键角+伪手性）；   框架兼容性：嵌入SMILES框架，保留化学拓扑上下文，支持基于SMILES枚举的数据增强，同时通过几何标记与原子/键的上下文关联，帮助模型学习“几何-结构”关系。  四、任务重构：从几何建模到序列建模的范式升级 借助ConfSeq，研究团队将构象预测、三维分子生成、三维分子表征等三维任务统一重构为序列建模问题，适配主流Transformer架构（如BERT、GPT），实现：   1. 算法复用：直接迁移预训练的文本/序列模型解决三维任务，避免重复开发专用几何模型；   2. 效率提升：序列建模的并行计算特性缩短训练时间，离散标记的稳定性降低数据噪声干扰；   3. 置信度评估：利用语言模型的自回归概率评分，为候选构象/生成分子提供内在置信度参考，辅助结果筛选。  五、实验验证：从虚拟筛选到体外实验的实用性 基准性能：在多项三维分子任务中，基于ConfSeq的模型表现优于既有几何生成方法（如图扩散模型）；   药物发现：通过虚拟筛选发现多个新型STING抑制剂和ALDH1B1抑制剂，体外实验验证其IC50值范围为0.338-3.51 μM，证明ConfSeq在真实药物研发场景中的有效性。 基于ConfSeq的分子三维构象预测 研究团队将ConfSeq构象描述语言应用于分子构象预测任务，通过“二维平面结构（SMILES）→ConfSeq立体序列→三维空间构象”的序列化翻译路径，让AI直接实现从“平面地图”到“3D实景”的精准还原；在覆盖10万+真实药物分子的GEOM-Drugs数据集上，模型以Transformer架构完成训练，通过“精确率（COV评分）”和“召回率（MAT评分）”量化评估，结果显示AI预测的构象与真实结构高度匹配，既验证了“序列翻译”方式在构象预测中的高效性与稳定性，也证明ConfSeq能直接服务于AI药物研发，实现了从“二维分子设计”到“三维构象调控”的实用化突破。。 图2 ConfSeq 在三维分子构象预测上的性能展示。(a-b) ConfSeq 与基线模型在 COV（阈值为 0.75 Å）(a) 和 MAT 分数 (b) 方面的比较分析。(c) ConfSeq 在不同采样温度下的 MAT-P 和 MAT-R 分数。(d) 按置信度分数百分位数分层统计的生成构象 MAT 指标，其中较低的百分位数表示模型置信度较高。(e) 模型推导的置信度分数与量子化学计算的构象能量之间 Pearson 相关系数的分布，红线表示平均值。(f) 置信度分数与能量之间呈现最强负相关的代表性分子案例，其中 ρ 表示 Pearson 相关系数。(g) ConfSeq 在不同采样温度下生成的示例构象。 研究团队将ConfSeq构象描述语言应用于分子构象预测任务，通过“二维平面结构（SMILES）→ConfSeq立体序列→三维空间构象”的序列化翻译路径，让AI直接实现从“平面地图”到“3D实景”的精准还原；在覆盖10万+真实药物分子的GEOM-Drugs数据集上，模型以Transformer架构完成训练，通过“精确率（COV评分）”和“召回率（MAT评分）”量化评估，结果显示AI预测的构象与真实结构高度匹配，既验证了“序列翻译”方式在构象预测中的高效性与稳定性，也证明ConfSeq能直接服务于AI药物研发，实现了从“二维分子设计”到“三维构象调控”的实用化突破。 进一步的性能对比显示，ConfSeq在0.75 Å构象匹配阈值下，COV-P（覆盖率-精确率）从47.9%提升至58.4%，MAT-P（平均角度误差-精确率）从0.86 Å降低至0.77 Å，显著优于现有最优方法（Tor.Diff.）；借助语言模型的自回归采样机制，ConfSeq可通过调整采样温度动态平衡召回率与精确率，构建了更优的“精准度-召回率”最优解集合，而基准方法的表现更趋平缓，说明ConfSeq能更灵活地适配不同场景需求（如优先追求精准度或召回率）。 在置信度评估方面，ConfSeq基于自回归概率为每个预测构象分配定量置信度分数，实验显示高置信度构象的精准度显著更高，可直接服务于药物研发场景中的候选构象筛选，减少无效实验成本；此外，置信度评分与分子能量呈负相关（Pearson相关系数=-0.576），即置信度越高，构象能量越低、越稳定，在可旋转键较少的刚性分子中，这一相关性甚至超过-0.9，证明模型对“稳定构象”的识别能力在简单分子中更突出；即使在规模更大、化学多样性更高的QMugs数据集上，ConfSeq仍显著优于基准方法，验证了其在复杂化学空间中的稳健性。 实验结果还提示，构象预测任务的性能评价应突破传统“单点指标”的局限，转而采用完整的“召回率—精确率权衡曲线”，以更全面地反映模型在不同场景下的适配能力，避免单一指标导致的“片面结论”。 基于ConfSeq的无条件三维分子生成 在验证ConfSeq用于分子构象预测的可靠性后，研究团队将其技术路线进一步拓展到无条件三维分子生成任务——这是从头药物设计领域的核心基础问题之一，目标是“在无外部输入约束的条件下，从已学习的化学数据分布中自主生成三维分子结构”，从而系统性探索广阔的化学空间，为发现全新药物分子提供候选库。 技术实现上，团队采用仅解码器（decoder-only）Transformer架构，无需依赖复杂的编码器-解码器协同，简化了模型设计；在基准对比中，主要与当前主流的图扩散方法（一种基于随机微分方程的分子生成技术）展开竞争，从二维拓扑结构合理性（如分子连接是否符合化学规则）和三维构象真实性（如原子空间排布是否稳定、能量是否合理）两个核心维度进行全方位评估，验证ConfSeq在“从无到有”生成三维分子任务中的创新性与实用性。 图3 ConfSeq 在无条件三维分子生成上的性能。(a-b) 生成分子的物理化学性质分布，包括 QED (a) 和 SAS (b)。(c) 生成分子的 ChemNet 嵌入的 PCA 可视化。(d-e) ConfSeq 和基线模型生成分子中 C–O–C 键角 (d) 和 C–C–C–C 二面角 (e) 的经验分布。(f) E3FP 分子指纹的 PCA 投影。闭合等高线表示密度分布，突出显示其构象分布与训练集的相似性。(g) ConfSeq 生成的与 ChEMBL 数据库中生物活性化合物完全匹配的代表性分子示例。(h) 在不同二维相似性阈值下，生成分子与 ChEMBL 条目匹配的比例。 基于ConfSeq的形状条件三维分子生成 鉴于 ConfSeq 在无条件三维分子生成中表现良好，研究团队进一步将其扩展到形状条件生成任务。该任务更具挑战性，要求生成分子在满足预设三维形状约束的同时保持结构新颖性，因此与骨架跃迁和专利空间探索等药物设计场景密切相关。本研究将分子表面表示为点云，并利用旋转不变表面卷积（Rotation-Invariant Surface Convolution, RISConv）提取几何不变表面特征。随后，这些特征由 Transformer 解码器处理，生成可解码为三维分子的 ConfSeq 序列（图4a）。 图4 ConfSeq 在形状引导的三维分子生成上的性能展示。(a) 基于 ConfSeq 的模型示意图，展示从分子表面点云到三维分子生成的工作流程。(b) 不同生成方法在有效性（V）、唯一性（U）、PB 有效性及其乘积指标方面的定量比较。(c) 各模型的骨架跃迁成功率，该指标由形状相似性阈值（>0.85/0.9）和二维相似性阈值（<0.3/0.2）的不同组合定义。(d) 按置信度分数百分位数分层统计的 ConfSeq 生成分子的骨架跃迁成功率，其中彩色水平线表示每种阈值组合下的平均成功率。(e–g) DiffSMol (e)、SQUID (f) 和 ConfSeq (g) 生成分子的形状相似性与二维相似性热图。黑色实线表示平均值，等高线表示等概率密度区域。(h) ConfSeq 生成的形状条件三维分子代表性示例，显示其相对于参考化合物在保持三维形状的同时具有不同的二维结构。 研究团队延续无条件生成任务的评估框架，从二维与三维层面系统验证了ConfSeq在形状条件生成中的性能。在二维结构合理性上，ConfSeq的PB-validity（平面结构有效性）达93.1%，显著高于DiffSMol（85.1%）和SQUID（70.1%），同时保持接近100%的化学有效性（图4b）。在三维形状与二维结构的相似性量化中，ConfSeq生成分子表现出更高的形状相似性与更低的二维结构相似性（图4e-g），证明其在几何约束下更易生成骨架新颖的候选分子；在“高形状相似性（>0.85或>0.9）+低二维相似性（<0.3或<0.2）”的组合筛选标准下，ConfSeq的成功率分别达到5.1%、7.2%、23.1%和29.0%，较此前最先进方法提升24%-210%（图4c）。此外，模型展现出优异的置信度打分能力：在最严格标准（形状相似性>0.9且二维相似性<0.2）下，仅筛选前10%的高置信度候选分子，即可将命中率从5.1%提升至16.8%（图4d）；基于ChEMBL活性数据库的回顾性分析显示，ConfSeq能生成与已知活性分子在三维形状和生物活性上高度相似、但骨架结构完全不同的分子（图4h），验证了其在骨架跃迁任务中的实用价值。   除生成任务外，研究团队进一步将ConfSeq拓展至三维分子表征学习领域。通过仅编码器（encoder-only）Transformer架构，模型从ConfSeq序列中提取固定维度的分子嵌入向量，并基于度量学习框架训练，使向量间距离直接反映分子的三维结构相似性。该模型在整合ChEMBL与BindingDB数据库的280万个分子上完成训练（构象由RDKit自动生成），为后续分子相似性检索、虚拟筛选等下游任务提供了高效的三维表征工具。 图5 ConfSeq 在三维分子表征学习上的性能展示。(a) PDB 配体基于 ConfSeq 表征的 PCA 可视化，展示结合不同蛋白靶点配体的聚类模式。(b) ConfSeq 与其他方法在 DUD-E 数据集上的虚拟筛选性能比较，评价指标包括 AUC、BEDROC（α = 80.5）和 EF1.0%。(c) ConfSeq 与其他方法在 PCBA 数据集上的虚拟筛选性能比较，采用与 b 中相同的评价指标。各方法在每项指标中按平均性能排序。带星号（*）的方法表示无需结构对齐的三维相似性方法。 研究团队基于训练好的ConfSeq模型，从PDB数据库中提取配体三维表征并通过PCA可视化分析发现：ConfSeq的表征能力可将结合至同一蛋白口袋的分子有效聚类，即便这些分子的二维拓扑结构差异显著。例如，模型成功识别出两个线性BACE-1抑制剂（2XFI_XFI、4GID_0GH）与一个大环结构抑制剂（4DPF_0LG）在结合构象上的三维相似性，证明其表征不仅编码二维拓扑信息，更能捕捉超越平面结构的构象共性。此外，PDB配体在表征空间中自然聚合成三大功能簇：激酶抑制剂（簇A）、天冬氨酸蛋白酶抑制剂（簇B）、糖苷酶抑制剂（簇C），各簇结构与已知配体类别特征高度一致。这些结果共同表明，ConfSeq能够挖掘同一蛋白家族配体间保守的三维结构模式，而这类模式往往难以通过传统二维分子表征识别。   在定量评估层面，研究团队基于DUD-E和PCBA数据集验证了ConfSeq在基于配体的虚拟筛选中的性能。结果显示，ConfSeq在DUD-E上取得AUC 0.76、BEDROC 0.34、1%富集因子（EF1%）21.25的成绩；在PCBA上对应指标为AUC 0.60、BEDROC 0.046、EF1% 3.16，全面优于三维分子指纹方法（E3FP、MORSE）及基于结构比对的相似性工具（LSalign、SHAFTS）。更重要的是，ConfSeq通过表征空间直接计算分子相似性，替代了计算成本高昂的成对叠合操作，在效率上显著领先传统基于比对的方法。   为支撑大规模药物筛选应用，研究团队预先计算了ZINC In-Stock和PubChem数据库中三维化合物的ConfSeq嵌入。基于这些预计算表征，仅需单个CPU核心即可在约3分钟内完成查询分子与9800万条PubChem化合物间的三维相似性计算，为超大规模虚拟筛选提供了高效可行的技术方案。综上，ConfSeq构建了一个可扩展的三维分子表征框架，既能精准捕捉具有生物学意义的构象相似性，又能突破传统方法在计算效率上的瓶颈，推动高效虚拟筛选的规模化应用。   在真实药物发现场景中，研究团队以STING（干扰素基因刺激因子）为靶点验证了ConfSeq的实用性。STING作为关键治疗靶点，其构象柔性与二聚体界面结合模式给基于结构的筛选带来挑战。团队选取14种结构多样的已知STING调节剂作为查询分子，利用ConfSeq三维表征对ChemDiv化合物库进行虚拟筛选，按三维相似性排序后对前2万候选分子聚类去重，并结合可获得性筛选最终确定92个化合物开展实验验证（图6a）。这一流程为后续新型STING抑制剂的发现奠定了坚实基础。 图6 应用 ConfSeq 于 STING 靶点的虚拟筛选结果。(a) 虚拟筛选工作流程示意图。(b) 十个经验证的 STING 结合化合物的化学结构。三维结构叠合图（插图）显示两个命中化合物（绿色棒状模型）与已知 STING 调节剂（粉色棒状模型）的叠合，说明尽管二维骨架不同，但通过保持三维构象实现了骨架跃迁。(c) PTS 实验结果显示，十个候选化合物均可提高人源 STING 的热稳定性，其中 SR-717 作为阳性对照。(d) 十个候选化合物的生物物理表征汇总，包括 PTS 测得的 ΔTm 值以及 SPR 测得的其与人源 STING 相互作用的 KD 值。(e) SEAP 报告基因实验的剂量–反应曲线，显示指定化合物在 THP-1 巨噬细胞中对 STING 通路的抑制作用。 研究团队通过蛋白热迁移（PTS）和表面等离子体共振（SPR）实验，确认10个化合物能与STING靶点结合，总体实验命中率约11%（图6b）。这些命中化合物的热稳定性迁移（ΔTm）介于+2.5°C至+8.5°C，与人源STING的结合解离常数（KD）为0.826-10.9 μM（图6c-d）。其中，亲和力最强的两个候选分子509A2和510A4，对cGAMP诱导的STING激活表现出拮抗活性，半数最大抑制浓度（IC50）分别为2.03 μM和0.778 μM（图6e）。二者还能以剂量依赖方式抑制多种STING激动剂（cGAMP、diABZI、SR-717）诱导的信号通路激活，表现为STING、TBK1、IRF3和STAT3的磷酸化水平显著降低（图6f-g）。细胞毒性分析显示，509A2的安全指数（SI=GI50/IC50）＞25，510A4的SI约为4，均具备较好的治疗窗口。   尤为关键的是，509A2和510A4与参考化合物（Compound 13、6MX3_K5P）的三维构象高度相似，但二维分子骨架差异显著，证实ConfSeq筛选实现了骨架跃迁（图6b），既扩展了STING调节剂的化学多样性，也为规避现有专利结构提供了新方向。后续对509A2商业可得类似物的优化中，类似物510C2的IC50提升至0.350 μM（活性增强约6倍），且细胞毒性更低，其抑制活性与安全性均优于阳性对照H151，展现出作为临床前研究先导化合物的潜力（图6e、6h）。   为验证ConfSeq的跨靶点应用价值，研究团队进一步以ALDH1B1为靶点开展虚拟筛选，成功发现3个经实验验证的抑制剂，IC50值分布在0.338-3.51 μM区间。两个靶点的成功案例共同证明，ConfSeq在基于配体的虚拟筛选中具备**可迁移的应用潜力**，可高效支持多治疗领域的候选分子发现。 结论 ConfSeq的实用性在基准测试和真实药物研发场景中得到了充分验证：基准测试表现优异：在多个构象预测和三维分子生成基准测试中，基于标准Transformer的ConfSeq模型达到了最先进性能（SOTA），有效捕捉了分子的三维相似性。实战发现新型抑制剂：在药物发现应用中，团队利用ConfSeq的三维表征开展基于配体的虚拟筛选，成功发现了多个新型STING抑制剂和ALDH1B1抑制剂。实验数据显示，这些候选化合物的半数最大抑制浓度（IC₅₀）范围达到 0.338–3.51 μM，展现出显著的活性潜力，为肿瘤免疫治疗和癌症代谢研究提供了新方向。 本研究聚焦于将大语言模型（CLMs）应用于三维分子建模的核心瓶颈——缺乏适配三维分子结构的稳健一维表示，创新提出ConfSeq这一分子构象描述语言。ConfSeq通过融合SMILES字符串与三维分子关键内在几何信息（二面角、键角、伪手性），在保留SMILES可读性与简洁性的同时，实现了SE(3)旋转平移不变性，为三维分子与语言模型的高效对接搭建了可操作的表示桥梁。   通过将构象预测、无条件/形状条件生成、三维表征学习等三维分子建模任务重构为序列建模问题，ConfSeq成功驱动标准Transformer架构在基准数据集上取得突破性性能：在多个任务中超越现有主流方法，尤其在与当前主流的图扩散模型对比时，充分发挥了语言模型的高效推理与自回归评分优势——既大幅提升分子生成效率，又为候选结构筛选提供了内在质量评估依据。   研究的实用价值经体外实验得到充分验证：团队基于ConfSeq筛选出多个活性优异的新型STING抑制剂与ALDH1B1抑制剂，其中STING抑制剂510A4的IC50低至0.350 μM，活性与安全性均优于阳性对照，展现出明确的临床前开发潜力。   总体而言，本研究为“语言模型如何赋能三维分子任务”开辟了新范式：ConfSeq构建了语言模型与三维分子结构间的可操作表示框架，有望成为AI驱动分子建模、药物发现与分子设计的重要工具。   团队与资助信息：   上海药物研究所博士后熊嘉诚、博士生石宇琪，联合培养硕士生吴敏为共同第一作者；上海药物研究所郑明月研究员、张素林研究员为共同通讯作者。合作单位涵盖中国科学院上海药物研究所、中国科学院大学、南昌大学药学院、南京中医药大学、瑞典乌普萨拉大学、苏州质子展开科技有限公司、上海科技大学等。研究获国家自然科学基金、国家重点研发计划、中国科学院战略性先导科技专项等多项国家级/省部级项目资助。 原文链接: Xiong, J., Shi, Y., Wu, M. et al. Bridging three-dimensional molecular structures and artificial intelligence with a conformation description language.Nat. Mach. Intell.(2026).

2025年4月23日，由哈尔滨医科大学郑桐森教授团队在《The Innovation》（中科院一区，IF：25.7）杂志上发表一篇题为“Precision targeting of STING: Challenges, innovations, and clinical outlook for cancer therapy”文献综述，阐述STING在癌症治疗中的研究进展。 图形摘要如下： 摘要： 干扰素基因刺激因子（STING）通路在固有免疫应答中发挥关键作用，已成为癌症治疗中极具吸引力的靶点。尽管临床前研究结果令人鼓舞，但STING激动剂的临床试验在很大程度上未能实现持久疗效，目前尚无药物进入III期试验。本综述探讨了癌症治疗中限制STING通路激活的生物学、药理学和临床障碍，分析了STING激动剂的内在局限性，以及由肿瘤异质性、免疫抑制和STING慢性激活引发的宿主相关耐药机制，同时还综述了获得性耐药的相关机制，如免疫检查点上调和效应免疫细胞抑制。药物递送平台、小分子设计和联合治疗策略的最新进展为后续研究提供了潜在方向。本研究重点关注基于人类STING变异体、表观遗传调控和生物标志物驱动的患者分层等精准治疗方法，以改善临床结局。这些研究结果表明，需要优化特定情境下的STING激活策略，从而充分发挥该通路在肿瘤治疗中的全部治疗潜力。 Abstract The stimulator of interferon genes (STING) pathway plays a crucial role in immune responses and has emerged as a compelling target in cancer therapy. Despite promising preclinical studies, clinical trials of STING agonists have largely failed to deliver durable efficacy, with no agents progressing to phase III trials. This review examines the biological, pharmacological, and clinical barriers limiting STING pathway activation in cancer treatment. We discuss the inherent limitations of STING agonists as well as host-related resistance driven by tumor heterogeneity, immune suppression, and chronic STING activation. Mechanisms of acquired resistance, such as immune checkpoint upregulation and suppression of effector immune cells, are also reviewed. Recent advances in delivery platforms, small-molecule design, and combination treatment strategies offer promising paths forward. We highlight precision approaches based on human STING variants, epigenetic modulation, and biomarker-driven patient stratification to improve clinical outcomes. These insights underscore the need for refined, context-specific STING activation strategies to unlock the full therapeutic potential of this pathway in oncology. 引言 干扰素基因刺激因子（STING）是细胞质病原DNA固有免疫应答中的关键蛋白，由环鸟苷酸-腺苷酸合成酶（cGAS）合成的环鸟苷酸-腺苷酸（cGAMP）激活。激活后，STING磷酸化TANK结合激酶1（TBK1），进而激活干扰素调节因子3（IRF3），最终诱导I型干扰素（IFNs）和趋化因子的表达。该信号级联反应可促进树突状细胞（DC）活化并增强抗原呈递，进一步刺激CD8+T细胞募集和活化，以增强抗肿瘤免疫。由于这些作用，STING日益被认为是癌症免疫治疗中极具潜力的靶点。STING激动剂已得到广泛研发，并在多种恶性肿瘤临床前模型中显示出显著的肿瘤抑制作用，部分甚至实现了肿瘤消退。 近年来，关于STING的研究取得了重大进展，产生了大量突破性发现，为新型STING激动剂的研发提供了强有力的动力。2019年，尚领导的研究团队首次公布了全长STING的冷冻电镜结构。三年后，该团队发现STING跨膜区存在第二个激动剂结合位点，为新型STING靶向药物的研发提供了结构基础。王等人利用自主研发的STING激活纳米颗粒证实，STING激动剂可促进肿瘤血管正常化，改善缺氧微环境，增强内皮细胞黏附分子的表达，并募集更多免疫效应细胞，从而发挥肿瘤生长抑制作用（图1）。 图1 STING开发的时间轴 时间轴描述了自2008年识别以来STING发现的简史以及关于STING生物学和激动剂应用的关键事件。 尽管临床前研究结果令人振奋，但STING激动剂的临床疗效仍有限，其潜在机制尚不明确，这已成为研究成功的主要障碍。此外，STING激动剂的耐药性问题也日益受到关注。探究耐药机制并确定增敏策略，对于解决转化医学面临的挑战至关重要。本综述分析了STING激动剂临床疗效有限的相关因素，既包括STING激动剂的固有特性，也涉及肿瘤的特异性特征（原发性和获得性耐药），同时进一步探讨了旨在克服这些治疗障碍的现有解决方案和未来研究方向。 STING激动剂疗效的限制因素 药物相关挑战 膜通透性有限：STING是一种主要定位于内质网（ER）的跨膜蛋白。天然STING激动剂环二核苷酸（CDNs）由于带有负电荷、极性强且水溶性高，难以穿透细胞膜与STING结合，从而限制了其生物活性。先前的研究已发现特定转运蛋白（如SLC19A1、SLC46A和P2X7R）可促进cGAMP进入细胞内。此外，缝隙连接、容积调节阴离子通道（VRAC）、病毒颗粒和细胞内吞作用等机制也可协助cGAMP穿过脂质双分子层。张及其同事进一步证实，人类宿主防御肽LL-37可作为cGAMP转运蛋白，增强STING介导的固有免疫。然而，cGAMP的摄取效率仍然较低，且cGAMP转运蛋白的表达可能受细胞类型、细胞状态和环境因素的影响。因此，克服膜通透性障碍对于充分发挥STING激动剂的生物学潜力至关重要（图2A）。 图2 限制STING激动剂功效的因素 （A）由于膜渗透性屏障，CDN难以与STING结合，特定的转运蛋白和病毒颗粒等机制可以帮助克服这些屏障，但仍然存在许多限制。 （B）CDN表现出差的稳定性并且容易被ENPP 1水解成免疫抑制代谢物。 （C）DMXAA表现出物种特异性并且不能结合hSTING。STING的构象变化和激活机制仍需进一步探讨。 （D）肿瘤内注射和静脉内施用都缺乏肿瘤和细胞特异性靶向。肿瘤内给药面临着肿瘤内浓度差异的问题，并且肿瘤位置、大小和形态的异质性构成了重大挑战。静脉给药容易引发炎症反应和其他副作用。 稳定性差且代谢产物具有免疫抑制作用：除细胞通透性有限外，CDNs的代谢稳定性较差，静脉给药后半衰期极短。外核苷酸焦磷酸酶/磷酸二酯酶I（ENPP1）可直接水解cGAMP，生成AMP和GMP，同时也可将ATP水解为AMP。两条通路产生的AMP均会被CD73迅速脱磷酸化为腺苷，而腺苷会抑制免疫细胞功能并促进肿瘤转移。这表明ENPP1可将STING激动剂的免疫刺激作用转变为免疫抑制作用（图2B）。 STING激动剂的物种特异性：5,6-二甲基黄嘌呤-4-乙酸（DMXAA，ASA404）是首批非CDN小分子STING激动剂之一，在小鼠模型中显示出抗肿瘤和免疫调节作用。然而，后续临床研究发现，DMXAA可选择性结合小鼠STING（mSTING），但无法结合人类STING（hSTING）。这一发现强调，在STING激动剂的研发过程中，需谨慎考虑物种特异性，并通过临床试验严格验证其结合和激活hSTING的能力（图2C）。 STING激动剂的激活机制具有多样性：目前普遍认为，STING在激活后会从“开放”构象转变为“闭合”构象，这一结构变化与CDN结合相关。然而，另一种STING激动剂diABZI在激活STING时，可使其维持开放构象。这种独特的构象可能代表了一种新型的STING激活机制。进一步研究STING的结构动力学和激活机制，可为STING激动剂的研发提供新的方向（图2C）。 肿瘤内递送面临挑战：尽管STING激动剂的全身给药可能引发细胞因子风暴风险，但肿瘤内注射可实现靶向给药，降低全身暴露。尽管肿瘤内注射在实体瘤治疗中具有潜在应用前景，但CDNs的肿瘤内递送仍面临多项挑战：首先，不同癌症类型和个体患者的肿瘤异质性，导致给药方案难以标准化；其次，肿瘤位置、大小、形态、血管分布和机械特性的差异，以及注射后CDNs的快速扩散，会导致肿瘤内浓度和分布存在显著差异，进而引发不同肿瘤区域的异质性应答，使剂量优化变得复杂；此外，肿瘤内注射需要先进的成像技术进行精准引导，而这并非总能实现；且由于ADU-S100等STING激动剂的半衰期较短（10-20分钟），通常需要多次注射才能达到治疗效果，这在临床实践中面临额外挑战；最后，肿瘤内递送无法解决肿瘤常见的复发和转移问题。因此，要实现STING激动剂肿瘤内给药的临床应用，必须克服重大的技术和生物学障碍（图2D）。 缺乏肿瘤和细胞靶向性：STING的最佳激活理想情况下应发生在肿瘤内，形成局部炎症环境，释放趋化因子以募集T细胞进入肿瘤微环境（TME），同时限制其在血液和其他组织中的激活。STING激动剂全身给药的主要挑战在于缺乏肿瘤和细胞特异性靶向性。全身递送不可避免地会导致正常组织中的脱靶效应，引发全身性炎症反应，可能导致严重的细胞因子释放综合征（CRS），出现疲劳、发热、头痛和多器官功能衰竭等症状。此外，全身激活还可能引发自身免疫性疾病、组织毒性，甚至形成促肿瘤炎症微环境。因此，研发可靶向递送至肿瘤的STING激动剂迫在眉睫，以增强免疫激活并最大限度地减少副作用（图2D）。 肿瘤或宿主相关耐药 hSTING变异体对STING激动剂的应答存在差异：hSTING存在单核苷酸多态性，主要有五种变异体：R232（57.9%）、HAQ（20.4%）、H232（13.7%）、AQ（5.2%）和R293Q（1.5%）。这些变异体对STING激动剂的敏感性各不相同。例如，STING-H232可响应内源性2',3'-cGAMP，但对某些外源性CDNs无应答，而STING-HAQ对外源性和内源性CDNs的应答均降低（图3A）。此外，这些变异体的分布具有地域差异，HAQ变异体在东亚人群中较为常见，但在非洲人群中罕见。这强调在临床试验招募参与者时，需考虑hSTING变异体及其地理分布，以提高研究结果的科学性和普适性。 图3 驱动对STING激动剂的原发性抗性的宿主因素 （A）hSTING存在于对STING激动剂具有不同响应性的五种主要变体中。 （B）肿瘤中的CIN导致慢性STING激活，这可能导致免疫逃避和更差的临床结果。 （C）肿瘤细胞通常抑制cGAS-STING途径以逃避具有表观遗传机制的免疫监视。 （D）STING表达在肿瘤转移期间波动，并且STING激动剂可以在早期转移期间增强免疫应答。 （E）来自TCGA数据库的肿瘤样品和配对正常组织中TMEM 173基因的表达谱。 染色体不稳定性（CIN）高的肿瘤中STING慢性激活降低对STING激动剂的应答：肿瘤内在STING激活在癌症进展中的作用仍存在争议。虽然STING激活通常与抗肿瘤免疫和细胞凋亡相关，但肿瘤中STING的高表达往往预示着多种癌症的预后较好。然而，在接受辅助化疗的乳腺癌和卵巢癌患者中，STING的高表达（尤其是在增殖细胞中）与复发风险增加相关。在晚期和转移性肿瘤中，随着肿瘤进展，染色体不稳定性（CIN）会加剧，导致STING慢性激活，进而驱动IL-6-STAT3信号传导，促进CIN阳性肿瘤细胞存活。小鼠高CIN肿瘤模型显示，通过非经典STING通路激活NF-κB，可促进免疫逃逸和转移，导致更严重的转移和更低的存活率。研究表明，细胞中反复的STING激动剂刺激最初会引发强烈的IFN应答，但随着时间推移，会抑制IFN信号传导，并激活内质网应激和NF-κB相关基因，从而有助于免疫逃逸。因此，STING慢性激活可能导致STING激动剂在晚期或转移性肿瘤患者中的应用效果不佳（图3B）。 肿瘤细胞中cGAS-STING通路受到抑制：肿瘤细胞的DNA损伤应答（DDR）系统通常存在异常，且CIN会增强。DDR是一种高度保守的机制，可保护基因组免受损伤。在肿瘤细胞中，编码DDR成分的基因突变会导致DNA修复缺陷和CIN，包括染色体分离错误，产生非整倍体细胞和微核。在高CIN肿瘤中，微核可能破裂，释放DNA并激活cGAS-STING通路。为了逃避STING介导的免疫监视，肿瘤细胞通常采用表观遗传机制阻断STING激活，以此作为生存策略。 例如，胰腺导管腺癌（PDAC）细胞中STING表达受到抑制，导致免疫冷肿瘤微环境的形成。在胶质母细胞瘤中，肿瘤细胞中STING表达下调，但在肿瘤相关免疫细胞和基质细胞中保持稳定。同样，肝细胞癌（HCC）细胞的STING表达低于非肿瘤组织，这可能与免疫监视功能受损相关。黑色素瘤细胞通过表观遗传沉默cGAS或STING，从而在细胞质DNA暴露后避免产生I型IFN和免疫细胞因子。 从机制上讲，肿瘤细胞中的STING信号传导常因cGAS和STING的启动子突变或高甲基化而受到抑制。STING表达也受组蛋白修饰调控，组蛋白H3Lys4去甲基化酶KDM6B和KDM5C可抑制STING表达。此外，TMEM173基因的内源性启动子区域存在转录因子MYC的结合位点，三阴性乳腺癌中MYC敲除可导致TMEM173上调，增加CXCL10和CCL5的产生，并增强CD8+T细胞浸润。肿瘤细胞还可能通过上调某些稳定基因组并防止微核形成的基因（如单极纺锤体1（MPS1））来抑制STING激活，MPS1在有丝分裂中起关键作用，与多种癌症相关。抑制MPS1可诱导微核形成并直接激活STING。此外，IDH1突变的肿瘤表现出选择性cGAS高甲基化和沉默，抑制mIDH1可重新激活cGAS表达和某些转座元件（图3C）。 肿瘤转移不同阶段STING表达的变化：在肿瘤转移过程中，STING表达会动态波动。在转移的早期休眠阶段，低STING活性使癌细胞能够逃避免疫监视。当休眠细胞脱离休眠状态并开始增殖时，STING活性会增加，使这些细胞更容易受到免疫攻击。存活的癌细胞形成更大的转移灶，再次表现出低STING水平和增强的免疫逃逸能力。从机制上讲，休眠期间高TGF-β表达会抑制STING表达，而在转移爆发时，启动子和增强子甲基化会下调STING表达。 因此，在转移早期增殖的癌细胞中，STING上调可能使这些细胞被免疫识别和抑制，从而限制从休眠到复发的进展（图3D）。临床前研究表明，在转移早期使用STING激动剂可促进自然杀伤（NK）细胞和T细胞募集，增强对转移性癌细胞的细胞毒性，并抑制转移灶的生长。 不同癌症类型中STING表达的差异：STING表达在不同癌症类型中存在显著差异。例如，编码STING的TMEM173基因在结直肠癌、肾透明细胞癌、甲状腺癌和胃腺癌中上调，而在子宫内膜癌、前列腺癌、肺鳞状细胞癌和肺腺癌中下调。这些差异可能意味着不同癌症类型和亚型对STING激动剂的敏感性不同（图3E）。此外，肿瘤内细胞组成和STING表达的异质性使STING激动剂的疗效评估变得复杂。 获得性耐药机制 次级免疫检查点分子过表达：cGAS-STING通路的持续激活与吲哚胺2,3-双加氧酶（IDO）的上调相关，IDO是免疫逃逸和抑制T细胞增殖的关键因素。在Lewis肺癌（LLC）STING敲除小鼠模型中，肿瘤微环境中IDO和髓源性抑制细胞（MDSCs）的水平显著降低。此外，研究表明STING激活可通过上调程序性死亡配体1（PD-L1）促进口腔鳞状细胞癌和肝细胞癌（HCC）等癌症的进展。同样，在子宫内膜癌细胞中，线粒体DNA释放和STING激活会导致PD-L1表达增加，诱导T细胞凋亡。肿瘤内注射STING激动剂后，肿瘤微环境中PD-L1、IDO和COX2的表达会升高，从而降低STING激动剂的抗肿瘤疗效。在用STING激活纳米颗粒治疗的肿瘤中，另一种与免疫逃逸相关的免疫检查点分子B7同源物3（B7-H3/CD276）的表达会增加。STING激动剂ADU-S100可增强小鼠和人类2型常规树突状细胞（cDC2）中T细胞免疫球蛋白结构域和粘蛋白结构域3（Tim-3）的表达，抑制CD4+T细胞功能，削弱CD4+T细胞驱动的抗肿瘤应答。在Renca肺转移小鼠模型中，使用负载STING激动剂的脂质纳米颗粒治疗可显著增加免疫细胞中淋巴细胞激活基因-3（LAG-3）的表达。这些发现表明，STING激动剂可通过上调IDO、PD-L1、COX2、B7-H3、Tim-3和LAG-3等免疫检查点分子诱导获得性耐药，从而帮助肿瘤实现免疫逃逸（图4A）。 图4 cGAS-STING途径激活介导的获得性耐药机制 （A）cGAS-STING途径激活可导致免疫检查点分子上调。 （B）STING活化可增强TME中免疫抑制细胞的存在。 （C）过度的STING活化可通过减少T和B细胞的增殖、浸润和促进细胞凋亡而导致T和B细胞功能的抑制。 （D）ER应激导致错误折叠蛋白质的积累。 次级免疫抑制细胞和因子的激活：评估STING激动剂的治疗潜力，需要确定是否能够建立富含T细胞的肿瘤微环境以支持cGAS-STING通路激活，因为富含T细胞的肿瘤微环境与STING激动剂的阳性应答和预后改善相关。此外，BATF3依赖性树突状细胞在STING介导的抗肿瘤免疫中起关键作用。值得注意的是，STING在肿瘤微环境中的免疫细胞和非免疫细胞（包括肿瘤细胞和血管内皮细胞）中均有表达。肿瘤微环境中不同细胞类型的STING激活可能产生相反的效果：既可能募集免疫支持细胞以抑制肿瘤生长和转移，也可能吸引免疫抑制细胞，促进肿瘤进展。cGAS-STING通路的激活可增强肿瘤微环境中免疫抑制细胞的表达，包括调节性T细胞（Tregs）、调节性B细胞（Bregs）、癌症相关成纤维细胞（CAFs）和髓源性抑制细胞（MDSCs），形成免疫抑制性肿瘤微环境，促进癌症进展。在人乳头瘤病毒（HPV）阳性的舌鳞状细胞癌中，STING激活可促进IL-10等免疫抑制细胞因子的产生，从而促进Treg浸润。在胰腺癌小鼠模型中，STING激动剂的全身给药通过STING-IRF3轴诱导Breg扩增，Bregs分泌IL-35和IL-10，抑制NK细胞活性和肿瘤内浸润。阿韦特及其同事发现，CAFs中STING-IRF3通路的激活会降低溶瘤病毒对肿瘤细胞的细胞毒性，影响溶瘤病毒疗法的疗效。辐射暴露后，MC38小鼠结直肠癌中STING依赖性髓源性抑制细胞（MDSCs）的激活会促进巨噬细胞M2极化和Treg增殖。在1型神经纤维瘤病中，STING激活会募集1型常规树突状细胞和T细胞，矛盾的是，这些细胞会促进肿瘤形成，尤其是通过CD8+T细胞。STING激活可上调IL-10和IL-35等免疫调节因子，抑制抗肿瘤免疫细胞活性，形成免疫抑制性肿瘤微环境（图4B）。STING激活的免疫调节作用仍不明确，且目前的STING激动剂对肿瘤内特定细胞类型缺乏特异性。 效应免疫细胞受到抑制：STING过度激活可能抑制T细胞和B细胞增殖，减少其浸润，并促进细胞凋亡。莱莫斯等人发现，STING通过减少肿瘤微环境中CD8+T细胞浸润并增加髓源性抑制细胞（MDSCs）浸润，促进LLC生长。此外，在Sting1S3654/S3654小鼠的肿瘤中，大量T细胞发生STING介导的、不依赖IFN的细胞死亡，加速肿瘤进展和免疫逃逸。拉金等人发现，DMXAA激活T细胞中的应激通路，并上调促凋亡基因（如BAX）的表达，导致T细胞凋亡。在混合骨髓嵌合体模型中，与对照组相比，STING缺陷条件下Ki-67+CD8+记忆T细胞的数量更多。从机制上讲，T细胞表达高水平的STING，但I型IFN应答较低。虽然树突状细胞中STING激活对于肿瘤中T细胞的募集和激活至关重要，但T细胞中STING激活会触发依赖NF-κB而非IFN的转录变化，最终导致T细胞凋亡。此外，T细胞中的LRRC8C转运蛋白可将cGAMP转运至细胞内，激活STING-p53通路，抑制Ca2+内流和细胞因子产生，并抑制T细胞介导的适应性免疫应答。STING激活还会降低B细胞对B细胞受体信号传导的敏感性，并可能诱导凋亡，从而削弱抗体应答（图4C）。 内质网应激：多种遗传和环境因素会损害内质网的蛋白质折叠和修饰功能，导致错误折叠蛋白质积累，这种情况被称为内质网应激。内质网应激是STING激动剂抗肿瘤疗效的已知障碍。在T细胞中，STING的激活（直接激活或通过Ca2+内流激活）会导致未折叠蛋白反应相关基因（尤其是Bip/HSPA5和GADD34）的显著上调。内质网中未折叠或错误折叠蛋白质的积累会引发内质网应激，阻碍蛋白质翻译，增强肿瘤细胞的免疫逃逸能力，使其能够在应激条件下存活并逃避免疫监视（图4D）。 通过药物修饰增强STING激动剂的疗效 提高CDNs的代谢稳定性 合成CDN类似物具有良好的生产潜力，但由于膜通透性有限和代谢不稳定，其药代动力学特性仍有待优化。为了解决这些局限性，研究人员通过核苷酸取代、核糖替换和引入硫代磷酸酯键等策略，开发了具有增强降解抗性的修饰合成CDNs。核苷酸修饰和核糖替换显著提高了I型IFN的产生，而硫代磷酸酯键修饰使CDN类似物对磷酸二酯酶、核酸酶、ENPP1和蛇毒磷酸二酯酶等水解酶具有抗性（图5A）。例如，利奇等人开发了一种带正电荷的多结构域肽水凝胶，能够在15小时内持续释放CDNs，与游离CDNs相比，注射部位的CDN浓度更高。这种方法在MOC2-E6E7口腔癌小鼠模型中显著抑制了肿瘤生长，为CDNs的临床应用提供了潜在策略。 图5 通过药理学修饰增强STING激动剂的功效 器增强STING激动剂的功效涉及解决药代动力学、肿瘤特异性和免疫激活方面的挑战。诸如修饰CDN、开发非CDN激动剂、利用Mn2+佐剂、通过纳米载体和ADC改善靶向递送以及开发ENPP 1抑制剂等策略代表了优化STING激动剂疗法的关键方法，使其在癌症治疗中更有效。 非CDN STING激动剂和cGAS激动剂的研发 第二代STING激动剂主要为非CDN小分子，旨在克服核苷酸类药物的药代动力学局限性。值得关注的例子包括diABZI、MSA-2和SR-717，每种药物都具有独特的优势。静脉给药的diABZI比cGAMP具有更强的固有免疫激活作用，而MSA-2和SR-717由于具有口服生物利用度，因此极具应用前景。MSA-2设计有质子化羧基，在酸性肿瘤微环境中可增强细胞膜通透性，有效促进IFN-β分泌，并在小鼠模型中诱导肿瘤消退。当与抗PD-1疗法联合使用时，MSA-2可显著提高治疗效果，且副作用最小。然而，MSA-2的全身给药可能导致其他组织中STING的脱靶激活，因此需要进一步进行安全性评估。 为了更清晰地说明CDN类与非CDN类STING激动剂的优缺点，表1比较了肿瘤选择性、细胞因子释放谱以及血浆半衰期和hSTING变异体的EC50等临床疗效指标。该对比分析为评估各类药物和指导治疗策略的制定提供了全面框架。 同样，cGAS激动剂因其能够模拟内源性cGAMP激活STING的能力而受到关注。诱导有丝分裂应激或细胞内递送双链DNA等技术为模拟这种自然激活过程提供了潜在途径，为STING通路激活研究提供了新的思路（图5B）。 激活佐剂的应用 Mn2+和Mg2+等金属离子已被证实具有作为STING通路激活佐剂的潜力。这些离子可局部应用，或通过药物平台与STING激动剂一起递送，以增强STING通路激活。其中，Mn2+在cGAS-STING通路激活和抗肿瘤免疫中发挥关键作用。研究表明，小鼠体内Mn2+缺乏会加速肿瘤生长和转移，同时肿瘤浸润CD8+T细胞数量显著减少。在细胞内，Mn2+被隔离在高尔基体和线粒体等膜结合细胞器中，病毒感染后释放到细胞质中。在细胞质中，Mn2+在STING激活中具有多种作用：可独立激活单体cGAS（无需双链DNA）；通过变构相互作用增强cGAS-双链DNA结合；提高cGAS的催化活性以产生更多cGAMP；并可能提高cGAMP对STING的亲和力。此外，Mn2+可独立于STING诱导TBK1磷酸化，促进IFN-β产生。这些特性使Mn2+成为STING激活的重要佐剂。例如，陈及其同事报道，Mn2+-cGAMP纳米疫苗（Mn2+-cGAMPNV）在小鼠黑色素瘤模型中显著增强了抗肿瘤免疫，与抗PD-L1抗体联合使用时，对原发性和远端肿瘤的控制效果更佳（图5C）。 增强STING激动剂的靶向性和递送效率 尽管STING激动剂具有全身给药的潜力，但其缺乏肿瘤特异性可能导致广泛的炎症反应。为了实现最佳治疗效果，STING激动剂必须特异性靶向肿瘤组织，最大限度地提高抗肿瘤疗效，同时最大限度地减少对正常组织的不良影响。这促使研究人员探索肿瘤靶向、稳定的STING激动剂和先进的药物递送系统，以优化STING激动剂的药理学特性和与载体材料的相容性，实现对肿瘤的可控、靶向递送，增强肿瘤内滞留，并减少脱靶效应（图5D）。 通过生化信号靶向肿瘤微环境：肿瘤微环境独特的生化特征（如缺氧、低pH和膜电位改变）为STING激动剂的靶向递送提供了途径。例如，MSA-2在酸性肿瘤微环境中具有更高的细胞膜通透性，有助于在肿瘤内积累并激活STING。 抗体-药物偶联物（ADCs）：抗体-药物偶联物（ADCs）为STING激动剂的靶向递送提供了巨大潜力。通过将生物活性药物与肿瘤特异性单克隆抗体偶联，ADCs能够在肿瘤部位精准释放药物，降低对正常组织的毒性。XMT-2056是一种将diABZI与抗HER2抗体结合的ADC，在体内成功诱导了强大的抗肿瘤免疫，其疗效是diABZI单独使用的100倍。尽管全身细胞因子水平仅轻微升高，但XMT-2056的I期试验在发生5级（致命）严重不良事件后暂停，这强调了创新药物研发中确保安全性的重要性。 纳米载体递送策略：纳米载体已成为极具前景的递送平台，通过细胞吞噬等机制促进STING激动剂的肿瘤靶向递送。其小尺寸和大表面积使其能够高效载药，并通过增强渗透和滞留效应延长循环时间。经过特殊修饰的纳米载体可进一步增强靶向性，甚至能够穿越血脑屏障等生物屏障。例如，戴恩等人巧妙设计了携带CDN-PEG化脂质的脂质纳米盘（LND-CDNs），以增强CDNs的膜通透性和细胞摄取。静脉注射后，LND-CDNs有效激活了肿瘤中的STING通路，引发了强烈的免疫应答。汉森等人利用PEG化脂质纳米颗粒将CDNs递送至引流淋巴结，其效果优于30倍剂量的可溶性CDNs。黄等人设计了一种肿瘤靶向脂质-树状大分子-磷酸钙纳米载体，该载体不仅具有出色的质粒DNA递送能力，还能有效激活STING通路。一种由Mn、STING激动剂（ABZI）和萘酞菁（ONc）配位的纳米颗粒（ONc-Mn-A）与马来酰亚胺修饰的普朗尼克F127（malF127）胶束组成的金属胶束纳米疫苗（ONc-Mn-A-malF），可有效激活STING通路，促进树突状细胞成熟，并最终通过CD8+T细胞和NK细胞清除肿瘤细胞。麦克安德鲁斯等人还设计了外泌体（iExoSTINGa），用于将cGAMP递送至抗原呈递细胞（APCs），与单一STING激动剂相比，其肿瘤抑制效果更优。其他例子包括：纳米颗粒-cGAMP，可增强cGAMP的细胞质释放；纳米颗粒PC7ANP，可引发强烈的细胞毒性T细胞应答，同时最大限度地减少全身细胞因子表达；ZnS@BSA（牛血清白蛋白），可在酸性肿瘤微环境中释放锌离子，显著增强cGAS/STING信号传导；以及cGAS-STING纳米激动剂（BSA-Man@Mn2+-Ft@Lap），可增强体内针对低免疫原性实体瘤的肿瘤特异性T细胞介导的免疫应答。 选择STING激动剂纳米载体递送系统的主要目标包括：最大限度地提高肿瘤特异性靶向性、延长半衰期、确保高效的细胞摄取和细胞质递送，最终在最小化脱靶效应的前提下，在内质网实现有效的STING激活。 ENPP1抑制剂的研发 为了应对CDN的不稳定性，研究人员开发了ENPP1抑制剂，以在肿瘤内局部抑制ENPP1，有效提高细胞外cGAMP浓度，同时减少免疫抑制性腺苷的产生。ENPP1抑制剂通常分为核苷酸类和非核苷酸类。前者虽然合成相对容易，但选择性有限，口服生物利用度低，且由于其与天然底物结构相似，存在脱靶效应风险。相比之下，非核苷酸ENPP1抑制剂（包括聚磺酸盐、多金属化合物、多糖和杂环化合物）正在探索中。尽管非核苷酸ENPP1抑制剂的早期研究面临挑战，但这些化合物为增强癌症治疗中的抗肿瘤免疫提供了一种有前景的新方法（图5E）。 优化STING激动剂的给药剂量和研发策略以改善治疗效果 探索STING激活的分子机制 郑团队最近发现了一种新型质膜结合STING异构体，称为“质膜STING（pmSTING）”。与经典的内质网结合STING（erSTING）不同，pmSTING的C末端位于细胞外，使其能够直接感知细胞外cGAMP，诱导TBK1和IRF3磷酸化，并触发免疫应答。这一发现表明pmSTING的进化在物种间可能具有保守性。传统上，研究主要集中在erSTING上，针对pmSTING的抗肿瘤治疗探索较少。这一研究重点的转变有助于降低药物剂量，提高治疗指数，并最大限度地减少全身毒性和副作用（图6A）。 图6 优化基于STING的免疫疗法的战略框架 （A）分子机制：pmSTING介导的免疫激活的示意图。pmSTING独特的拓扑结构和激活机制突出了其作为替代免疫靶标的潜力。 （B）药物开发：正在研究包括相分离调节和VRAC介导的递送在内的各种策略以增强STING激动剂性能。 （C）剂量-效应关系：钟形剂量-反应曲线表明，剂量不足和过量都会损害治疗效果，强调需要精确优化的给药方案。 （四）临床试验：扩大高质量试验证据对支持系统评价、指导合理临床应用至关重要。 研发STING相分离抑制剂和VRAC通道激动剂 在cGAMP浓度升高时，STING会发生液-液相分离，形成STING相分离器，隔离STING和TBK1，限制I型IFN产生并防止免疫过度激活。微管破坏剂可抑制STING凝聚物的凝胶状转变，为增强STING激活提供了一种新方法。除了传统的STING激动剂外，其他药物（如VRAC通道激动剂）在增强STING信号传导方面显示出潜力，尽管其在癌症免疫治疗中的应用仍有待进一步探索（图6B）。 优化STING激动剂的剂量和给药方式 为了最大限度地提高STING激动剂的抗肿瘤疗效，必须监测其在肿瘤微环境中的半衰期，以便精确控制给药剂量和给药方案。改进现有的纳米颗粒递送系统也可能有益，特别是如果这些载体能够同时递送STING激动剂和其他药物，以发挥协同抗肿瘤作用。简化制备步骤将进一步提高临床可行性。然而，值得注意的是，长时间暴露于高浓度的STING激动剂可能导致T细胞凋亡，从而抵消预期的免疫激活效果。因此，在临床开发之前，必须进行全面的安全性评估，确保治疗效果，同时最大限度地减少免疫毒性，以保护患者安全（图6C）。需要注意的是，优化STING激动剂的剂量和创新给药方式不仅可以提高抗肿瘤疗效，还可以降低与这些药物全身应用相关的细胞因子释放综合征（CRS）风险。此外，监测IL-10、IL-6和铁蛋白等CRS生物标志物，有助于发现CRS的发生。 推进STING激动剂的临床试验 目前已有多种STING激动剂正在进行临床试验，为优化剂量、递送方式和联合治疗提供了宝贵见解。一项临床研究表明，一线免疫治疗患者的客观缓解率（ORR）为16.2%，高于先前接受过免疫治疗的患者（7.2%），这表明在PD-1抑制剂之前使用STING激动剂可以更有效地激活免疫系统。值得注意的是，一名先前未接受过PD-1治疗的三阴性乳腺癌患者，接受200μgMIW815与spartalizumab联合治疗后，经过五个周期的治疗实现了完全缓解，这表明先前未接受过免疫治疗的患者可能特别受益于STING激动剂与PD-1抑制剂的联合治疗。 这些研究正在加速新一代靶向性更强、副作用更小的药物的研发。尽管已有多种STING激动剂进入临床试验，但已发表的临床数据有限，阻碍了对其疗效和安全性的全面了解。扩大临床试验数据将有助于更系统地评估其治疗价值，并指导未来的临床应用，以实现更安全、更有效的治疗（图6D）。 个性化治疗方案：增强STING激动剂疗效的策略和研究方向 不适用于STING激动剂的高CIN肿瘤患者的新策略 由于STING下游通路的快速适应可导致免疫逃逸，因此STING激动剂和抑制剂的分层使用至关重要。必须根据肿瘤分期、基因表达和CIN评分对患者进行分层。确定哪些患者将从STING激活中受益，以及哪些患者可能因肿瘤微环境诱导的应激而需要STING抑制，将有助于优化治疗效果。此外，在STING激动剂治疗期间，监测经典和非经典STING通路中的关键分子至关重要。应密切监测IRF3和NF-κB的激活，可使用荧光素酶报告系统（如ISRE-荧光素酶）反映IRF3活性，而双报告系统（THP-1-dual）可用于评估IRF3和NF-κB的激活（图7A）。 图7量身定制的方法：增强STING激动剂疗效的策略和研究方向 通过个性化的STING激动剂治疗，结合肿瘤特征和微环境因素，可以最大限度地提高抗肿瘤疗效。 （A）用于不适合STING激动剂的CIN高肿瘤患者的新策略。 （B）基于hSTING变体选择STING激动剂以提高功效。 （C）基于肿瘤和微环境生物标志物的分层治疗。 （D）逆转肿瘤细胞cGAS-STING信号传导的抑制。 （E）基于转移阶段优化STING激动剂时机。 （F）基于癌症类型和STING表达的间隔选择方法。 （G）用组合疗法克服对STING激动剂的继发性抗性。 （H）设计基于生物标志物的临床试验。 根据hSTING变异体选择STING激动剂以提高疗效 基于hSTING突变选择STING激动剂，需要通过基因测序鉴定癌症患者的特定hSTING突变，从而选择对这些变异体具有高活性的STING激动剂。然而，hSTING基因变异体的多样性和分布不均给选择带来了挑战。为了解决这一问题，研究人员正在开发广谱STING激动剂，例如新型环二核苷酸类似物c[G(2',5')U(2',5')]，其能够激活所有已知的hSTING变异体，且疗效与cGAMP相当（图7B(1)）。尽管其体内抗肿瘤作用尚未得到验证，但为设计通用STING激动剂提供了重要参考。SR-717的结合模式不受STING等位基因差异的影响，这进一步支持了在不同患者群体中探索此类药物的可能性（图7B(2)）。除了广谱激动剂外，设计特定STING激动剂可选择性调节STING活性。例如，酸响应纳米颗粒（PC7A）可非竞争性结合并激活STING，有效靶向对cGAMP不敏感的hSTING变异体，并产生快速且持续的生物学效应（图7B(3)）。 基于肿瘤和微环境生物标志物的分层治疗 预测STING激动剂疗效的生物标志物对于患者选择至关重要。STING通路中的关键分子（如pTBK1和pIRF3）在pIRF3核转位前的信号转导中必不可少，可作为预测STING激动剂疗效的生物标志物。结合肿瘤微环境中T细胞和BATF3谱系树突状细胞的分析，这些标志物能够更精确地选择患者（图7C(1)）。此外，探索不同肿瘤微环境细胞类型对STING激动剂的应答，对于开发更有效的细胞靶向治疗至关重要。研究不同肿瘤微环境细胞类型对STING激动剂应答的影响及相关因素，可为细胞靶向STING激动剂的研发提供参考（图7C(2)）。 逆转肿瘤细胞cGAS-STING信号传导的抑制 与DNA甲基转移酶抑制剂（DNMTis）联合使用，可通过抑制DNA甲基转移酶活性、重编程表观遗传谱以恢复STING信号传导并提高肿瘤免疫原性，从而增强STING激动剂的疗效（图7D(1)）。同样，研究表明与KDM5抑制剂联合使用可恢复乳腺癌细胞系中的STING蛋白水平，支持IFN应答，其效果与DNMTis相似（图7D(2)）。此外，与MPS1抑制剂（如BAY-1217389）联合使用，可诱导CIN和微核形成，激活STING信号传导。这种重新激活可恢复KRAS-LKB1突变肺癌中的T细胞浸润，克服由于线粒体功能障碍导致的STING沉默（图7D(3)）。 根据转移阶段优化STING激动剂的使用时机 研究人员旨在利用STING通路激活，在转移发生前清除癌细胞或将其维持在休眠状态。在肝内胆管癌小鼠模型中，MSA-2治疗对早期肿瘤具有特异性抑制作用，但对晚期癌症无抑制作用。尽管目前STING激动剂正在晚期癌症患者中进行评估，但由于早期转移阶段STING表达更高，且免疫逃逸肿瘤微环境尚未完全形成，因此在该阶段进行治疗可能更有效（图7E）。 根据癌症类型和STING表达情况选择治疗方案 在临床实践中，考虑不同癌症类型之间的差异至关重要。这种方法包括根据肿瘤微环境中STING和cGAS的表达水平以及CIN评分对患者进行分层，实现STING激动剂的个性化治疗，同时避免对不敏感肿瘤类型进行不必要的治疗（图7F）。 通过联合治疗克服STING激动剂的获得性耐药 为了应对免疫检查点分子上调、免疫抑制细胞激活和免疫效应细胞活性降低等获得性耐药机制，STING激动剂正越来越多地与各种疗法联合使用。这些联合治疗在手术、化疗、放疗、光动力疗法（PDT）、CAR-T和免疫检查点抑制剂（ICIs）等领域均显示出增强的治疗效果。例如，石等人发现，STING激动剂diABZI与IDO抑制剂1-MT的联合治疗显著促进了CD8+T细胞和树突状细胞的募集，同时减少了髓源性抑制细胞（MDSCs）的浸润，产生了显著的抗肿瘤效果。莱莫斯等人发现，STING激动剂环二腺苷酸单磷酸（CDA）与IDO1抑制剂lindrostat的联合治疗在小鼠LLC模型中显著增强了抗肿瘤疗效，从而延长了小鼠的存活时间。宋等人证实，STING激动剂与Toll样受体2激动剂的联合使用降低了肿瘤单核细胞中PD-L1的表达，重塑了肿瘤微环境，并增强了抗肿瘤免疫应答。在头颈部鳞状细胞癌模型中，STING激动剂的局部递送降低了手术切除后的复发风险。此外，在小鼠模型中，5-FU与cGAMP联合使用在增强抗肿瘤效果的同时，最大限度地减少了胃肠道副作用。值得注意的是，电针与抗PD-1疗法的联合治疗也通过激活STING通路，增强了微卫星稳定结直肠癌的抗肿瘤免疫应答（图7G）。 基于生物标志物的临床试验设计 推进STING激动剂治疗的精准性，需要将生物标志物引导的临床试验设计纳入其中。通过利用pTBK1和pIRF3等指示STING通路激活状态的生物标志物，研究人员可以更准确地预测哪些患者可能对STING激动剂产生阳性应答。将这些生物标志物整合到临床试验设计中，有助于最大限度地提高治疗效果，同时最大限度地减少治疗相关不良事件。随着该领域的发展，生物标志物鉴定与临床试验设计之间的协作对于充分发挥STING激动剂在癌症免疫治疗中的潜力至关重要，从而制定出更有效、更安全的治疗方案（图7H）。 临床开发中的STING相关药物 DMXAA mSTING激动剂DMXAA是首个进入临床试验的药物，多项I期和II期临床试验证实了其在多种实体瘤中的安全性和活性（表2）。在日本患者中进行了一项I期临床试验，评估ASA404与多西他赛联合治疗晚期或复发性实体瘤的安全性、耐受性和初步疗效（NCT01285453）。该研究招募了9名患者，结果显示ASA404与多西他赛的联合治疗具有可接受的耐受性，但疗效有限，1名患者（11.1%）达到部分缓解（PR），5名患者（55.6%）达到疾病稳定（SD）。在一项II期临床研究（NCT01057342）中，与单独使用卡铂和紫杉醇相比，添加DMXAA在晚期非小细胞肺癌患者中显示出意想不到的效果。此外，在III期临床试验（NCT00662597）中，由于物种特异性差异，DMXAA在晚期非小细胞肺癌（NSCLC）的一线治疗中未能显示出疗效，导致试验终止。这一治疗失败凸显了STING蛋白多态性的重要性，并强调了深入了解人类药物-靶点相互作用的必要性。最近，特米佐兹及其同事提出，DMXAA在早期临床结果中的疗效可能与其对STING介导的免疫应答的有益拮抗作用有关，这值得进一步探索。尽管如此，STING激动剂的临床探索已进入hSTING激活剂的研发阶段（图8）。 图8 STING激动剂的临床开发：治疗策略和试验结果 一个时间轴总结了各种STING激动剂的临床开发，每种化合物根据其各自的临床试验阶段进行定位。颜色编码用于指示当前试验状态（例如，已终止、已完成或正在进行中），提供治疗策略和试验结局的清晰概述。 CDN类STING激动剂 由AduroBiotech开发的ADU-S100在过去十年中与诺华合作，积极开展了多项临床试验。尽管该化合物在临床前模型中显示出令人振奋的疗效，但无论是作为单药治疗（NCT02675439）还是与ICIs联合治疗（NCT03172936和NCT03937141），其临床活性均有限。因此，在ADU-S100单药治疗晚期/转移性实体瘤或淋巴瘤的I期试验（NCT02675439）中，该药物通过肿瘤内给药具有良好的耐受性，未出现剂量限制性毒性。然而，受益于该治疗的患者数量较少，仅2.1%的患者（n=1/47）达到PR，38%的患者（n=18/47）达到SD。随后，在一项Ib期研究（NCT03172936）中，ADU-S100与PD-1抑制剂spartalizumab联合使用，与单药治疗相比，应答略有改善。中期数据显示，在23名入组的三阴性乳腺癌（TNBC）患者中，17名可评估疗效，其中1名（4.3%）达到完全缓解，3名（13%）达到PR。 38名黑色素瘤患者中，35名可通过影像学评估疗效，其中3名（7.9%）达到PR，12名（31.6%）达到SD。同样，ADU-S100与抗CTLA4抗体pembrolizumab联合治疗的II期临床试验（NCT03937141）显示出较弱的临床数据，由于AduroBiotech与诺华之间的合作终止，该试验已停止。截至目前，基于令人失望的临床疗效，所有ADU-S100临床试验均已终止（表2）。可能导致这一结果的因素有很多。首先，ADU-S100的药代动力学特性不佳，肿瘤内给药后吸收迅速且半衰期短，这可能限制了药物在靶点部位维持有效浓度的能力。其次，给药途径和给药方案可能未得到优化，无法最大限度地发挥药物的治疗潜力。此外，髓源性抑制细胞（MDSCs）等免疫抑制细胞的诱导可能抵消了STING激动剂的预期免疫激活作用。这些发现强调了在人类中全面评估药物的药代动力学和药效学特性，并相应优化治疗方案的重要性。 默克公司正在开发药物候选物ulevostinag（MK-1454），并在两项人类癌症免疫治疗临床试验中对其进行了测试（表2）。在MK1454单独使用或与pembrolizumab联合使用的I期临床试验（NCT03010176）中，MK-1454单药治疗未显示出疗效，而联合治疗在皮肤或皮下病变患者中的客观缓解率（ORR）高达16.1%。所有入组患者均出现治疗相关不良事件（TRAEs），10.6%的患者（n=18/170）因严重TRAEs而退出试验。这表明联合治疗虽然显示出一定的潜力，但可能未针对患者的安全性和耐受性进行优化。未来的试验应侧重于优化给药方案，并确定更有可能从治疗中受益的患者亚组，同时最大限度地减少不良事件。在其与pembrolizumab联合使用的II期研究（NCT04220866）中，联合治疗组作为转移性或不可切除、复发性头颈部鳞状细胞癌的一线治疗，客观缓解率（ORR）达到50%（n=4/8），而pembrolizumab单独治疗组为10%（n=1/10）。 另一种小分子cGAMP类似物IMSA-101由ImmuneSensorTherapeutics研发，在临床前研究中显示出强大的免疫刺激活性和抗肿瘤疗效（表2）。IMSA-101单独使用或与ICI联合使用的IIa期研究（NCT04020185）最近已完成，I期研究已证实其安全性和耐受性。虽然在单药治疗队列中未观察到实体瘤疗效评价标准（RECIST）定义的应答，但在注射和未注射病变中均观察到显著的肿瘤消退。在联合治疗队列中，1名（5.6%）难治性葡萄膜黑色素瘤患者达到了持久的PR（肿瘤大小减少66%）。目前，IMSA-101正在与PULSAR放疗和ICI免疫治疗联合使用的II期研究中进行积极探索，用于治疗转移性恶性肿瘤患者（NCT05846659和NCT06601296）。迄今为止，IMSA-101的确切化学结构尚未公开。 武田制药公司设计的dazostinag（TAK-676）是一种合成的新型CDNSTING刺激剂，在同源小鼠肿瘤模型中静脉给药后，表现出强烈的STING依赖性抗肿瘤作用，可刺激细胞因子应答并有效激活肿瘤微环境中的免疫细胞。临床前研究已证实TAK-676是一种有前景的治疗候选物，多项临床试验已启动以评估其临床疗效（表2）。TAK-676联合放疗后pembrolizumab的I期研究（NCT04879849）最近已完成，结果有待发表，预计通过增强STING-IFN信号传导，可增强免疫应答以抵抗ICI药物耐药性。另一项正在进行的TAK-676单独使用或与pembrolizumab联合使用的I期和II期研究（NCT04420884）目前正在招募晚期实体瘤患者，预计于2026年完成。目前，中国已注册一项I期临床试验（CTR20234291），以评估TAK-676单独使用或与pembrolizumab联合使用的安全性、耐受性、药代动力学和药效学，但尚未开始招募。 MK-2118是默克公司开发的另一种CDN类似物，其结构尚未公开（表2）。2017年，其I期研究启动，旨在评估MK-2118单独使用或与pembrolizumab联合使用的安全性、耐受性和推荐的2期剂量（RP2D），MK-2118采用肿瘤内给药或皮下给药（NCT03249792）。公布的结果显示，在晚期/转移性实体瘤或淋巴瘤患者中，4.9%的患者（n=7/140）报告出现剂量限制性毒性（DLT），11名患者报告因治疗相关不良事件（TRAEs）而停药。目前，该研究已因商业原因终止。这表明未来的试验必须根据药代动力学和药效学研究结果优化剂量和给药频率，以提高治疗的安全性和有效性。 BMS-986301是下一代CDNSTING激动剂，最初由IFMTherapeutics设计，随后被百时美施贵宝收购（表2）。在小鼠结直肠癌肿瘤模型中，无论是单独使用还是与ICIs联合使用，该药物都能显著抑制肿瘤复发，同时在CT26小鼠模型中诱导免疫记忆。最近，研究人员发现，在PDAC小鼠模型中，肌内注射BMS-986301与肿瘤内给药相比，可实现相当的效应T细胞激活和抗肿瘤疗效，同时有效减轻T细胞耗竭和免疫抑制信号。在小鼠胰腺和肝脏原位模型中也观察到了相同的远隔抗肿瘤活性，这进一步支持了该药物全身给药的临床开发。目前，BMS-986301单独使用或与nivolumab和ipilimumab联合使用的I期研究（NCT03956680）刚刚完成，其目的是评估BMS-986301多种给药途径（肌内注射、肿瘤内注射或静脉注射）的安全性、耐受性和剂量限制性毒性（DLTs）。 BI-1387446（也称为BI-STING）是勃林格殷格翰设计的一种优化CDNSTING激动剂，据报道与STING蛋白的天然配体具有相似性（表2）。其对所有主要hSTING基因型均表现出优异的活性和选择性，即使在低剂量肿瘤内给药后，也能诱导持久的肿瘤抑制和免疫记忆。BI-1387446单独使用或与ezabenlimab（BI-754091）联合使用的I期首次人体研究刚刚在实体瘤患者中完成，结果有待发表（NCT04147234）。 E7766是一种新型大环桥联STING激动剂，是一种泛基因型STING激动剂，对四种主要hSTING变异体具有强大的结合亲和力。在小鼠CT26肝转移肿瘤模型中，肿瘤内给药E7766表现出高疗效和持久的免疫记忆应答（表2）。此外，在对BCG不敏感且对抗PD-1药物耐药的非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）模型中，膀胱内灌注E7766显示出强大的抗肿瘤活性，同时伴有STING-IFN通路的有效激活和下游细胞因子的诱导。这些令人鼓舞的结果推动了E7766作为单药在BCG无应答NMIBC患者中进行膀胱内给药的I期研究（NCT04109092），但该研究在未招募参与者的情况下撤回。另一项E7766单独使用在晚期实体瘤或淋巴瘤患者中进行肿瘤内给药的I期研究（NCT04144140）由于申办者的战略决策（与安全性无关）而终止，因此剂量扩展部分未招募参与者。根据剂量递增部分公布的部分结果，600μg和780μg组的剂量限制性毒性（DLTs）发生率分别为18.2%（n=2/11）和16.7%（n=1/6）。所有参与者均至少经历了一次治疗相关不良事件（TRAEs），并报告了8起严重不良事件。E7766的临床试验必须进一步研究最佳剂量和给药方案，以提高治疗的安全性和有效性。 此外，SB11285（NCT04096638）、DN-015089（CTR20212462）、TSN222（NCT05842785）和ONM-501（NCT06022029）等CDN类STING激动剂也已进入晚期实体瘤患者的临床试验（表2）（图8）。 工程细菌载体 基于细菌的STING激活剂SYNB1891是一种工程化的大肠杆菌Nissle菌株，能够在缺氧条件下将ATP转化为CDA，从而激活STING。利用APC对细菌的主动吞噬作用，SYNB-1891可精确减少“脱靶”效应，并有效驱动肿瘤微环境中吞噬性APC的STING-IFN通路激活，同时通过模式识别受体激活互补的固有免疫通路。临床前研究已证实其在B16.F10荷瘤小鼠中具有有效的抗肿瘤活性和建立免疫记忆的能力。此外，体外研究证实，这种新型激动剂可触发多种hSTING等位基因的激活。令人信服的初步结果推动了SYNB1891在难治性晚期实体瘤或淋巴瘤患者中的I期临床试验（NCT04167137）的开展（表2）。根据公布的结果，SYNB1891单独使用或与atezolizumab联合使用通过肿瘤内给药具有安全性和耐受性，并观察到血清细胞因子（如TNF-α、IL-6、IFN-γ和IL1RA）的剂量依赖性诱导。所有患者均观察到治疗相关不良事件（TRAEs），32名患者中仅报告了1起剂量限制性毒性（DLT）。36%的患者（n=9/25）达到疾病稳定（SD），其中4名患者先前对抗PD-1/L1治疗无效，其余64%可评估的参与者出现疾病进展（PD）。尽管32名患者中有11名报告了严重不良事件，但未观察到与EcN相关的感染性毒性。然而，由于研究申办者的公司重心转向非肿瘤领域，其首次人体研究已提前终止，因此该试验在招募完成前被申办者终止（图8）。 ADC类STING激动剂 ADC已被广泛探索用于STING激动剂的全身靶向递送。利用针对肿瘤特异性抗原的抗体，STING激动剂ADC可将STING激动剂精确导向癌细胞，降低毒性和脱靶效应。与未偶联（游离）激动剂相比，STING激动剂ADC在体外试验中诱导的细胞因子和IFN水平高出100倍，并增强了肿瘤细胞死亡。多项临床前小鼠研究也证实了其依赖靶点的抗肿瘤免疫，肿瘤局部炎症细胞因子和免疫细胞浸润显著增加，而全身细胞因子水平出人意料地保持较低（图8）。 XMT-2056是Mersana Therapeutics开发的一种优化STING激动剂ADC，基于专门设计的Immunosynthen平台，靶向新型HER2表位。初步数据证实，无论是单独使用还是与其他HER2靶向药物和ICIs联合使用，其在体内均具有抗肿瘤活性。此外，XMT-2056在非人灵长类动物中即使在高剂量下也表现出良好的药代动力学和耐受性。此外，XMT-2056还显示出抗体依赖性细胞介导的细胞毒性功能，与STING激活协同作用，增强癌细胞杀伤效果（表2）。基于这些临床前结果，Mersana Therapeutics启动了XMT-2056单独使用在HER2阳性复发或转移性实体瘤患者中的I期临床试验（NCT05514717）。不幸的是，2023年3月，在剂量递增部分发生了一起5级（致命）严重不良事件，第二名入组患者（初始剂量水平）死亡，导致研究暂时暂停。其根本原因尚未公开，这引起了人们对ADC激动剂靶向STING的安全性和生物学平衡的关注。2023年底，美国食品和药物管理局同意继续进行该试验，但起始剂量较低。目前，该研究正在积极招募患者，预计于2027年完成。 另一种免疫刺激抗体偶联物（ISAC）STING激动剂TAK-500由武田基于TAK-676和IgG1抗半胱氨酸-半胱氨酸趋化因子受体2（CCR2）抗体开发。这种新型ISAC旨在通过将STING激动剂靶向递送至肿瘤浸润性CCR2表达髓系细胞（包括肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）），克服肿瘤对ICIs的耐药性（表2）。临床前小鼠模型已证实其通过诱导肿瘤微环境中CD8+效应T细胞的积累和激活，增强抗肿瘤免疫，从而提高存活率。TAK-500的作用机制包括三个方面：激活IFN信号传导、将表达CCR2的髓系细胞重编程为炎症表型，以及阻断抑制性TAM募集。TAK-500单独使用或与pembrolizumab联合使用在成人选择性局部晚期或转移性实体瘤患者中的I期研究（NCT05070247）目前正在招募患者，预计于2026年完成。 聚ADP核糖聚合酶7抑制剂RBN-2397 RBN-2397是一种选择性聚ADP核糖聚合酶7（PARP7）抑制剂，通过逆转PARP7对I型IFN应答的负调控，间接激活STING，从而恢复T细胞介导的抗肿瘤免疫并抑制肿瘤免疫逃逸。临床前小鼠肿瘤模型已证实，口服RBN-2397通过抑制肿瘤细胞增殖和诱导持久免疫，以I型IFN依赖性方式诱导肿瘤特异性适应性免疫记忆和完全肿瘤消退（表2）。此外，另一种PARP7抑制剂JAB-26766在2024年美国癌症研究协会（AACR）年会上公布了临床前研究数据，阐明其与STING激动剂联合使用可协同激活STING通路。佩德雷蒂等人研究了STING激动剂diABZI与PARP抑制剂奥拉帕利在同源重组缺陷乳腺癌中的联合抗肿瘤作用，发现该联合治疗显著增强了免疫细胞浸润（尤其是NK细胞），并显示出优异的抗肿瘤疗效。RBN-2397单药治疗实体瘤患者的I期研究显示出良好的耐受性和临床活性，1名HR+HER2乳腺癌患者在100mg剂量下达到确认的PR，8名患者观察到SD持续超过18周（NCT04053673）。2022年启动了另一项RBN-2397与pembrolizumab联合使用在肺鳞状细胞癌（SCCL）患者中的Ib/II期试验，旨在探索RBN-2397在先前接受过PD-1/L1抑制剂治疗且观察到应答后疾病进展的SCCL患者中恢复对ICIs应答的能力（NCT05127590）（图8）。 SNX281 SNX281是一种新型小分子STING激动剂，具有良好的药代动力学特性，可通过静脉注射进行全身给药。在临床前研究中，SNX281在小鼠模型中显示出显著的抗肿瘤活性，能够有效根除某些肿瘤并诱导免疫记忆（表2）。目前，SNX281正在进行I期临床试验（NCT04609579），以评估其在晚期实体瘤和淋巴瘤患者中作为单药治疗和与pembrolizumab联合治疗的安全性和有效性。最终结果尚未发表（图8）。 STING抑制剂 虽然STING激动剂已进入癌症免疫治疗的临床试验，但STING抑制剂的作用主要集中在自身炎症性疾病和自身免疫性疾病的治疗中。这些抑制剂主要通过三种机制发挥作用：阻断棕榈酰化、与内源性配体竞争结合位点，或促进STING降解。Cys88和Cys91的棕榈酰化对于STING激活至关重要。C-176、C-178和H-151等共价抑制剂通过不可逆地修饰这些残基来阻止激活。内源性硝基脂肪酸（如10-NO2-OA）和衣康酸衍生物（如4-OI）通过烷基化Cys-91发挥类似作用。10-硝基油酸（CXA-10）是一种硝基脂肪酸，可与STING的半胱氨酸残基反应，阻止STING的棕榈酰化。CXA-10的临床试验已进入II期，其中三项已终止，一项已完成。其他化合物（包括AstinC、化合物18和SN-011）靶向C末端配体结合口袋，竞争性抑制cGAMP诱导的信号传导。最近开发的抑制剂（如BB-Cl-amidine和LB244）通过共价结合其他半胱氨酸（Cys-148或Cys-292），阻断寡聚化。此外，钩吻素甲等天然产物通过K48连接的泛素化促进STING降解。 值得注意的是，最近的研究发现，CDK4/6抑制剂哌柏西利也具有STING抑制剂的功能。其作用机制独特，可直接靶向STING的Y167位点，阻止二聚化，从而抑制其激活。此外，哌柏西利还可通过G166位点阻断STING-TBK1复合物的形成，进一步阻碍其激活。在DSS诱导的结肠炎和Trex1−/−介导的自身炎症性疾病模型中，哌柏西利已被证实可减少STING介导的炎症和组织损伤。这表明哌柏西利在STING抑制方面具有潜在的治疗应用价值，为自身炎症性疾病的治疗提供了新的见解和可能的药物选择。 尽管大多数STING抑制剂仍处于临床前开发阶段，但这些抑制剂具有令人信服的治疗潜力，值得进一步开展临床研究。 未来展望 作为癌症免疫治疗中一个新兴靶点，STING在抗肿瘤免疫周期的每个阶段都发挥着关键作用。最近，徐及其同事证实，cGAS-STING通路可独立于蛋白激酶TBK1激活转录因子EB，增加溶酶体生物发生并改善病原体清除。这一发现表明，STING激活不仅可增强免疫应答，还可影响自噬过程，这可能对癌症治疗具有重要意义。尽管STING激动剂在多种肿瘤的临床前模型中显示出显著疗效，但作为单药治疗的临床疗效仍然有限，且其机制尚不明确，这给临床应用带来了巨大挑战。本综述深入分析了STING激动剂临床应用面临的挑战及潜在解决方案。 首先，针对STING激动剂存在的细胞摄取不足、代谢稳定性差、靶向能力有限和肿瘤内递送困难等固有问题，研究人员提出了多种策略。目前的研究进展包括提高CDNs的代谢稳定性、开发非CDN类STING激动剂和ENPP1抑制剂、加入佐剂，以及采用ADC和纳米颗粒等靶向递送平台，以提高靶向特异性和递送效率。展望未来，临床试验将优先优化现有STING激动剂的给药方案和给药途径、开发新型稳定的STING激动剂，以及完善递送策略。同时，新的研究方向（如开发STING相分离抑制剂和VRAC通道激动剂）也在探索中。值得注意的是，进一步探索STING构象变化与激活之间的关系，以及pmSTING的机制作用，有望为STING激动剂的优化策略提供新的思路。 其次，肿瘤细胞的原发性耐药是导致STING激动剂无效的重要原因。目前，研究人员正在开发广谱STING激动剂，以适应不同的hSTING突变。此外，不同癌症类型的STING表达水平、肿瘤微环境的细胞组成、肿瘤细胞的STING抑制、表达水平的改变以及慢性激活导致的免疫逃逸等因素，均会影响治疗效果。这些因素强调了在使用STING激动剂时，需仔细评估治疗的适用性。研究人员还在研究DNMTis和MPS1抑制剂等药物，以恢复STING表达，并探索基于肿瘤生物学特征、分期、基因表达、CIN评分和STING下游分子激活状态的患者分层策略。 最后，获得性耐药是另一个重大障碍，涉及多个因素，如次级免疫检查点分子上调、免疫抑制细胞激活、免疫效应细胞抑制和免疫抑制因子增加。为了应对这些机制，STING激动剂正与其他疗法联合使用，包括手术、化疗、放疗、PDT、CAR-T、ICIs和靶向免疫抑制因子的抗体，旨在克服耐药性。 总之，下一代STING靶向策略的发展需要复杂且多方面的方法。这包括利用先进的筛选方法、基于基因组变异的精准选择、基于肿瘤和微环境生物标志物的分层，以及逆转抑制机制。展望未来，优化STING激动剂给药的时机和间隔、通过协同联合治疗克服耐药性，以及设计基于生物标志物的临床试验，将至关重要。这些协调一致的努力不仅将加深我们对STING激动剂的理解，还将为癌症治疗开辟更加个性化和有效的道路。通过将这些策略与正在进行的研究工作和临床试验和谐整合，我们可以展望STING基疗法成为癌症患者希望的灯塔。 临床前模型中机制研究的不断推进、临床试验的持续开展，以及激活STING的物理、化学和分子策略的发展，正在加速我们对STING激动剂原理和应用的理解。我们有信心，这些努力将带来更有效的STING基疗法，为癌症患者带来新的希望。 来源： Jiaqi Shi, Yingying Zhang, Na Zhao, Ekihiro Seki, Li Ma, Gordana Kocic, Xiaobo Li, Janoš Terzić, Tongsen Zheng,.Precision targeting of STING: Challenges, innovations, and clinical outlook for cancer therapy,The Innovation,2025,101074,https://doi.org/10.1016/j.xinn.2025.101074. 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