A Phase 1, Open-Label, Fixed-Sequence, Single-Center, Two-Period, Drug-Drug Interaction Trial in Healthy Adult Participants to Evaluate the Effect of Steady-State ECC0509 on the Pharmacokinetics of Metformin (MATE1/2-K Probe Substrate), Midazolam (CYP3A4 Probe Substrate), and Caffeine (CYP1A2 Probe Substrate)

This is a Phase 1, open-label, 2-part, fixed-sequence, single-center, two-period, drug-drug interaction trial in healthy adult participants to determine if ECC0509 administration at steady state affects the pharmacokinetics (PK) of metformin (a MATE1/2-K probe substrate), midazolam (a CYP3A4 probe substrate), and caffeine (a CYP1A2 probe substrate).

开始日期2026-11-01

申办/合作机构

上海诚益生物科技有限公司

RBR-2mvvn8q

/ Not yet recruitingN/AIIT

Investigation into the potential acute effects of caffeine and capsaicin supplementation on strength and endurance performance and psychophysiological responses in Brazilian Jiu-Jitsu athletes

开始日期2026-10-20

申办/合作机构

Universidade Federal de Minas Gerais

CTRI/2026/10/119021

/ Not yet recruitingN/AIIT

EFFECT OF PRE EXTUBATION CAFFEINE CITRATE ON EXTUBATION SUCCESS IN MECHANICALLY VENTILATED NEONATES:A RANDOMISED CONTROL TRIAL.

开始日期2026-10-16

申办/合作机构-

100 项与枸橼酸咖啡因相关的临床结果

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100 项与枸橼酸咖啡因相关的转化医学

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100 项与枸橼酸咖啡因相关的专利（医药）

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30,020

项与枸橼酸咖啡因相关的文献（医药）

2026-08-18·CRITICAL REVIEWS IN ANALYTICAL CHEMISTRY

Advancements in Modified Electrodes with Electrochemical Sensors for Detecting Acetaminophen and Caffeine: An Update

Review

作者: Jancy Sophia Stephen Saviour ; Subash C.B. Gopinath ; Pandian Kannaiyan ; Meenakshi Sriramulu ; Subash Balakrishnan

Acetaminophen and caffeine are analgesic or psychoactive drugs in human life that plays a major role in food and medicinal chemistry. Caffeine increases the efficacy of acetaminophen by improving its absorption, thereby prolonging analgesic action. Caffeine might exacerbate symptoms of anxiety if being prone to them. Taking these medications for a headache or migraine may cause problems for human life. Developing a sensitive, selective, easy, quick, and economical electroanalytical approach for the simultaneous detection of acetaminophen and caffeine has been a major area of research since they typically coexist in biological fluids and oxidize at overlapping potentials. Voltammetry has become one of the most commonly used and an important method amongst the other methods due to its high sensitivity and reliability. Moreover, carbon materials, metal/metal oxides/nanoparticles, and polymer-based materials have enhanced researchers' attention for the strategy and growth of electrochemical sensors for acetaminophen and caffeine. This compilation is a comprehensive effort to address the growing need for materials and their simultaneous detection of acetaminophen and caffeine. In this study, the validation parameters (electrode surface area, catalytic activity, electron transfer kinetics, potential window, sensitivity, and selectivity) were evaluated and provided a strong foundation for evaluating the effectiveness of materials and techniques. This review highlights the most widely used voltammetric methods for simultaneous electrochemical determination of acetaminophen and caffeine, and it explains the interference effect of acetaminophen and caffeine along with similar structural components. Finally, the topic has been concluded with existing challenges and prospects.

2026-08-01·BMJ Open

Association of caffeine citrate administration with necrotising enterocolitis in infants < 32 weeks’ gestation: a retrospective cohort study

Article

作者: Gong, Hua ; Yuan, Lin ; Dang, Dan ; Fu, Yongping ; Zhu, Li ; Han, Shuping ; Hu, Xiaoshan ; Yang, Jie ; Wang, Qifeng

Objective:

To examine the association between caffeine citrate administration and necrotising enterocolitis (NEC) in very preterm infants (VPIs).

Design:

A multicentre retrospective cohort study.

Setting:

Level III neonatal intensive care units participating in the Chinese Neonatal Network.

Participants:

The participants comprised neonates with a gestational age of under 32 weeks.

Interventions:

Exposure to caffeine citrate administration after birth.

Primary and secondary outcome measures:

Primary outcome measures were the incidence of NEC (≥stage IIA) and surgical NEC. Secondary outcome measures included severe neonatal morbidities, including severe intraventricular haemorrhages, severe retinopathy of prematurity, late-onset sepsis, bronchopulmonary dysplasia, death, duration of parenteral nutrition and length of neonatal intensive care unit stay.

Results:

A total of 45 624 VPIs were included. Among 36 514 who received at least one dose of caffeine citrate, 2315 (6.3%) developed NEC (≥stage IIA) and 849 (2.3%) experienced surgical NEC. Among 9110 VPIs without caffeine exposure, 544 (6.0%) developed NEC (≥stage IIA) and 263 (2.9%) experienced surgical NEC. Caffeine citrate exposure did not affect the incidence of NEC (≥stage IIA) between groups (adjusted OR (aOR), 1.01; 95% CI 0.83 to 1.24; adjusted absolute risk (aAR), −0.15; 95% CI −1.21 to 0.92); however, its early administration (within 72 hours after birth) was associated with a lower incidence of surgical NEC (aOR, 0.76; 95% CI 0.64 to 0.89; aAR, −0.92; 95% CI −1.55 to −0.29). In subgroup analysis, caffeine citrate administration was associated with a reduction in the incidence of NEC (≥stage IIA) among VPIs receiving invasive ventilation at admission (aOR, 0.8; 95% CI 0.67 to 0.94; aAR, −2.04; 95% CI −3.82 to −0.25) and vasopressors before NEC occurred (aOR, 0.64; 95% CI 0.52 to 0.78; aAR, −5.17; 95% CI −7.94 to −2.39).

Conclusions:

While the incidence of NEC (≥stage IIA) in VPIs has not been affected by caffeine citrate, early administration (within 72 hours after birth) was associated with a reduced incidence of surgical NEC. Furthermore, among VPIs who received invasive ventilation at admission and vasopressors, the administration of caffeine citrate was potentially correlated with a decreased occurrence of NEC (≥stage IIA).

2026-07-01·CARDIOLOGY IN THE YOUNG

Safety of caffeine citrate in neonates with Congenital Heart Disease receiving continuous infusions of alprostadil

Review

作者: Kelly, Brian J. ; Mace, Savannah L. ; Jacobs, Jeffrey Phillip ; Narasimhulu, Sukumar Suguna ; VandenBerg, Taylor ; Bleiweis, Mark Steven ; Philip, Joseph ; Lopez-Colon, Dalia ; Peek, Giles J.

Abstract:

Neonates with ductal-dependent congenital heart disease (CHD) will receive a continuous infusion of a prostaglandin E1 analogue such as alprostadil prior to surgical correction. Alprostadil can cause apnoea, which may be mitigated in practice with the use of caffeine citrate. Caffeine citrate can lead to tachyarrhythmias, which could be detrimental in this patient population. The purpose of this study was to determine if the practice of utilising caffeine citrate in neonates with ductal-dependent CHD receiving continuous alprostadil infusions is safe. In this single-centre, retrospective, cohort study of neonates admitted to the congenital heart service from November 2017 to September 2024, patients were included if they had ductal-dependent CHD and a gestational age greater than or equal to 35 weeks. Neonates that received continuous infusion of alprostadil alone were compared to those that received alprostadil in addition to caffeine citrate. The primary outcome was the frequency of sustained tachycardia during treatment. Seventy-five patients were included for review in each cohort. The median number of incidences of sustained tachycardia per patient was 7 (interquartile range 1–20) in the alprostadil plus caffeine citrate group and 4 (interquartile range 0–18) in the alprostadil alone group ( p = 0.293). Other arrhythmias during the treatment course were common and similar between each cohort. Utilising caffeine citrate was not associated with a statistically significant increased incidence of tachycardia in neonates with ductal-dependent CHD on alprostadil infusions at the University of Florida.

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项与枸橼酸咖啡因相关的新闻（医药）

2026-10-18

·优麦会讯

中华医学会2026年度皮肤科实验研究（第十届）学术会议10月16日顺利召开

2026年10月16日，中华医学会2026年度皮肤科实验研究（第十届）学术会议（CSID 2026）各分会场顺利举行。上午场共设6个分会场，分别聚焦银屑病免疫机制与转化研究、皮肤基因组与表皮屏障及毛发、银屑病发病机制与临床研究及免疫代谢与治疗靶点、特应性皮炎发病机制与治疗进展、适应性免疫与自身免疫及结缔组织病、色素性皮肤病等方向。来自全国多家医疗机构及高等院校的专家学者围绕前沿进展与临床转化展开深入交流。 “Psoriasis: Immune Mechanisms and Translational Research”银屑病专题分会场顺利举行，分为Session 1与Session 2两个单元。本专场聚焦银屑病发病免疫机制、基础研究创新成果与临床转化前沿，国内银屑病领域专家学者云集，围绕银屑病发病机制、靶点挖掘与诊疗策略优化展开深入交流。专场第一部分由上海市皮肤病医院王秀丽教授和上海交通大学医学院附属仁济医院鞠强教授共同主持。复旦大学附属华山医院于宁教授以“From snapshot to trajectory-new insight into psoriasis longitudinal data”为题作报告，西安交通大学第二附属医院耿松梅教授以“The role of mast cells in psoriasis inflammation”为题进行交流，空军军医大学西京医院白亚星医师以“Nicotine reprograms neutrophil metabolism and epigenetics to drive psoriasis pathogenesis”为题进行分享，绍兴市人民医院鲍艳秋医师以“Hypothyroidism Exacerbates Psoriasis-like Inflammation by Inducing a UAP1-high Fibroblast Phenotype”为题作报告，浙江大学医学院附属第二医院曹华莉医师以“Psoriasis microenvironment remodeling: advances, challenges, and perspectives on nanozyme and microbial platforms”为题进行交流，上海交通大学医学院附属仁济医院颜丝余医师以“Keratinocyte-derived PLA2G4D participates in psoriasis recurrence by regulating CXCL13⁺CD8⁺ T cell responses”为题进行分享，中南大学梁小伟医师以“Chemical De-Noising of Dithranol Yields YNF with Improved Tolerability and Unmasks VCP-Linked Antipsoriatic Pharmacology”为题作报告，华中科技大学同济医学院附属协和医院陈梦姣医师以“A distinct psoriasis-atopic dermatitis overlapping phenotype in adults with dual type 2 and type 3 immune features and favorable response to JAK1 inhibition”为题进行交流，中国医科大学附属盛京医院成将伟医师以“Eicosapentaenoic Acid Ameliorates Psoriasis-like skin inflammation by Regulating Keratinocyte Lipid Metabolism and Proliferation via the ACLY–CTNNB1 Axis”为题进行分享。专场第二部分由空军军医大学西京医院党二乐教授和上海市皮肤病医院邹颖教授共同主持。四川大学华西医院代盈盈医师以“Cross-study analysis of reproductive hormone-related transcriptional programs in psoriasis”为题作报告，中南大学湘雅医院方驰医师以“CeO₂ Nanozyme Reprograms Keratinocyte Glycolipid Metabolism to Alleviate Psoriasis and Disrupt Inflammatory Memory”为题进行交流，西安交通大学第二附属医院冯乐遥医师以“Endophilin A2 Deficiency Exacerbates Imiquimod-Induced Psoriasis-Like Dermatitis in Mice”为题进行分享，四川大学华西医院Hongli Wang医师以“GRAPPA versus EULAR definitions for difficult to treat psoriatic arthritis: concordance and baseline predictors based on the PARWCH cohort”为题作报告，南京大学医学院附属金陵医院周楠医师以“Engineering a Sulfur-Coordinated Iron Single-Atom Nanozyme Hydrogen that Reshapes Redox Microenvironment and Suppresses Psoriatic Inflammation”为题进行交流，天津医科大学总医院侯舒旗医师以“Mechanistic investigation into KMT5A-mediated regulation of psoriasis-like inflammation and screening for KMT5A inhibitors”为题进行分享，厦门大学胡霄医师以“WNT-Mediated Adipocyte Reprogramming Restores Homeostasis in Psoriatic Skin”为题作报告，中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）许金亮医师以“Validation of the Diagnostic Performance of the Chinese Version of the Psoriasis Epidemiology Screening Tool (PEST) for Psoriatic Arthritis: A Cross-Sectional Study”为题进行交流，中国医科大学附属第一医院张丽教授以“Stapokibart for Optimal Long-Term Control of Atopic Dermatitis”为题进行分享。本次专场兼顾基础创新与临床转化，从多维度解析银屑病发病机制，集中展示了银屑病免疫机制与转化研究领域的最新成果，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。 “皮肤基因组、表皮屏障与毛发”及“银屑病的机制与治疗研究”专场在一层富悦5厅顺利举行。本专场聚焦皮肤基因组、表皮屏障与毛发疾病，以及银屑病的机制与治疗研究，内容涵盖基础研究、临床诊疗及治疗策略探索。专场第一部分“皮肤基因组、表皮屏障与毛发”由浙江大学医学院附属第二医院吕中法教授和解放军南部战区总医院杨慧兰教授共同主持。北京大学第三医院王文慧教授以“Resolving puzzles - New advancements in the treatment of hidradenitis supurativa”为题作报告，北京大学人民医院周城教授以“Taming the Serpent: Practical Diagnosis and Management of Ophiasis”为题进行交流，东莞市人民医院田芮奇医师以“Skin microecology-lipid axis: maintaining barrier homeostasis, driving skin diseases, and intervention strategies”为题进行分享，复旦大学附属华山医院王洁茗医师以“Loss of COL17 Fuels Inflammatory Senescence in Skin: A Putative Basement Membrane Brake on Aging”为题作报告，宁波大学附属第一医院曹巧玉医师以“Overlapping Xq13.3 duplications define an X-linked hypotrichosis simplex and implicate TAB3 dosage sensitivity”为题进行交流，南方医科大学皮肤病医院吕昆仑医师以“Loss-of-function variants in EPHX3 cause nonsyndromic epidermal differentiation disorders”为题进行分享，空军军医大学唐都医院曹天宇医师以“SIRT7 attenuates androgenetic alopecia progression via deacetylation of the androgen receptor and suppression of oxidative stress”为题作报告，昆明医科大学第一附属医院贾肖蓉医师以“Deciphering the Heterogeneity of Fibroblasts in Melasma and Their Molecular Mechanisms in Regulating Melanin Metabolism Based on Single-Cell Transcriptomics”为题进行交流。专场第二部分“银屑病的机制与治疗研究”由厦门大学张凌娟教授和重庆医科大学附属第一医院陈爽教授共同主持。空军军医大学第一附属医院刘婉婷医师以“METTL7A-Dependent m6A Methylation Orchestrates CXCR4hi Neutrophil Pathogenicity and NETosis in skin inflammation”为题作报告，浙江大学医学院附属邵逸夫医院王思佳医师以“Langerhans-cell-focused divergence and IL-12/23 axis suppression distinguish Deucravacitinib from Tildrakizumab in psoriasis: a paired single-cell interaction analysis”为题进行交流，北京大学第三医院彭芬医师以“Mechanism of the CGRP-IL-17C Self-Sustaining Inflammatory Amplifier in Biologic-Induced Immune skewing in Psoriasis”为题进行分享，中山大学孙逸仙纪念医院蒋卓育医师以“ROS-Responsive Nanoparticle-Loaded Dissolving Microneedles Enable Local Piezo1 siRNA Delivery for Mechanotransduction-Driven Psoriasis”为题作报告，山东大学齐鲁医院曹颖医师以“Target Prediction and Pathway Analysis of Herbal Small-Molecule Compounds Intervening in Psoriasis and Methotrexate-Induced Hepatotoxicity”为题进行交流，解放军总医院第一医学中心佟馨医师以“Xiaoban Yuyin Formula prevents psoriasis relapse via Fabp5-dependent reduction of TRM17 cells”为题进行分享。本次专场展示了皮肤基因组、表皮屏障、毛发疾病及银屑病机制与治疗研究领域的最新进展，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。 “银屑病：发病机制与临床研究”专场暨“银屑病：免疫代谢与治疗靶点”专场在分会场3-三层群贤1厅顺利举行。本专场聚焦银屑病基础发病机制、免疫代谢调控与精准治疗靶点，来自全国各地的皮肤科专家围绕前沿进展与临床实践展开深入交流。专场第一部分由首都医科大学附属北京朝阳医院刘方教授和同济大学附属皮肤病医院郭春源教授共同主持。北京大学人民医院赵琰教授以“Metabolic Reprogramming Regulates Cytokine Networks in Cutaneous Inflammation”为题作报告，中山大学附属第三医院冯佩英教授以“Human Host Adaptive Evolution of Microsporum canis”为题进行交流，南京医科大学第一附属医院王雨霏医师以“Psoriatic Inflammation Exacerbates Respiratory Infections: Insights from Population Cohorts, Genetic Analyses, and Mouse Models”为题进行分享，天津医科大学总医院魏晶晶医师以“Targeting POLR3G Suppresses R-Loop Formation in Keratinocytes to Alleviate Psoriasis”为题作报告，福建医科大学附属漳州市医院肖翠容医师以“ACSL4-Driven Ferroptosis Dysfunction Mediates Inflammatory Injury and Clinical Progression in Generalized Pustular Psoriasis”为题进行交流，浙江大学医学院附属第二医院徐凡医师以“Keratinocyte-derived CXCL10 promotes osteoclastogenesis from periarticular CD14hi macrophages”为题进行分享，上海市东方医院徐倩楠医师以“Preliminary Exploration of Photoconverted Skin Cell Migration to Peripheral Blood Induced by 405 nm Laser and Its Potential Application in Psoriasis Research”为题作报告，上海市皮肤病医院徐抑非医师以“Who bears the burden of living with psoriasis: A multicenter real-world clinical cohort study”为题进行交流。专场第二部分由浙江大学医学院附属邵逸夫医院程浩教授和北京大学人民医院赵琰教授共同主持。大连医科大学附属第一医院张书萌医师以“Brusatol ameliorates psoriatic dyslipidemia by targeting IL-1β to restore AMPK-mediated lipid homeostasis”为题作报告，山东第一医科大学附属省立医院闫建军医师以“Risk of Hepatitis B Reactivation in Psoriasis Patients Treated with Biological therapy: A Meta-analysis”为题进行交流，山东第一医科大学附属省立医院阎珍珍医师以“Soluble GPNMB quells psoriatic inflammation by breaking itaconate auto-amplification”为题进行分享，西安交通大学医学部第一附属医院杨舒同医师以“Emodin Ameliorates Psoriasis Through Regulation of IFN-γ-Related Responses and NET Formation”为题作报告，中南大学湘雅二医院尹欢医师以“HDAC6 Attenuates Keratinocyte Proliferation via Ac-α-Tubulin-KIF26A Axis in Psoriasis”为题进行交流，上海市皮肤病医院俞茜医师以“SLC6A14 Rewires Amino Acid Metabolism to Sustain mTOR Signaling in the Psoriatic Epidermis”为题进行分享，浙江大学医学院附属第二医院张凤飞医师以“Tryptophanyl-tRNA synthetase Induces Psoriasis-Like Skin by Facilitating Monocyte/Macrophage Recruitment and Activation”为题作报告，复旦大学附属华山医院张萌萌医师以“ADAM17-Mediated Glycoprotein V Shedding Drives Platelet Activation in Psoriasis and Underlies the Therapeutic Effect of Methotrexate”为题进行交流，山东第一医科大学附属省立医院张敏医师以“LCN2-Driven Fibroblast Ferroptosis-Associated Injury Promotes Keratinocyte Proliferation via Lipid Peroxidation Signaling in Psoriasis”为题进行分享。本次专场内容涵盖银屑病代谢重编程、免疫细胞调控、微生物感染、生物制剂安全性及天然药物干预等多个前沿方向，充分展示了该领域的最新研究成果与临床诊疗经验，为推动学术交流与临床水平提升提供了重要平台。 “Atopic Dermatitis: Pathogenesis and Therapeutic Advances”专场于三层群贤厅2隆重举行。本专场聚焦特应性皮炎、神经免疫、屏障菌群、环境因素、靶向治疗与临床转化等前沿热点，分为两个场次展开深入交流。专场第一部分由南通大学附属医院陈晓栋教授和南方医科大学南方医院郑跃教授共同主持。中南大学湘雅二医院吴海竞教授以“Basic Research and Translational Medicine of Lupus: Updated Progress by Our Team”为题作报告，昆明医科大学第二附属医院曹文婷教授以“Effects of ultraviolet phototherapy on skin aging in SKH-1 hairless mouse atopic dermatitis model”为题进行交流，安徽医科大学第一附属医院董丽萍医师以“Gold Nanoparticles-Embedded Mn/Zn-MOF with Enhanced Antioxidant Activities for Treating Atopic Dermatitis”为题进行分享，南方医科大学皮肤病医院范立民医师以“Mast cell -5-HT-HTR2A axis is involved in SADBE-induced chronic pruritus”为题作报告，首都医科大学附属北京中医医院高子钰医师以“Time-Dependent Characterization of MC903-Induced Atopic Dermatitis Mouse Models”为题进行交流，南昌大学第二附属医院寇彩霞医师以“Mechanism of Ion Channel Protein TMEM16A Inducing Skin Inflammation in Atopic Dermatitis via NF-κB Signaling Pathway”为题进行分享，上海市皮肤病医院李玎医师以“Environmental volatile organic compounds exacerbate atopic dermatitis via dendritic cell-specific CCR7 and CLEC7A dysregulation and convergent Staphylococcus aureus pathways”为题作报告。随后由宁夏医科大学总医院葛新红教授和中南大学湘雅二医院吴海竞教授继续主持。卡尔加里大学Vimal Hasmukh Prajapati医师以“Uncovering the high unmet need in AD: head and neck disease”为题进行交流，安徽医科大学第一附属医院刘学菲医师以“Decoding the “Barrier–Microbiota–Immunity” Network Driven by High-Salt Microenvironment in Atopic Dermatitis”为题进行分享，厦门大学药学院刘佑希医师以“MDI1228, a topical pan-JAK inhibitor, disrupts dermal fibroblast-T cell chemokine crosstalk to resolve allergic contact and atopic dermatitis”为题作报告，安徽医科大学第一附属医院龙小换医师以“IL-7/IL-7R Signaling Promotes the Pathogenesis of Atopic Dermatitis by Enhancing CD8⁺ T Cell Activation and Dendritic Cell Antigen Presentation”为题进行交流，浙江大学医学院附属第二医院毛莉雅医师以“Opsin 3 in keratinocytes mediates the light-induced exaggeration of atopic derma”为题进行分享，安徽医科大学第一附属医院彭博医师以“Differential CD4⁺ and CD8⁺ Cutaneous TRM Cell Responses in Murine Models of DNCB- versus MC903-Induced Atopic Dermatitis”为题作报告，西安交通大学第二附属医院秦淼医师以“Epidermal TET2 Deficiency Aggravates Atopic Dermatitis and Disrupts SPINK7 Expression Under Type 2 Inflammation”为题进行交流。本次专场展示了特应性皮炎发病机制与治疗研究领域的最新进展，现场学术氛围浓厚，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。 “适应性免疫与自身免疫、结缔组织病与自身免疫专场”在浙江省绍兴富悦温德姆酒店鉴湖1厅举行。本专场围绕皮肤免疫调控、自身免疫性疾病发病机制及潜在治疗靶点展开学术交流，涵盖斑秃、银屑病、系统性红斑狼疮、天疱疮、皮肌炎、系统性硬化症等疾病的基础研究与临床转化进展。专场第一部分“适应性免疫与自身免疫”由厦门大学张凌娟教授和浙江大学医学院附属第二医院王亚琦教授共同主持。厦门大学张凌娟教授以“Dermal Fat: Mechanisms and Therapeutic Targets for Deep-Skin Anti-Inflammation and Anti-Aging”为题作报告，空军军医大学西京医院常毓倩教授以“CX3CR1 defines pathogenic CD8⁺ T cells and a targetable chemokine axis in alopecia areata”为题进行交流，浙江大学医学院附属第一医院陈怡然医师以“The Pathogenic Role of Dermal Neutrophil Infiltration in Systemic Lupus Erythematosus Progression”为题进行分享，四川大学华西医院冯迅医师以“From Antigen and Epitope Evidence to Real-World Immunophenotyping in Autoimmune Bullous Diseases”为题作报告，空军军医大学西京医院梁锦开医师以“High-Fat Diet–Induced Visceral Adipose Tissue Exosomes Promote Th17 Differentiation and Exacerbate Psoriasiform Inflammation via the Phosphatidylcholine–SREBP1–SCD1 Axis”为题进行交流，西安交通大学第二附属医院彭雪婷医师以“Repurposing Naloxone as an Anti-inflammatory Therapeutic Strategy for Pemphigus Vulgaris: Evidence from Human Skin Models and Passive Transfer Mouse Models”为题进行分享，安徽医科大学第二附属医院王峰医师以“Targeting IDO-1high Monocyte in Stevens-Johnson Syndrome and Toxic Epidermal Necrolysis”为题作报告，中国医学科学院皮肤病医院王来医师以“Blockade of ASCT2 Ameliorates Systemic Lupus Erythematosus by Suppressing CD4+ T Cell Expansion and T Follicular Helper Cell Generation”为题进行交流，安徽医科大学第一附属医院Yanmin Wang医师以“Unraveling the Role of mt-dsRNA in occupational medicamentose-like dermatitis due to trichloroethylene”为题进行分享，浙江大学医学院附属第二医院汤庄力医师以“Cell-free DNA profiles of dermatomyositis”为题作报告。专场第二部分“结缔组织病与自身免疫”由浙江大学医学院附属第二医院汤庄力教授和周龙吟教授共同主持。上海交通大学医学院附属瑞金医院杨书缦医师以“The pathogenic role of peripheral helper T cells in pemphigus”为题进行交流，安徽医科大学第一附属医院杨小丽医师以“WTAP drives the inflammatory response and apoptosis in pemphigus vulgaris through IGF2BP2-mediated m6A modification of cGAS mRNA”为题进行分享，中南大学湘雅二医院杨志敏医师以“Retinoic acid promotes plasma cell differentiation and antibody responses through a B cell-intrinsic RARα–BLIMP-1 axis”为题作报告，贵州医科大学张财霞博士以“Study on the Mechanism of Blue Light-Induced Activation of Human Primary Langerhans Cells and the Expression Characteristics of Opsin 3”为题进行交流，昆明医科大学第二附属医院陈中宇医师以“Characteristics of Peripheral Blood CD8+ Effector Memory T Cells in Systemic Lupus Erythematosus Patients”为题进行分享，上海交通大学医学院附属瑞金医院邓映烨医师以“Cutaneous Manifestations of Sjögren Disease: Clinical Spectrum, Pathogenesis, and Therapeutic Perspectives”为题作报告，中南大学湘雅二医院李茜医师以“Molecular mechanism of AIM2 regulating B cell senescence and its role in the pathogenesis of systemic lupus erythematosus”为题进行交流，广州医科大学附属第二医院廖海琴医师以“Hydroxysafflor Yellow A Attenuates Skin Fibrosis in Systemic Sclerosis via Modulation of TGF-β/Smad3-Mediated M2 Macrophage Activation”为题进行分享，昆明医科大学第二附属医院浦芸静医师以“Granzyme K is a candidate biomarker of disease activity and B-cell dysregulation in systemic lupus erythematosus”为题作报告，上海交通大学医学院附属瑞金医院任儒风医师以“Clinical and immune stratification reveals divergent inflammatory patterns of pruritus in dermatomyositis: a single-center retrospective study”为题进行交流。本次专场内容涵盖皮肤免疫稳态、T细胞与B细胞功能调控、中性粒细胞及单核细胞介导的炎症反应、自身免疫性皮肤病的分子机制与治疗靶点，以及疾病分层和生物标志物探索，集中呈现了该领域的多元研究方向，为促进皮肤免疫学基础研究与临床诊疗的交流融合提供了学术平台。 “色素性疾病与皮肤肿瘤专场”在浙江省绍兴富悦温德姆酒店鉴湖2厅举行。本专场围绕色素性皮肤病、皮肤肿瘤及相关临床转化进展展开交流，聚焦白癜风、黑色素瘤及其他色素性皮肤病，内容涵盖发病机制、肿瘤微环境、治疗耐药、遗传变异及临床疗效评价等方向。专场第一部分由浙江大学医学院附属第二医院蔡绥勍教授和中南大学湘雅医院肖易教授共同主持。空军军医大学西京皮肤医院李舒丽教授以“From T Cell Pathogenesis to Precision Therapy: Redefining the Landscape of Vitiligo Treatment”为题作报告，浙江大学医学院附属第二医院陈加社医师以“CRKL amplification synergizes with mechanical stress-induced signaling to dually activate YAP oncogenic pathways, driving plantar melanoma progression”为题进行交流，南通大学附属医院崔晓美医师以“A novel fusion gene identified in metastatic melanoma associated with malignant transformation of a giant congenital melanocytic nevus”为题进行分享，深圳市慢性病防治中心胡绪乔医师以“Compositional analysis of extracellular vesicles-like particles from Acanthopanax senticosus and their inhibitory effects on SK-MEL-2 melanoma cells”为题作报告，宁波大学附属第一医院李燕君医师以“Cystinosin promotes melanoma development through ferroptosis via the GNMT/PARP1 pathway”为题进行交流，首都医科大学附属北京同仁医院吕淑淑医师以“Identification and Functional Analysis of Novel Pathogenic TYR Variants in Chinese Patients With Oculocutaneous Albinism Type 1B”为题进行分享，中国医科大学附属第一医院钱宣瑾医师以“ROS1 Upregulation Promotes Dabrafenib Resistance in Melanoma Cells Through Activation of RAF/ERK-Related Signaling Pathways”为题作报告，空军军医大学第二附属医院唐都医院王瑞娥医师以“Efficacy and Tolerability of 35% Glycolic Acid Peel for Melasma: A Split-Face Randomized Controlled Trial”为题进行交流，西安交通大学第二附属医院王熙医师以“Matrix stiffness reprograms mast cells into a pro-tumorigenic phenotype to drive melanoma progression”为题进行分享，空军军医大学第一附属医院许瑾媛医师以“MYC Amplification–Driven Replication Stress Confers Sensitivity to ATR Inhibition in Melanoma”为题作报告。随后由昆明医科大学第一附属医院刘彤云教授和浙江大学医学院附属第二医院崔英哲教授继续主持。中南大学湘雅医院喻翩医师以“Azelnidipine Targets HER3 to Induce Cuproptosis and Overcome AKT Inhibitor Resistance in Melanoma”为题进行交流，南方医科大学第五附属医院周诗凤医师以“Serum Vitamin B12 and Malignant Melanoma: A Meta-Analysis and Systematic Review”为题进行分享，浙江大学医学院附属第一医院蔡晓萱医师以“Construction of Protein Conjugate PDL1-MT1 Based on Immune Checkpoint Activation and Its Effect on Vitiligo Repigmentation”为题作报告，北京大学第一医院太原医院杜晋芳医师以“Dynamic Microscopic Responses of Refractory Vitiligo Treated with 308nm Excimer Laser: The Value of Reflective Confocal Microscopy in Early Efficacy Evaluation”为题进行交流，江苏省人民医院冯奕菲医师以“Psychological stress induces vitiligo via the ROS/SAM-DNMT3A-CRABP1 metabolic-epigenetic axis”为题进行分享，空军军医大学第一附属医院贺楷乔医师以“The CDCP1–CD6 signaling axis regulates keratinocyte–T cell crosstalk to mediate the pathogenesis of vitiligo”为题作报告，宁夏医科大学总医院焦亚宁医师以“Application of Reflectance Confocal Microscopy in Clinical Management of Vitiligo: Staging and Early Therapeutic Monitoring”为题进行交流，西安交通大学第二附属医院李美萱医师以“Efficacy and Safety of Cold Atmospheric Plasma–Activated Hydrogel for Early Localized Vitiligo: A Multicenter Randomized Controlled Trial”为题进行分享，安徽医科大学第一附属医院李德意医师以“Analysis of Caffeine and Its Metabolites in Urine of Patients with Non-Segmental Vitiligo Based on UPLC-MS/MS Targeted Metabolomics”为题作报告。本次专场集中展示了白癜风、黑色素瘤等色素性皮肤病在发病机制、肿瘤微环境、治疗耐药及临床疗效评价等方向的最新研究进展，为皮肤病学基础研究、临床诊疗与转化应用的交流融合提供了重要平台。本次10月16日上午场6个分会场内容涵盖银屑病、特应性皮炎、色素性皮肤病、皮肤自身免疫性疾病、皮肤基因组与表皮屏障及毛发疾病等多个方向，兼顾基础研究深度与临床转化广度，充分展示了皮肤科学领域的最新研究成果与前沿探索，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。下午场共设6个分会场，分别聚焦皮肤肿瘤、炎症性皮肤病、皮肤衰老与人工智能、特应性皮炎与微生物感染、银屑病发病机制与精准治疗、结缔组织病与皮肤组学、毛发与自身免疫及皮肤再生、色素性疾病与皮肤肿瘤基因组学等方向。来自全国多家医疗机构及高等院校的专家学者围绕前沿进展与临床转化展开深入交流。 “Late-Breaking Research, AI and General Dermatology”专场在绍兴富悦温德姆酒店富悦3厅顺利举行。本专场聚焦皮肤肿瘤、炎症性皮肤病、皮肤衰老及人工智能赋能皮肤病研究等前沿方向，围绕皮肤疾病的前沿进展与临床实践展开深入交流。专场第一部分由复旦大学附属华东医院王宏伟教授和浙江大学医学院附属第二医院陈钰虹教授共同主持，北京大学第一医院汪肠教授以“Malignant Transformation of T cells in Cutaneous T Cell Lymphoma”为题进行分享，山东大学齐鲁医院李颖教授以“Preliminary Study on Ocular Comorbidities of Atopic Dermatitis”为题作报告，北京大学第三医院徐琳琳医师以“UBE2M-Regulated Endosomal IgG Sorting Mitigates Hair Follicle Aging”为题进行分享，中国医学科学院皮肤病医院（中国医学科学院皮肤病研究所）高长醒医师以“A rapamycin-adjuvanted chromatin-based therapeutic vaccine for systemic lupus erythematosus”为题作报告，上海市皮肤病医院姜晓文医师以“Idebenone and TRP-2 mRNA Lipid Nanoparticles Enhance Dendritic-Cell Activation and Anti-tumor Immunity in Melanoma”为题进行交流，宁波大学刘力伟医师以“Dual-Hit Disruption of Autophagic Flux by the Marine-Derived Cyclopeptide Turnagainolide B Selectively Kills Melanoma Cells and Suppresses Tumorigenesis In Vivo”为题发言。专场第二部分由浙江大学医学院附属第二医院劳力民教授和浙江大学医学院附属第二医院李伟教授共同主持，中国人民解放军空军军医大学第一附属医院张晨医师以“A Nutrient-Sensitive O-GlcNAc Switch on RIPK1 Controls Necroptosis and Tissue Homeostasis”为题进行分享，重庆医科大学附属第一医院姜子琪医师以“CD4+ Tissue-Resident Memory T Cells Drive Acne Recurrence and Progression”为题作报告，复旦大学附属华山医院韦依宁医师以“Reduced endothelial CD36 expression promotes a TGM2high endothelial state and fibroblast activation in keloids”为题作报告，复旦大学附属华东医院陈千一医师以“Apelin Receptor can Act as a Specific Marker and Promising Therapeutic Target for Infantile Hemangioma”为题进行交流，中南大学湘雅二医院陈凯丽医师以“Artificial Intelligence Integrates Multi-omics to Screen Molecular Subtypes and Prognostic Markers of Systemic Lupus Erythematosus”为题作报告，南方医科大学南方医院黄云帆医师以“Expression Characteristics and Preliminary Mechanism of the TAP2-CD8+ Effector Memory T Cell Axis in PD-1 Inhibitor-Induced Cutaneous Immune-Related Adverse Events”为题进行交流，上海市第一人民医院王之凯医师以“Skin-innervating glutamatergic neurons modulate aging”为题发言。本次专场展示了皮肤科领域最新研究成果与前沿探索，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。 “特应性皮炎、微生物感染与转化研究”专题学术交流在浙江绍兴富悦温德姆酒店富悦5厅顺利举行。本专场聚焦特应性皮炎发病机制、微生物感染、神经免疫调控、免疫代谢及创新治疗策略等研究热点，分为两个场次展开深入交流。专场第一部分由安徽医科大学第一附属医院王再兴教授和浙江大学医学院附属第二医院陈学嫣医师共同主持，山东第一医科大学附属皮肤病医院糜自豪教授以“The mechanism of innate immune tolerance induced by the MDP-NOD2-ACOD1 axis in macrophages”为题作报告，重庆医科大学附属第一医院贺文艳教授以“Single-cell analysis identifies a type 2 immune-stromal remodeling circuit in primary cutaneous amyloidosis”为题作报告，复旦大学附属华山医院应佳联医师以“A dual-locked fluorescent probe for imaging of human primary melanocytes and melanoma tissues via tyrosinase and hydrogen sulfide activation”为题进行交流，中国医学科学院皮肤病医院张煜涵医师以“Gut Translocated Pathobiont Contributes to Lupus Nephritis and Renal Fibrosis via Gut-Kidney Axis”为题作报告，南方医科大学南方医院黄缨婷医师围绕“Role of RBT5 in Candida albicans Biofilm Drug Resistance and Targeted Therapeutic Strategies”进行交流，厦门大学药学院李洁博士以“Dermal Adipocyte-Macrophage Crosstalk Fuels a Feed-Forward Circuit of Inflammation and Fibrosis in Atopic Dermatitis”为题作报告。专场第二部分由同济大学附属皮肤病医院郭春源研究员和华东师范大学赖玉平教授共同主持，天津医科大学总医院罗大双医师以“Mechanism Study of Epigenetically Mediated ALDH3A1 Downregulation Regulating 4-HNE-GPX4 Axis Involved in Chlamydia trachomatis-Induced Host Ferroptosis”为题作报告，中南大学湘雅医院马斯慧医师以“Dual-Functional Boron-Doped Copper Single-Atom Nanomaterial for Targeted Disruption of the TSLP Axis in Atopic Dermatitis”为题作报告，浙江大学医学院附属第二医院李芳医师以“Aging-associated HILPDA+ macrophages fuel inflammation and metabolic dysfunction of atopic dermatitis”为题进行交流，西安交通大学第二附属医院易梦瑶医师以“Cold Exposure Exacerbates Atopic Dermatitis through a TRPA1-SREBP1-Unsaturated Fatty Acid Metabolic Reprogramming Axis”为题作报告，浙江大学医学院附属第一医院文海煜医师以“Sensory neuron-derived Neuromedin B drives pruritus and type 2 skin inflammation in Atopic Dermatitis”为题发言，中南大学湘雅医院张汉伊医师以“Emotional distress aggravates atopic dermatitis through IFNγ-PD-L1⁺ neutrophil axis”为题进行交流，华中科技大学同济医学院附属同济医院王翌菲医师以“Linoleic Acid Reinforces a CD36-High Regulatory Langerhans Cell Program to Ameliorate Atopic Dermatitis-like Inflammation”为题进行交流，浙江大学医学院附属第二医院张美洁医师以“Mmp12+ Macrophage Subset in Cutaneous Mucor irregularis Infection”为题作报告。本次专场展示了特应性皮炎、微生物感染与转化研究领域的最新进展，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。 “银屑病：发病机制与精准治疗”Session1及Session2专场在分会场3-三层群贤1厅顺利举行。本专场聚焦银屑病发病机制与精准治疗，围绕遗传易感、免疫代谢、神经免疫环境因素及生物制剂应答等方向展开深入交流。专场第一部分由上海市皮肤病医院史玉玲教授和天津医科大学总医院王惠平教授共同主持，北京大学第三医院梁晓丰医师围绕“Twice-Daily Induction Followed by Twice-Weekly Proactive Maintenance with Benvitimod Reveals Stage-Specific Molecular Remodeling in Psoriasis Inflammation: Downregulation of Neutrophil-Associated Molecules and Enhanced Keratinocyte Differentiation”进行分享，重庆医科大学附属第一医院彭或婷医师在“Rare TIGIT variants implicate impaired Treg/Th17 regulation in psoriasis: evidence from population-scale exome sequencing and functional validation”中作交流，同院王萍医师分享了“Discovery of serum proteomic signature in different sub-types of psoriasis patients based on data-independent acquisition mass spectrometry”，复旦大学附属华山医院董灿彬医师就“Fibroblast-derived MMP2 drives tissue-resident memory T cell formation via TGF-β1 activation and remodels the immune microenvironment in psoriasis”作报告，空军军医大学西京皮肤医院周一帆医师以“NNMT-dependent fibroblast metabolic memory sustains tissue-resident memory T cell niches in recurrent skin inflammation”为题发言，上海市皮肤病医院杨楠医师带来“Bacteria-Derived Tyramine Restrains CD8⁺ Tissue-Resident Memory T Cells to Limit Recurrent Skin Inflammation”的报告，同院邓思会医师围绕“The Role and Mechanism of Langerhans Cells in Psoriasis Recurrence”进行交流。专场第二部分由浙江大学医学院附属第一医院乔建军教授和浙江大学医学院附属第二医院王昭圆医师共同主持，复旦大学附属华山医院董灿彬医师以“Anxiety-Driven Sympathetic Activation Compromises Psoriasis Therapy via the ADRA2A-CCL2-CCR2+ Monocyte Axis”为题作报告，厦门大学林晟医师在“Beyond energy storage: Dermal adipocytes reprogram macrophages to fight against psoriatic Inflammation”中分享，上海交通大学医学院附属瑞金医院张莉医师就“Reduced CYP1A1 Is Associated with Residual Psoriatic Lesions During Anti-IL-17A Therapy”发言，上海市皮肤病医院黄越萌医师以“IL-17A Drives DNMT1-Dependent Epigenetic Reprogramming in Keratinocytes During Psoriatic Inflammation”为题交流，华中科技大学同济医学院附属协和医院张心悦医师围绕“Ambient NO₂ promotes psoriasis-like skin inflammation by regulating keratinocyte-derived chemotaxis CXCL2”发言，上海市皮肤病医院张亦真医师就“PLA2G4B promotes psoriatic inflammation through arachidonic acid metabolic dysregulation and lipid peroxidation in keratinocytes”作报告，浙江大学医学院附属第二医院陈希贝医师在“Plasma proteomic patterns associated with sustained clinical response to guselkumab in plaque psoriasis”中交流。本次专场展示了银屑病多维度机制研究和精准治疗新进展，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。 “Psoriasis, Connective Tissue Diseases and Skin Omics Session”专场于三层群贤厅2隆重举行，紧扣银屑病、特应性皮炎、天疱疮、皮肤红斑狼疮等免疫性皮肤病，以及多组学、空间转录组、免疫代谢、环境与节律等热点方向展开交流。本场会议特邀第四军医大学西京医院邵帅教授和浙江大学医学院附属第二医院徐凡教授共同担任主持。中国医学科学院皮肤病医院樊欣雨教授以“Circadian-Misaligned Fasting Is Associated with Human Immunosenescence and Exacerbates Psoriasiform Inflammation in Mice”为题作报告；中南大学湘雅医院蒋骞教授以“Vitamin D-DDIT4-PHBs axis reprograms CD4⁺ T cell metabolism to restrain autoimmunity”为题作报告；上海市皮肤病医院陈泽毓医师以“Complement C3 links fibroblasts to IL-17-driven inflammation in psoriasis”为题作报告；上海市皮肤病医院蔡江鲁伊医师以“PPARγ Maintains Th17 Immunometabolic Homeostasis through the CPT1A-Carnitine Axis in Obesity-Associated Psoriasis”为题作报告；宁波大学李颖曦医师以“Keratinocyte-derived ligand-receptor axis orchestrates neutrophil phenotypes during psoriasis”为题作报告；上海市皮肤病医院陈茜宇医师以“IL-6 Primes Keratinocytes for Enhanced Inflammatory Responses via FOS-dependent Chromatin Remodeling”为题作报告；中南大学湘雅三医院裴诗谣医师以“Multi-Omics Integrated Analysis Reveals the Efficacy and Outcome Mechanisms of Acidified Aliphatic Ester in Atopic Dermatitis”为题作报告；浙江大学医学院附属第二医院芦怡医师以“Spatiotemporal Dynamics of Tregs in Psoriasis”为题作报告。随后由北京大学第一医院汪旸教授和首都医科大学附属北京朝阳医院何焱玲教授继续主持。华中科技大学同济医学院附属协和医院陶娟教授以“Air pollution and psoriasis”为题作报告；安徽医科大学第一附属医院张悦康医师以“Integrative Whole-Genome and Single-Cell RNA Sequencing Identify CDCA7 and RUBCNL as Contributors to Pemphigus Vulgaris Risk”为题作报告；陆军军医大学第一附属医院（西南医院）陈静医师以“Integrated proteomic and metabolomic profiling of a psoriasis-atopic dermatitis overlap cohort reveals neutrophilic inflammation and sphingolipid metabolic reprogramming”为题作报告；浙江大学医学院附属第二医院吕铭悦医师以“Exploring the role of pathogenic CD5t T Cels in psoriasis and the thera”为题作报告；上海交通大学医学院附属瑞金医院何开乐医师以“Decoding the shared genetic basis of dermatomyositis and interstitial lung disease: multi-omic insights and novel therapeutic targets”为题作报告；上海交通大学医学院附属瑞金医院柯慧怡医师以“High-Resolution Spatial Transcriptomics Maps Compartmentalized Cell Organization and Distinct Immune Niche Remodeling in Pemphigus Lesional Microenvironment”为题作报告；浙江大学医学院附属第一医院胡芝医师以“Estrogen-ERα/MEDAG Signaling Drives Pro-inflammatory Fibroblast Differentiation in Cutaneous Lupus”为题作报告；浙江大学医学院附属第二医院陈钰虹医师以“The MEG3/miR-21-5p/PTEN Axis Regulates Hair Follicle Cycle Progression by Modulating Outer Root Sheath Cell Function”为题作报告。本次论坛集结了众多领域内权威专家，报告立意高远、内容丰实，既深入剖析基础研究，又前瞻展望临床转化，为皮肤学科高质量发展增添了新动力。 “Hair, Autoimmunity and Skin Regeneration Session 1与Session 2”在浙江省绍兴富悦温德姆酒店鉴湖1厅顺利举行。会议聚焦毛发疾病、自身免疫性皮肤病与皮肤再生等领域，来自全国多家医院的教授围绕各自研究进行了报告。专场第一部分由浙江大学医学院附属第一医院方红教授和浙江大学医学院附属邵逸夫医院程浩教授共同主持。大连医科大学附属第二医院周雯慧医师以“Spatial Characterization Reveals Stress Keratinocytes Drive Acute Cutaneous Lupus Erythematosus Lesion Pathogenesis via the IFN-γ-JAK-STAT-CXCL9/10/11 Axis”为题作报告；贵州医科大学附属医院杨梦兰医师以“Blue Light Dose-Dependently Triggers Spatial Disorganization of Stratified Architectire in Melanocyte-Keratinocyte 3D Microclusters”为题作报告；桂林医科大学第一附属医院彭世雄医师以“KRT6A derived from mesenchymal stem cells as a potential biomarker and therapeutic target for alopecia areata: insights from multi-omics analysis and experimental evidence”为题作报告；昆明医科大学第二附属医院朱庆焕医师以“Investigating the Role and Mechanisms of B Cell Dysfunction in SLE Pathogenesis via the Ferroptosis-Related Gene DDIT3”为题作报告；南方医科大学南方医院郑思齐医师以“Mechanism of Inhaled Aromatherapy in Alleviating Rosacea through the PI3K-Akt-Galanin Signaling Axis”为题作报告；南方医科大学南方医院刘玉洋医师以“Targeting IFN-γ-JAK-STAT-PD-L1 Signaling Restores Hair Follicle Immune Homeostasis in Alopecia Areata”为题作报告；南方医科大学皮肤病医院陈俊溢医师以“Endoplasmic reticulum stress upregulates mesenchymal fibroblasts in keloids by activating the CREB3L1-XBP1s axis.”为题作报告；第四军医大学附属西京医院王冰医师以“Rituximab Depletes Antigen-Responsive CD20+ T Cells with T Follicular Helper-like Features in Pemphigus Vulgaris”为题作报告。专场第二部分由南通大学附属医院陈晓栋教授和南方医科大学南方医院郑跃教授共同主持。浙江大学医学院附属第二医院毛美淇医师以“HSPA2 ubiquitination by IFN-γ/AKT/mTOR signaling suppresses hair follicle cell proliferation in alopecia areata”为题作报告；山东第一医科大学谢玮医师以“Desmosome-microtubule coupling by ENKD1 sustains epithelial resilience against autoantibody-mediated injury”为题作报告；山东第一医科大学附属皮肤病医院孙乐乐医师以“TSC22D3 in NK cells converts infection from protective to lethal drug hypersensitivity via GZMB and CCL5”为题作报告；四川省医学科学院四川省人民医院赵灵运医师以“Xeno-free Generation of Induced Hair Follicle Stem Cells and Their Therapeutic Mechanism for Androgenetic Alopecia”为题作报告；中国科学技术大学附属第一医院陈琪医师以“PTN-SDC1 Axis-Mediated Dysregulation of Infundibular Epithelial-Langerhans Cell Crosstalk in Female Pattern Hair Loss”为题作报告；中国医科大学附属盛京医院程铭医师以“miR-574-3p and miR-125a-5p in Adipose-Derived Mesenchymal Stem Cell Exosomes Synergistically Target TGF-β1/SMAD2 Signaling Pathway for the Treatment of Androgenic Alopecia”为题作报告；浙江大学医学院附属第二医院苗宇杰医师以“Transcriptomic and Proteomic Profiling of the Local Immune Microenvironment in Alopecia Areata”为题作报告。本次“毛发、自身免疫与皮肤再生 Session 1”与“Session 2”共安排16场Rising Star报告，覆盖急性皮肤型红斑狼疮、斑秃、玫瑰痤疮、瘢痕疙瘩、天疱疮、药物超敏反应、雄激素性脱发、女性型脱发等研究方向。 “色素性疾病、皮肤肿瘤与基因组学专场”在浙江省绍兴富悦温德姆酒店鉴湖2厅举行。本专场围绕色素性皮肤病、皮肤肿瘤及基因组学相关基础研究与临床转化进展展开交流，内容涵盖皮肤T细胞淋巴瘤、黑色素瘤、白癜风、皮肤光老化及遗传性表皮分化异常等疾病的分子机制、免疫微环境和潜在治疗靶点。专场第一部分“色素性疾病、皮肤肿瘤与基因组学Session1”由昆明医科大学第二附属医院邓丹琪教授和郑州大学第一附属医院李旭阳教授共同主持。北京大学第三医院何啸教授以“CISD1 suppression by miR-320a drives ferroptosis in CTCL by disrupting mitochondrial dynamics to activate the cGAS/STING pathway”为题进行分享；南方医科大学南方医院彭梦然教授以“Therapeutic Effect and Safety of Functional Migrasomes on Dermal Microvascular Atrophy in Skin Photoaging”为题作报告；南方医科大学皮肤病医院张泽乔医师以“Biallelic GLTP mutations cause nonsyndromic epidermal differentiation disorder via disrupted epidermal glucosylceramide transport”为题介绍研究进展；山东第一医科大学附属皮肤病医院李文超医师以“Deciphering the shared genetic architecture of gut-brain-skin comorbidity through genome-wide cross-trait and multi-omics analyses”为题进行汇报；上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心宋丽娜医师以“Single-Cell RNA Sequencing Reveals Cellular Heterogeneity and Abnormal Intercellular Communication in the Malignant Progression of Pediatric Giant Congenital Melanocytic Nevi”为题分享研究成果；首都医科大学附属北京友谊医院尚琳医师以“TREM2+ Macrophage-Fibroblast Crosstalk and LRG1 Mediate PLLA-b-PEG/HA-Induced Skin Photoaging Repair”为题作学术交流；西南医科大学附属医院毛汉潇医师以“Interleukin-7-induced melanocytes autophagy elevates MHC class I expression via PI3K/AKT/mTOR pathway and contributes to melanocyte loss in vitiligo”为题介绍有关研究。专场第二部分“色素性疾病、皮肤肿瘤与基因组学 Session 2”由宁夏医科大学总医院葛新红教授和空军军医大学西京皮肤医院李舒丽教授共同主持。新疆维吾尔自治区人民医院王云颖医师以“Single-Cell Functional Atlas of the Kaposi's Sarcoma Microenvironment Reveals Global CAF Activation, IFN-Primed Macrophages, and Vessel-Wall Immune Reprogramming”为题作报告；浙江大学医学院附属第一医院姜怡医师以“Beyond CD30: Dual-Targeting of Malignant and Regulatory T Cells by Brentuximab Vedotin Remodels the Lymphoma Microenvironment and Overcomes Resistance via BCL2 Inhibition in Mycosis Fungoides”为题介绍研究进展；郑州大学第一附属医院李旭阳医师以“Temporal Characteristics of Photodynamic Therapy in Remodeling Local Immune Microenvironment and the Potential HSPA1A/HSPA6 Regulatory Network in Condyloma Acuminatum”为题进行汇报；中国医科大学附属盛京医院丛天昕医师以“Quercetin Protects against MBEH-Induced Melanocyte Injury by Suppressing Pyroptosis and Alleviating Oxidative Stress”为题分享研究成果；中山大学孙逸仙纪念医院郭书萌医师以“Statins targeting the mevalonate-KLF2 axis suppress cutaneous T-cell lymphoma and synergize with bexarotene”为题作学术交流；空军军医大学西京皮肤医院黄露玲医师以“Sympathetic Nerve Aggravates Vitiligo via NE-Adrenergic Receptor Axis: Mechanistic Insights Into Cutaneous Neuroimmune Crosstalk”为题介绍有关研究；西京医院孙宁玥医师以“Targeting MITF Sensitizes Melanoma to Therapy by Enhancing Pyroptosis”为题进行分享；空军军医大学第一附属医院郭伟楠医师以“TREM2+ macrophages license CD8+ T-cell cytotoxicity through choline metabolism in vitiligo”为题作报告；中国医科大学附属第一医院王馨悦医师以“Ca2+-Dependent PLD2-PA-Rac2 Signaling Mediates Electric Field-Induced Enhancement of Dendritic Cell Antigen Presentation in Melanoma Immunotherapy”为题介绍研究进展。本次专场集中展示了皮肤肿瘤分子机制、黑色素细胞损伤与白癜风神经免疫调控、皮肤免疫微环境重塑、遗传学与多组学研究、光老化修复以及新型治疗策略等方向的研究进展，为皮肤病学基础研究、临床诊疗与转化应用的交流融合提供了重要平台。本次10月16日下午场6个分会场内容涵盖皮肤肿瘤、炎症性皮肤病、自身免疫性疾病、银屑病、特应性皮炎、毛发疾病、色素性疾病、皮肤衰老及人工智能与多组学交叉应用等多个方向，兼顾基础研究深度与临床转化广度，充分展示了皮肤科学领域的最新研究成果与前沿探索，为推动学术交流与临床转化提供了重要平台。排版 | 隐逸

临床研究

2026-10-18

·云溪杂谈

AI 制药实践篇·实操：手把手带你跑通端到端 AIDD MVP刻下药物发现的全局地图，拆解 6 大工程踩坑实录

在 AI 驱动药物研发（AIDD）这个领域，初学者和跨界工程师最容易掉进的陷阱，不是"学不会"，而是学错了地方。学 AI 制药，最容易出现的一种状态是：认识很多模型，却说不清一个分子怎样从数据表走到候选清单。容易陷入单点工具陷阱：把全部精力花在调 AlphaFold3 的参数、换 DiffDock 的权重、追 ChemBERTa 的榜单成绩上——每个单点都越磨越亮，但分子从靶点到候选分子的完整生命周期，你一天都没有走完过。真正掌握 AIDD 的路径恰好相反：先用最轻量的工具，跑通一条端到端的 MVP Pipeline（最小可行性流水线），把全流程的地图刻进肌肉记忆，再回头针对卡脖子的环节做模块化升级。本篇让我们用一台 MacBook 跑通一个 MVP，当我们对着真实的 EGFR数据（表皮生长因子受体，是非小细胞肺癌最经典的靶点之一）跑的时候，三处硬伤一处接一处地暴露出来；然后我把每一处修好，从靶点排序一路走到干湿闭环。整条链最后是通的，全部数字都来自实跑，包括那些实跑过程途中踩到"不太好"的坑，这些坑，教材里不会写，接下来让我们逐一拆解。本文环境：MacBook Pro 14″（Apple M1 Pro）/ conda 环境 aidd（Python 3.11.14 / RDKit 2026.03.5 / Biopython / scikit-learn 1.9.0 / PyTorch 2.x + AutoDock Vina 1.2.7）。整条流水线封装成一个可一键复现的工程 aidd-mvp：run_all.sh 一条命令，11 个脚本、单一参数源 config.yaml、随机种子 42。数据来源：RCSB PDB（结构 1M17）、UniProt（P00533）、ChEMBL REST API（活性数据）。文中每一个数字，包括每一个看起来"不太好"的指标，都是本机实跑出来的，没有一个是编的。一、先把地图装上：七站的工具栈与交接物动手之前，让我们先把整条流水线的地图回顾一遍。一条完整的 AIDD Pipeline 涵盖从上游生物学机制到下游实验验证的七个核心节点，每一站都有自己的核心任务、MVP 级工具栈、和交给下一站的交接物：本文的实跑覆盖情况：①②④⑤⑥⑦全部跑到（④用工程里的主动学习模拟承担"迭代"角色），③的虚拟筛选用 AutoDock Vina 实跑 30 个分子做示范。每一站的产出都是下一站的输入——这条约定贯穿全文。图 1｜本文要跑通的整条流水线：11 个脚本，从靶点排序到闭环回流。本文在工程里补齐了 Docking（AutoDock Vina）与 SAScore 两个环节，全部实跑。 aidd-mvp工程地图如下：实际数据流有三条支线： 04 → 05 → 06 → 07 → 09：活性数据、模型预测、对接排序 └→ 08：相同骨架切分上的图模型对照 06 → 10：已知活性与理化性质的候选分析 06 → 11：固定测试集上的主动学习模拟02 → 03：口袋解释与编号校验；02 的原始结构也直接供 09 使用二、MVP 的边界：我们不是在发明新药第一次动手最容易犯的错，是把目标定成这样：选一个病->AI 找一个全新靶点->生成一个全新分子->Docking 分数 -12 ->发现新药这条路几乎每一步都可能错，而且错了你都不知道错在哪。所以第一次实践要反过来学：拿一个已经有完整答案的体系，把整条流水线倒着走一遍，用已知答案校准每一步。我们选 EGFR，理由很具体：要什么 EGFR 给什么去哪拿已验证的靶点 EGFR 抑制剂上市超过 20 年（吉非替尼 2002 年、厄洛替尼 2004 年）常识 + ChEMBL 可靠的实验结构 PDB 1M17：EGFR 激酶域 + 厄洛替尼共晶，分辨率 2.60 埃 RCSB PDB 标准化的序列身份 UniProt P00533，全长 1210 个氨基酸 UniProt 大量公开活性数据 ChEMBL 中 18000+ 条 IC50 实测记录 ChEMBL REST API 其中 1M17 特别值得说一句：共晶结构里自带配体（厄洛替尼，PDB 配体代码 AQ4）。"正确口袋在哪里"这道题是有标准答案的——我们提取的口袋对不对，可以直接和它对照。第一次验证自己的结构处理流程，没有比这更合适的教材。用程序员的话说：第一次学分布式系统，先跑通官方 Demo，而不是第一天就自己造 Kubernetes。三、开工前：一个贯穿全局的 config.yaml 动手写第一行代码之前，先建一个配置文件。所有关键参数——靶点是谁、用哪个结构、口袋半径多大、随机种子是多少——全部写死在这里，后面的脚本只读它，不手写： project: egfr_mvp target: gene: EGFR # uniprot: P00533, chembl: CHEMBL203 structure: pdb_id: 1M17 ligand_resname: AQ4 pocket_radius: 5.0 model: fingerprint_radius: 2 fingerprint_size: 2048 split: scaffold random_seed: 42 这一步看起来琐碎，其实是在建立整个实践篇最重要的一个习惯：可复现。三周后你回头重跑这条流水线，如果口袋半径一时改成 4.0、一时改成 5.0，实验结果就没法对比了。参数住在配置文件里，不住在某次敲命令的手感里。四、先交代六个坑：这不是一路绿灯的故事读技术实践文最容易产生的错觉，是"作者一路绿灯跑了下来"。这条流水线真跑起来，第一周交的学费比后面三周加起来都多。所以正文开始前，先把六块绊脚石一次性摆出来——先看一眼总览卡片，再用两张实测坑地图逐坑验证；每一坑在后文都有对应的展开章节。图 2｜六个坑总览：口袋坐标、药性当活性、靶点身份、异常标签、对接正交、主动学习。图为示意卡片，每一坑的实测数字见下面两张坑地图（图 3、图 4）与后文对应章节。坑 1｜写死的口袋坐标，落在蛋白外面 31.4 埃伪代码把口袋中心硬编码成 (12.5, −8.3, 24.1)。拿 1M17 实测：按共晶配体算出的真实中心在 (22.01, 0.25, 52.79)，两者相距 31.4 埃——写死的那个 20 埃对接口里连一个蛋白原子都没有，Vina 照样给你一组看起来很正常的负分（详见第五节）。坑 2｜三个解热镇痛药被输出成 Lead，真药反被拒之门外伪代码的 demo 库（阿司匹林、咖啡因、布洛芬）全部通过 MW<500 与 QED>0.5 两道"活性筛选"，被 pipeline 当作 Lead 输出；而真正的 EGFR 药物厄洛替尼，因为 QED 只有 0.418，被 QED>0.5 拒收（详见第五节）。坑 3｜ChEMBL 里搜"EGFR"返回 16 个条目，只有 1 个能直接用按 UniProt P00533 检索，16 个条目名字里全带 EGFR：1 个单蛋白、2 个家族、1 个嵌合体、12 个蛋白-蛋白相互作用。随手拿第一个就开拉数据，每条记录的语义都是含混的（详见第八节）。图 3｜坑 1–3 实测。上：两个相差 31.4 埃的对接口；中：QED（药性）与预测 pIC50（活性）本是两件事，塞进同一道门槛后，真药被杀、玩具过关；下：ChEMBL 里 16 个"EGFR"的类型分布，绿色那一格是唯一能用的。坑 4｜清洗前的数据里，藏着 pIC50 = 17.3 的"超级分子"IC50 = 5×10⁻¹⁸ 摩尔每升，物理上不可能——是单位录错。这样的脏数据（pIC50>11）共 16 条：混进训练集，模型指标几乎不掉；但你要按预测排序选 Top 20 去做实验，它稳稳占据第一位（详见第九节）。坑 5｜对接分数和真实活性几乎正交30 个分子实跑 AutoDock Vina，对接分与真实活性的 Pearson r = +0.10。对接榜第 1 名的真实活性排第 18；真实活性最强的分子，在对接榜上只排第 19（详见第十一节）。坑 6｜只挑模型预测最强的分子去做实验，六轮做完几乎原地踏步主动学习里最符合直觉的 greedy 策略——每轮都挑模型最自信的分子——六轮预算下来 MAE 只从 0.90 降到 0.88；"专挑模型最拿不准的"反而拿到最优的 0.747（详见第十三节）。图 4｜坑 4–6 实测。上：清洗前的 pIC50 分布与 17.3 的离群点；中：30 个分子的对接分 vs 真实活性，散点接近一团随机；下：同一份实验预算下三种挑法的学习曲线，greedy 六轮纹丝不动。这六个坑分别卡在流水线的六个接口上：结构怎么摆、输入喂什么、数据怎么选、标签信多少、验证信什么、预算花给谁。接下来按顺序，一站一站把它们踩一遍。五、先别急着跑：MVP辅助理解全局，但要看到伪代码的三处硬伤为了从全局视角理解下AIDD MVP管线长这个样子，我们引入下面伪代码骨架，但是需要看清楚伪代码的三处硬伤：骨架很漂亮，七站都有。但把这三段代码对着真实数据跑一遍，硬伤立刻现形。下面每一处都是本机实跑，不是理论推演。硬伤一：写死的口袋坐标，落在蛋白外面 31.4 埃伪代码把口袋中心硬编码成 (12.5, −8.3, 24.1)。可口袋位置不是一个"常识数字"，它取决于蛋白在晶体坐标系里摆在哪里——换个 PDB 文件，同一个口袋的坐标可以差出几十埃。正确的做法是从共晶配体算：把 1M17 里厄洛替尼（AQ4）的 29 个原子取质心，实跑得到 (22.01, 0.25, 52.79)。两个中心相距 31.4 埃。这有多离谱？我在两个位置各画一个边长 20 埃的标准对接口，数一数里面有什么：指标（20 埃盒子）伪代码写死的盒子按配体算出的盒子共晶配体 AQ4 的 29 个原子，落入盒子0 个 29 个（全部） 20 个真实口袋残基，被盒子覆盖0 个 19 个盒内蛋白原子总数0 个 295 个写死的那个盒子里，连一个蛋白原子都没有——它悬空在溶剂区。如果照这份伪代码把 Vina 跑起来，每一轮都是对着空气打分，而且程序不会报任何错，你还会得到一批看起来很正常的负分数。图 5｜两个盒子在 1M17 坐标系里的位置（XY 投影）：绿框是按共晶配体质心算出的对接口，包住 19/20 个口袋残基；红虚线框是伪代码写死的坐标，完全悬在蛋白外面。硬伤二：阿司匹林跑 EGFR pipeline，会输出三个"假 Lead" 伪代码的 demo 分子库是阿司匹林、咖啡因、布洛芬。拿它们跑通流程当然"能跑"——但跑出来的结果有没有意义？我用工程里训练好的模型（ECFP4 + 随机森林，骨架切分）给这些分子打了分，并和真实对照比较：分子 MW QED 通过 MW<500 且 QED>0.5？模型预测 pIC50 Aspirin（伪代码 demo） 180.2 0.550 ✓ 通过 5.15 Caffeine（伪代码 demo） 194.2 0.538 ✓ 通过 5.28 Ibuprofen（伪代码 demo） 206.3 0.822 ✓ 通过 4.89Erlotinib（真实 EGFR 药物） 393.40.418✗ 被拒 7.72 数据集真实高分 #1 354.2 0.591 ✓ 通过 10.03（实测 11.0）数据集真实高分 #2 354.2 0.591 ✓ 通过 9.72（实测 10.6）注意第三行到第四行之间发生的荒诞剧：三个和 EGFR 毫无关系的解热镇痛药、提神饮料成分，全部通过两道筛选，被 pipeline 当作 Lead 输出；而治疗非小细胞肺癌的厄洛替尼——这个靶点上最著名的药物之一——因为 QED 只有 0.418，被 QED>0.5 这道过滤器拒之门外。预测 pIC50 也说明同一件事：三个 demo 分子都落在 4.9~5.3（弱到可以忽略），真实高分分子在 9.7~10.4。差了 4~5 个对数单位，就是"完全没活性"和"纳摩尔级抑制剂"的距离。 "跑通"和"跑对"之间，隔着一整个领域常识。demo 库本身没有错，错在把玩具输入的结果当成了 pipeline 的能力证明。图 6｜上：同一个模型对六个分子的预测——灰色三个"假 Lead"挤在 5 附近，绿色是真实抑制剂；下：三个 demo 分子全部通过 MW 与 QED 两道过滤，于是被 pipeline 输出。硬伤三：把"药性过滤"放在"活性筛选"的位置上前两个硬伤其实是同一个错误的两个侧面：用 MW、QED 这类"药性指标"去干"活性筛选"的活。药性过滤回答的是"这个分子像不像药"，活性筛选回答的是"这个分子结不结合这个靶点"——后者需要对接分数或者训练好的活性模型，前者只需要 RDKit 一行描述符。把药性过滤放在活性筛选的位置，pipeline 不会报错，只会静默地输出一堆"很药但完全没活性"的分子。正确的顺序是：先活性（模型预测 / 对接打分）把 10468 个分子砍到 5444，再用药性规则砍到 1901，最后成药性收尾到 1798——每一道关卡守住自己的问题。这个漏斗的完整数字在第十二节。修正后的 Pipeline 类长什么样：pocket 从共晶配体实算（质心 + NeighborSearch），hits 从"预测 pIC50 ≥ 7"来，MW/QED/SA 退回它们该在的过滤位，最后交出帕累托前沿。这套修正版就是 aidd-mvp 工程里 11 个脚本的主线，run_all.sh 一键可复现。当前 aidd-mvp 是一套围绕 EGFR 的教学型 AI 制药流水线：用公开活性数据训练分子活性模型，再结合分子对接、成药性规则和主动学习演示筛选流程。我阅读了全部业务脚本和现有结果文件；下面按实际代码解读，没有重新训练或修改代码。 1.整体架构：文件驱动的流水线，各阶段通过 CSV、NumPy 和 JSON 文件交换数据，没有统一的业务服务或工作流引擎。统一基础设施在 [_common.py (line 14)](aidd-mvp/scripts/_common.py:14)：确定工程根目录、引入 vendor 依赖、加载 [config.yaml (line 1)](aidd-mvp/config.yaml:1)，并提供路径、日志和 JSON 写入函数。 2．数据处理是这套代码的核心 [04_fetch_activity.py (line 53)](aidd-mvp/scripts/04_fetch_activity.py: 53) 先根据 UniProt 查询 ChEMBL，选择人源、单蛋白靶点，再拉取精确测量的 IC50 数据。已有原始文件会被直接复用，网络失败时可使用缓存。 [05_standardize.py (line 47)](aidd-mvp/scripts/05_standardize.py:47) 把实验记录变成模型可用的数据：过滤非正数、缺失 SMILES 和不符合单位的记录。用 RDKit 清理分子结构并保留手性。把 nM 单位的 IC50 转成标签： pIC50 = 9 − log10(IC50_nM) 按标准化后的 SMILES 聚合，多次测量取中位数，同时保留测量次数、标准差和范围。最终一行代表一个标准化分子，标签为 pIC50_median。保留测量分歧很有价值，因为模型面对的标签本身存在实验噪声。 3．建模链路：同一数据切分下比较两种分子表示 [06_scaffold_split.py (line 30)](aidd-mvp/scripts/06_scaffold_split.py: 30) 同时完成两件事：处理实现用途分子表示 Morgan 指纹，radius=2、2048 位给随机森林输入固定长度向量骨架提取 Bemis–Murcko scaffold 把相同骨架的分子归为一组数据切分随机切分、GroupShuffleSplit 比较普通泛化与跨骨架泛化 X_ecfp.npy、数据表和 split_indices.json依靠行号保持对应关系。因此，单独重排或替换其中一个文件会破坏训练数据的一致性。 [07_rf_baseline.py (line 28)](aidd-mvp/scripts/07_rf_baseline.py:28) 的计算路径很直接： SMILES → ECFP 指纹 → 500 棵树的随机森林 → pIC50 [08_chemprop.py (line 41)](aidd-mvp/scripts/08_chemprop.py:41) 则使用：分子图 → 键消息传递 → 平均聚合 → 前馈网络 → pIC50 Chemprop 沿用相同的 scaffold split；标签标准化只使用训练集统计量，预测后再还原尺度。已有结果为：模型与切分测试分子数 MAE ↓ R² ↑ RF，随机切分 2,093 0.5095 0.7319 RF，骨架切分 1,770 0.6015 0.6485 Chemprop，骨架切分 1,770 0.6474 0.5800 这些结果说明：当前这一组设置下，随机森林优于 Chemprop；随机切分的成绩也更乐观。尚不能据此判断两类模型的一般优劣。 4．结构与对接：先恢复已知配体，再筛选分子 [03_extract_pocket.py (line 32)]aidd-mvp/scripts/03_extract_pocket.py:32) 使用共晶配体周围 5 Å 的蛋白残基定义口袋，并枚举编号偏移，与 UniProt 序列比较。已有结果确认偏移为 +24。 [09_docking.py (line 94)](aidd-mvp/scripts/09_docking.py:94) 的主要步骤是：清理受体，删除配体、水和其他非标准残基。用共晶配体质心定义对接盒子。恢复晶体配体键序，执行重对接并计算 RMSD。从 RF 的 scaffold 测试集预测中选择 Top 30 分子，生成三维构象并执行 Vina。将活性预测与对接分数标准化后融合： consensus = 0.7 × z(pred_pIC50) − 0.3 × z(docking_score) 已有重对接 RMSD 为 1.411 Å，30 个分子全部完成对接。这支持当前结构上的配体姿势复现能力；融合分数只是这一批分子的相对排序。值得注意：09 没有读取 pocket.json，盒子直接从 PDB 配体坐标计算；03 目前承担结构解释和编号校验的作用。 5．成药性与闭环分别实现了什么 [10_admet.py (line 50)](aidd-mvp/scripts/10_admet.py:50) 计算 MW、logP、TPSA、氢键供受体、可旋转键、QED、SA 和 PAINS，并应用 Lipinski、Veber 等规则。它还计算“活性—QED”的 Pareto 前沿：保留那些无法被另一个分子在两项指标上同时超越的分子。但当前实现主要是理化性质和结构警报面板，没有吸收、代谢或毒性预测模型。候选排序使用已有实验活性 pIC50_median，也没有融合模型预测和对接分数。此外，统计漏斗得到的 1,798 个分子与最终四组候选的筛选条件不同：四组候选只统一要求 clean + Lipinski + Veber，没有统一要求活性和 QED 门槛。 [11_closed_loop.py (line 72)](aidd-mvp/scripts/11_closed_loop.py:72) 是主动学习模拟：初始已标注分子 → 训练 → 选择下一批 → 揭示已有标签 → 重训三种选择策略分别是：uncertainty ：选三个不同随机种子的 RF 预测分歧最大的分子。greedy ：选预测活性最高的分子。random ：随机选择。测试集始终固定，候选池来自训练集。这里没有实际实验系统回流，而是把公开数据中的已知标签当作待揭示的实验结果。 6．建议阅读顺序是 _common → 05 → 06 → 07 → 08 → 09 → 10 → 11。其中最应先掌握的是 05–07：它们完整定义了“一个分子如何成为一条训练样本、如何评估它对新骨架的预测能力”。六、Stage 1　靶点排序：一次练习"多证据决策" MVP 不做真正的靶点发现（那需要真实疾病组学数据），但排序逻辑可以完整练一遍。给五个候选靶点编一张证据表：靶点疾病关联遗传证据通路证据可成药性安全风险 EGFR 0.95 0.82 0.90 0.95 0.30 KRAS 0.88 0.90 0.86 0.35 0.45 Target_B 0.70 0.91 0.65 0.50 0.45 Target_C 0.80 0.55 0.82 0.35 0.25 Target_D 0.75 0.60 0.70 0.70 0.20 df["score"] = (0.30*df["disease"] + 0.25*df["genetics"] + 0.20*df["pathway"] + 0.25*df["druggability"] - 0.20*df["safety"]) 实跑结果：EGFR 得 0.847 排第一。但这不是重点——重点是权重敏感性。我换了四套权重方案，看排名怎么变：权重方案完整排序（分数） baseline（均衡兼顾） EGFR 0.848 > KRAS 0.659 > Target_B 0.603 > Target_C 0.579 > Target_D 0.570 只看生物学证据 EGFR 0.892 > KRAS 0.882（几乎追平）> Target_B 0.761 > Target_C 0.718 > Target_D 0.517 可成药性优先 EGFR 0.807 > Target_D 0.615 > Target_B 0.491 > KRAS 0.456 > Target_C 0.424 安全优先 EGFR 0.425 > Target_D 0.315 > Target_C 0.277 > KRAS 0.270 > Target_B 0.236 两个值得盯很久的现象：第一，EGFR 在四套方案下都是第一——这是这个靶点"值得练手"的又一个原因，证据强度经得起权重折腾。第二，第 2 到第 5 名几乎全部重新洗牌：KRAS 在"只看生物学证据"时是 0.882，几乎追平 EGFR；换成"可成药性优先"立刻掉到第四（KRAS 正是那个"重要但历史上难成药"的典型）。权重换一换，排名抖一抖——所以每一个权重背后都要有生物学理由，而不是拟合出来的。七、Stage 2　结构：口袋里的 20 个残基，和差 24 的两套编号靶点定下来，问题从"为什么打它"变成"它长什么样"。下载结构只要三行： import requests url = "https://files.rcsb.org/download/1M17.pdb" r = requests.get(url, timeout=60) 拿到的 1M17 一共 252720 字节，2511 个蛋白原子，2.60 埃分辨率。文件头两行先看一眼： TITLE EPIDERMAL GROWTH FACTOR RECEPTOR TYROSINE KINASE DOMAIN WITH 4-ANILINOQUINAZOLINE INHIBITOR ERLotinib REMARK 2 RESOLUTION. 2.60 ANGSTROMS.第一次亲手"摸到"口袋口袋不是哪个软件恩赐给你的黑盒，它的第一版定义朴素得惊人：已知配体周围 5 埃以内的蛋白残基。用 NeighborSearch 数一数，实跑结果：AQ4 一共 29 个原子，5 埃以内圈住 20 个残基。接触最紧密的前几名是 LEU694（14 次接触）、LEU820（11 次）、MET769（10 次）——一个疏水口袋该有的样子。再拿 EGFR 激酶位点的几个"名人"去对：激酶位点关键残基是否在 5 埃口袋内身份 K745 ✓ 在催化赖氨酸 T790 ✓ 在门卫残基（gatekeeper），T790M 耐药突变位点 C797 ✓ 在第三代药物奥希替尼的共价结合残基 M793 ✓ 在 hinge 区，喹唑啉经典氢键供体位置 D855 ✓ 在 DFG 基序的天冬氨酸全部命中。我们自己用 30 行代码提取的"朴素口袋"，和二十多年文献积累的激酶位点知识完全对上了。这种"我的结果和已知答案吻合"的确认感，比任何 docking 分数都更能说明流程是对的。坑 1：结构编号和临床编号，差 24 但是这里有个当时差点错过的问题：上面表格里的编号是临床文献的写法，可 1M17 文件里那个共价残基写的明明是 C773，不是 C797。是结构错了吗？还是我拿错了文件？把 1M17 链 A 的 312 个观测残基，和 UniProt P00533 的 1210 个氨基酸逐位比对，答案自己跳出来了：偏移 24 时，312/312 全部吻合，一个都不差。 1M17 编号 UniProt / 临床编号身份 C773 C797 共价结合残基（导论篇 EGFR C797S 案例的主角） T766 T790 门卫残基，T790M 耐药 K721 K745 催化赖氨酸 G695 G719 G719S 激活突变位点 D831 D855 DFG-Asp 图 7｜左：实跑得到的 20 个口袋残基（按接触次数排序）；右：同一批位点在两套编号下的对照——差整整 24。校验方法是把 312 个观测残基与 P00533 逐位比对，偏移 24 时 312/312 全中。为什么差 24？因为 1M17 的残基编号从成熟蛋白开始计，把信号肽的 24 个氨基酸去掉了；而 UniProt 和临床文献从起始甲硫氨酸开始计。两套编号在 EGFR 文献里长期并存。这个坑的通用形态：结构文件的残基编号、UniProt 编号、临床突变编号，是三套可能不一致的系统。做突变扫描、对接后分析、跨文献对照之前，先用序列比对把偏移量定死。否则你写给 C797 的共价弹头 SMARTS，扫不到你以为是 C797 的残基上。顺手把 docking 盒子的中心也算出来了：厄洛替尼 29 个原子的质心在 (22.01, 0.25, 52.79)。第五节那两个盒子的对比，就是从这里来的——盒子中心从晶体来，不从手感来。八、Stage 3　数据：16 个"EGFR"，只有 1 个能用结构有了，接下来要给模型找 y 值——真实测量的活性。去 ChEMBL，第一步不是拉数据，是找靶点 ID： requests.get("https://www.ebi.ac.uk/chembl/api/data/target.json", params={"target_components__accession": "P00533", "limit": 10}) 用 UniProt 编号 P00533 去查，实跑返回 16 个条目。它们名字里都带 EGFR，但类型完全不同： ChEMBL ID 类型是什么 CHEMBL203SINGLE PROTEIN 人 EGFR 单靶点——我们要的就是它 CHEMBL2111431 PROTEIN FAMILY EGFR 和 HER2 合并统计的"家族靶点" CHEMBL3137284 CHIMERIC PROTEIN MER 胞内域 / EGFR 胞外域的嵌合体 CHEMBL4523680 PROTEIN-PROTEIN INTERACTION EGFR-泛素连接酶，用于分子胶 / PROTAC 类筛选 ……共 16 个其余多为家族、嵌合体、蛋白-蛋白相互作用条目如果你随手拿了第一个搜到的"EGFR"就开拉数据，后面每一条记录的语义都是含混的：家族靶点的 IC50 混着好几个蛋白的测量。这就是生物语义篇反复强调的 Target identity 问题——选 CHEMBL203，人源、单蛋白、EGFR，三者缺一不可。锁定靶点后拉活性数据，过滤条件同样严格：standard_type="IC50"、standard_units="nM"、standard_relation="="（只要精确等值，先不要 "<10"、" >10000" 这类删失数据）、assay_type="B"（结合实验）。分页拉完，实跑统计：指标实跑值意味着什么原始记录数 18381 十九年文献的积累唯一分子数 10524 同一个分子被反复测来源实验（assay）数 1910 近两千个实验室、协议、批次缺 SMILES 的记录 17 直接丢弃九、Stage 4　清洗：比训练模型重要的一步先标准化结构。用 RDKit 的 MolStandardize：Cleanup 处理价态和官能团表示，LargestFragmentChooser 去掉盐和溶剂碎片，最后输出保留手性的规范 SMILES。实跑：标准化失败 0 个。另一个容易被忽略的检查是手性：清洗前后，含 @ 手性标记的 SMILES 一个没丢——共价抑制剂全是手性分子，如果标准化时顺手把手性洗掉，同一分子的两个对映异构体就会被当成一个，活性标签直接被污染。然后统一活性标签。只留等值记录，换算 pIC50： df["pIC50"] = 9 - np.log10(df["value_nM"]) # 100 nM -> 9 - log10(100) = 7.0，越大越强同一分子被测了多次怎么办？取中位数，同时把测量次数和离散程度留在表里。实跑统计：实测统计数值解读聚合后唯一分子 10468 模型真正的样本量被测过 ≥2 次的分子 3710（35.4%）三分之一的数据有"测量分歧" 分歧中位数（max−min） 0.71 个对数单位中位差约 5 倍浓度分歧超过 1 个对数单位的分子 1333 测得差了 10 倍以上最有戏剧性的一个实测发现：厄洛替尼——就是 1M17 共晶里那个配体——在 ChEMBL 里有 193 条等值 IC50 记录，最小 0.029 nM、最大 421 微摩尔，跨度 7.2 个对数单位。同一个分子的"标准答案"，人类测出了跨七个数量级的分歧。这不是数据库脏，这是真实世界的实验现实：不同实验室、不同协议、不同构造的酶，测出来的本来就不一样。图 8｜上：清洗前 18381 条记录的 pIC50 分布，右边拖着一条 11 以上的尾巴；下：35.4% 的分子被测过不止一次，分歧中位数 0.71 个对数单位——"标签是绝对的"这个假设，从数据进来的第一天就不成立。坑 2：一条假数据，毁掉的不是模型，是排序体检分布时我注意到清洗前的 pIC50 最大值是 17.30。换算一下：IC50 = 5 × 10⁻¹⁸ 摩尔每升。什么概念？一升里连一个分子都摊不上，物理上不可能——这显然是原始记录里单位录错（比如把微摩尔记成了纳摩尔）。pIC50 > 11 的脏数据一共 16 条。我做了个对照实验：同一个测试集，一组用干净数据训练，另一组故意把这 16 条脏数据混回训练集。结果：随机森林对占比 0.1% 量级的离群标签几乎免疫，模型指标一点没掉。但如果你的任务是排序——选 Top 20 去做实验——那条 pIC50=17.3 的分子会稳稳占据第一位，你的第一批实验预算就全部交给一条录入错误。这个坑的通用形态：脏数据对"模型指标"的伤害远小于对"排序决策"的伤害。训练前先画一遍标签分布，给 pIC50 划一个物理上可能的区间（本文用 3~11，对应 IC50 从毫摩尔到 0.01 纳摩尔），区间外的先剔除再说。这一步五分钟，救的是几周后的实验预算。十、Stage 5　基线：先 ECFP + 随机森林，再谈别的很多学习路线一上来就是 GNN、Transformer。MVP 刻意反过来：先用最无聊的 ECFP4 指纹（Morgan，半径 2，2048 位）喂随机森林。实跑配置：10468 个分子 × 2048 位指纹，500 棵树。训练之前先做本文最重要的一步——骨架切分。按 Murcko 骨架把分子分组，保证测试集里的每一种骨架，训练集里一次都没出现过。实跑统计：10468 个分子共 3854 种骨架，其中 2587 种只出现一次。出现次数最多的骨架有 570 个分子——c1ccc(Nc2ncnc3ccccc23)cc1，4-苯胺基喹唑啉，正是厄洛替尼、吉非替尼这一整代 EGFR 药物的共同骨架。然后是见证差距的时刻。同一个模型、同一批数据，只换切分方式：模型 / 切分 MAE R2 测试集骨架在训练集出现过一句话解读 ECFP4+RF / 随机切分 0.5095 0.732 659 种一半成绩来自"默写" ECFP4+RF / 骨架切分0.6015 0.6490 种这才是真实水平 Chemprop（D-MPNN）/ 骨架切分 0.6474 0.580 0 种没赢随机森林图 9｜随机切分下，659 种测试集骨架在训练集里都见过——模型等于在"默写"；骨架切分把重叠清零，MAE 立刻上涨 18%。你的模型没有变差，变差的只是你对它的期待。 MAE 从 0.51 涨到 0.60，涨了 18%。这不是模型变差了，而是随机切分时模型有相当一部分成绩来自"默写答案"——659 种测试集骨架在训练集里本来就见过。骨架切分才是"预测一个没见过的新化学系列"的真实难度，也就是真实研发里每一轮新系列要面对的难度。加一个对照组：Chemprop 的诚实负结果为了回答"换成图神经网络到底多学到了什么"，我装了 Chemprop（D-MPNN 架构），用完全相同的骨架切分训练了 50 个 epoch（40.9 万参数，标签先标准化、评估时再反变换——这一步做错，MAE 会从 0.65 飙到 12，别问我怎么知道的）。结果它在骨架切分下 MAE 0.6474，比随机森林的 0.6015 还差。这个结果我想原样放在这里，不做任何美化，因为它揭示的规律和工具篇的预言完全一致：在几千到一万量级的数据上，"简单的表示 + 强大的传统模型"经常打赢端到端图神经网络。工业界 QSAR 里随机森林和 XGBoost 长期是打不死的基线，不是因为没有更好的模型，而是因为数据量不够它们发挥。十一、Stage 6　Docking：先自证，再筛选第七站里的虚拟筛选，很多教程直接从"跑 Vina"开始。工程里我把顺序反过来：先证明这条对接 pipeline 自己是可信的，再谈筛分子。第一步：把晶体配体重新对接一遍厄洛替尼本来就在 1M17 里躺着。把它取出来、重新准备、对接回口袋，看能不能找回它在晶体里的位置：重对接自检（crystal redocking）实跑值合格线晶体 pose 自打分 −6.024 kcal/mol 应为明显负值重新对接最佳 pose 打分（9 个 pose 中排第 1） −7.375 kcal/mol — 最佳 pose 与晶体位置的 RMSD1.411 埃 < 2.0 埃即算找回 RMSD 1.411 埃，合格。这意味着受体准备、加氢、质子化、盒子定义这一整条链没有出错。这一步花 20 分钟，换来的是后面所有打分的基本可信。第二步：筛 30 个分子，然后拿真实活性"验货" 从模型预测的高活性分子里取 30 个，全部成功对接。然后做一件教程里很少做、但最诚实的事——把对接分数和真实测量的活性放在一起看（这 30 个分子在 ChEMBL 里都有实测值）：相关性（30 个分子） Pearson r Spearman ρ 模型预测活性 vs 真实活性+0.371+0.449 对接分数 vs 真实活性+0.100 +0.101 模型预测活性 vs 对接分数 −0.059 — 图 10｜上：10468 个分子的可合成性分布（详见第十二节）；下：30 个真实分子的对接分数 vs 真实活性——散点接近一团随机云，Pearson r 只有 +0.10，颜色（模型预测）和横轴（对接分）也几乎不相关（r = −0.06）。两个细节比相关系数更扎心：对接分排第 1 的分子（−9.56 kcal/mol），真实 pIC50 只有 9.00——不错，但在 30 个里排不进前列；真实活性最强的分子（pIC50 10.54），在对接榜上排第 19 名（共 30 个）。如果你只有预算测对接榜 Top 5，你会和它擦肩而过。当然要诚实注明：30 个分子的样本量太小，r = +0.10 本身没有统计显著性——但这恰恰是重点：在这个样本量下，对接分数提供不了任何可靠排序。这不是说 docking 没用（重对接自检它是合格的，构象层面的启发它仍然有价值），而是说：对接分数是"能不能塞进去"的粗筛，不是"结合多强"的排序器。在它之后需要 MM/GBSA 或分子动力学模拟做结合自由能的精细估计，再之后是湿实验。以为拿到一个 −9 的分数就找到了苗头化合物，是 AIDD 新手最贵的一堂课。这个坑的通用形态：对接打分包含大量简化假设（刚性受体、连续介质溶剂、打分函数的参数化时代局限），高分不等于高亲和力。工程上把它当粗筛与构象来源，决策上永远要和活性模型、专家经验三角验证。十二、Stage 7-8　成药性与可合成性：两级关卡，两种性格活性模型和对接都跑完了，现在把 10468 个分子过一遍成药性描述符面板（分子量、logP、TPSA、氢键供受体、可旋转键、QED、SAScore），看两级关卡各自拦下谁：关卡（全部 10468 个分子）通过率实跑计数活性达标（预测/实测 pIC50 ≥ 7） 52.0% 5444 + Lipinski 五规则 45.7% 4788 + Veber 规则（可旋转键 + TPSA） 86.7% 9076 活性 + 药性全过 → 进入成药性收尾 — 1901 + QED ≥ 0.3 → 最终候选 — 1798 注意：这是 EGFR 抑制剂数据集，一个上市药扎堆的、成药性相对最好的领域，Lipinski 通过率也只有不到一半。剩下的那些"违规分子"里有不少就是活性最强的共价抑制剂——它们分子量大、亲脂性高，规则就是为了拦它们才存在的。把分子按活性分组，"活性-成药性"的张力一目了然：强活性组（pIC50 ≥ 8，2611 个分子）平均 QED 只有 0.346，弱活性组是 0.441；平均分子量 511.9 对 455.2。QED 和 pIC50 的 Spearman 相关是 −0.071：几乎无关，方向还是负的。活性越好，分子平均而言越不像药——你不断往分子上加基团去堵口袋，直到成药性开始报警。图 11｜上：10468 个分子的活性-QED 散点，强活性组的 QED 均值反而更低（0.346 vs 0.441），分子量均值高出 57；下：帕累托前沿只有 12 个分子——"最优解"不是一点，是一条折中曲线。SAScore：它到底在拦谁？第六站"可合成性"的 MVP 工具是 RDKit 的 SAScore（合成可得性打分）。流行的建议是"从 Day-1 就把 SA < 4.5 写进筛选"。我对全部 10468 个分子算了一遍，结果出乎意料： SAScore 实测（真实化合物库）数值解读均值 / 中位数 / 最难 3.02 / 2.83 / 8.48 整体偏"好合成" SA ≤ 4.5 通过率95.7% 几乎不砍人 SA ≤ 6.0 通过率 100.0% 形同虚设 SAScore vs pIC50 相关（Spearman） +0.282活性越强，越难合成强活性组 / 弱活性组平均 SA 3.32 / 2.85 同一趋势对一个真实化合物库，SAScore 几乎没有过滤作用——这很合理：库里的分子都是被人合成出来过的，天然就好合成。更有趣的是那个 +0.282 的正相关：在这个数据集里，活性越强的分子平均越难合成。优化活性是有代价的，代价之一就记在 SAScore 上。那"Day-1 加 SAScore"的建议错了吗？没有——它拦的不是筛选库，是生成模型。为了验证这一点，我做了个玩具实验：写一个最粗暴的"无约束生成器"——把 ChEMBL 真分子的 SMILES 字符串随机剪一刀、再随机拼回去，重复生成 3000 个新分子（约 13 万次尝试里只有 3000 个能通过化学合法性检查），然后算它们的 SAScore：分子来源 SAScore 均值 SA ≤ 4.5 通过率 SA ≤ 6.0 通过率真实分子（ChEMBL，都被合成过） 3.02 95.7% 100.0% 无约束重组分子（3000 个）3.7280.2% 98.0% 图 12｜上：仅仅"无约束地拼分子"，SAScore 分布就整体右移（均值 3.02 → 3.72，最难到 6.9）；下：同一道 SA≤4.5 的关卡，对真实化合物库几乎不设防（95.7% 通过），却能拦下 15.5% 的生成分子。一个诚实的附注：这批重组分子 QED 均值反而略高于真实分子（0.449 vs 0.397）——字符串重组倾向于产出更小、更简单的分子，成药性规则拦不住它们，只有合成难度这一关能拦住它们。这更说明 SAScore 不可替代。结论：SAScore 是给生成模型准备的刹车，不是给虚拟筛选准备的筛子。虚拟筛选阶段的分子都来自真实库，加不加 SA 约束差别不大（5444 → 5139，砍掉 305 个）；生成阶段的分子天马行空，没有 SA 约束就会源源不断产出"只存在于计算机里的神仙分子"。十三、Stage 9　干湿闭环：最贵的实验预算，花在谁身上最后一步，模拟真实研发里最烧钱的决策：实验预算有限，下一批 300 个分子测谁？我用真实数据构造了一个闭环模拟：初始只给 300 个已标记分子（相当于第一轮实验的预算），剩下 7896 个当作"未合成分子池"，每轮挑 300 个"去做实验"，总共 6 轮。三种挑法：uncertainty（用随机森林自身 200 棵树的预测方差当不确定性，专挑模型"最拿不准"的）、random（随机挑）、greedy（挑模型预测活性最高的——很多新手默认的"聪明做法"）。 model = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=42) model.fit(X[train_idx], y[train_idx]) P = np.stack([t.predict(X[pool]) for t in model.estimators_]) mean, uncertainty = P.mean(0), P.std(0) # 森林免费送的不确定性 acq = mean + 0.5 * uncertainty # 采集函数：又好又拿不准同一个测试集上，三种挑法的成绩单：挑法初始 300 900 1500 1800 评价 uncertainty（挑最不确定） 0.900 0.825 0.8080.747 起点慢，终点最优 random（随机挑） 0.900 0.823 0.784 0.778 稳定 greedy（只挑预测最强） 0.900 0.888 0.8950.884 全程原地踏步图 13｜同样的 6 轮实验预算：greedy 的 MAE 六轮几乎纹丝不动（0.90 → 0.88），模型越学越"自信"却没有变准；uncertainty 前四轮甚至落后于 random，到 1800 样本才反超并拿到最优的 0.747。两个值得盯很久的现象：第一，greedy 六轮几乎在原地踏步。只挑模型最自信的分子去做实验，等于反复训练模型看同一类它已经会了的分子——数据越攒越多，多样性越来越窄。这反过来解释了 uncertainty 为什么有效：实验预算的价值不在于验证模型已经会的，而在于补上模型不知道自己不知道的。第二，uncertainty 的领先不是免费的，它是"熬"出来的。前四轮它甚至落后于随机挑选，直到第 6 轮（1800 样本）才反超——不确定性采样买的那些"怪分子"前期看着浪费，后期集中兑现。如果你只做两轮实验就下结论"主动学习没用"，你就把这个故事讲反了。真实项目里预算和耐心都有限，这正是采集函数设计（探索与利用的配比）成为一门手艺的原因。十四、七份交接物：MVP 的验收标准整个项目跑完，不要求论文，不要求 SOTA，只要求这些文件能串起来：序号文件（aidd-mvp 工程产出）回答的问题 01 target_rank.csv 为什么打这个靶点？证据和权重都写在里面 02 pocket.json 口袋在哪？20 个残基 + 盒子中心 + 两套编号对照 03 dataset.csv 标签从哪来？含测量次数和离散度 04 07_baseline.json 模型多准？两种切分方式下的诚实答案 05 08_chemprop.json 换图神经网络有多大提升？（本文答案是：负的） 06 docking.csv / 09_docking.json 结构信息提供了什么？重对接自检 + 打分正交性 07 10_admet.json / 11_closed_loop.json 测谁？下一轮预算怎么花？给第一次完整做的人排一个节奏——每周 4 小时，四周走完：周任务必须看到的结果 W1 config + 靶点排序 + 结构下载 + 口袋提取从一个基因名走到 20 个口袋残基，编号偏移自己查清楚 W2 ChEMBL 取数 + 标准化 + pIC50 + 数据体检从 18381 条原始记录走到一张能看出脏数据的分布图 W3 骨架切分 + RF 基线 + Chemprop 对照亲手复现"随机切分 0.51 vs 骨架切分 0.60"式的落差 W4 Docking 自检 + ADMET + 帕累托 + 主动学习模拟看到对接分数与活性正交、greedy 曲线原地踏步十五、MVP 算通过的标准：不看指标，看四问不是 AUROC > 0.9，也不是 MAE < 0.5。而是合上文章，能自己从头画出整条链—— 靶点证据 → 结构 → 口袋 → 活性数据 → 清洗 → 切分 → 基线模型 → Docking 粗筛 → 多目标 → 下一轮实验 → 新标签回流然后对每一条箭头回答四个问题：输入是什么？（数据格式、来源、数量级）输出是什么？（交给下一环节的文件长什么样）这一步为什么必须存在？（不做会发生什么）这一步错了，会污染哪几个下游环节？第四问最难，也最值钱。本文的六个坑就是现成的例子：写死的口袋坐标让对接全错；Target identity 选错，标签语义全混；pIC50=17.3 不剔除，Top1 排序全毁；切分方式用错，你对模型的所有期待都是虚高的；把药性过滤放在活性筛选的位置，pipeline 会安静地交出一堆无效 Lead；把对接分数当排序器，你最强的分子会从指缝里溜走。如果四问都能答上来，恭喜你——你已经拥有了一张属于自己的地图，而不是一篇读过的文章。写在最后：先跑通，再演进你刚跑通的这条流水线，正是"十五五"第一道题的前半程——在更大的搜索空间里，更快地找到值得验证的候选——的具体形状。你看它由什么组成：靶点证据排序、结构处理、公开数据清洗、骨架级验证、多目标决策、实验预算分配——没有一步是玄学，全部可以在一台笔记本上跑通。英矽智能用 AI 平台把 TNIK 靶点到临床前候选压到 18 个月、rentosertib 现在进了Ⅲ期；晶泰科技把机器人实验室接进"设计-合成-测试-分析"循环。拆开看，他们的底座和这篇的 MVP 是同构的，差别在于规模、数据和湿实验的自动化程度。所以别小看这条"慢"的流水线。等你把七站逐一走完，后面再学 GNN、Diffusion、生成模型时，每一个新模型都会自动落进一个具体工位——你知道它的输入是谁给的、输出该交给谁、这一环错了会污染哪里。到那时，你学的不再是一堆"AI 制药技术"，而是在持续升级一条你已经理解的流水线。先跑通，再深挖；先闭环，再高级。留一个问题，欢迎评论区聊聊：伪代码的 demo 库跑出了 3 个"Lead"，一个都不是 EGFR 抑制剂，而真药被 QED 过滤器拒收——"跑通"和"跑对"的距离，你在哪个环节付过学费？「零基础入门 AI制药」系列 : ① 起始篇从新冠 mRNA 到 AI 制药：药物研发，正在从“大海捞针”走向“计算设计” ② 第 1 课AI 制药第一课：不讲任何模型，先教你和 AI「读懂」一个分子 ③ 第 2 课AI制药第2课：跑通了RDKit，却看不懂输出结果？一篇讲透AI制药的四层生化语义，彻底告别黑盒炼丹 ④ 政策篇AI制药政策篇：《医药工业发展"十五五"规划》给中国创新药出了两道题，AI擅长回答第一道题，却无法独立回答第二道题 ⑤ 工具篇AI 制药工具篇：工欲善其事，必先利其器-从 RDKit到DiffDock，搭好你的第一个 AIDD工作台 ⑥ 实践篇-上AI 制药实践篇：从疾病到候选分子，用一个 MVP跑通端到端AIDD Pipeline，理解全流程宏观地图 ⑦ 行业篇：2026AI制药行业全景：市场、技术路线、商业模式与未来机会 ⑧本篇属于：实践篇-下，带你真正跑通一个AIDD Pipeline MVP。如果这篇帮你跑通了第一条 AIDD 流水线（篇幅原因完整的aidd-mvp工程代码有兴趣，欢迎关注或私信交流，或者点赞 / 在看 / 收藏 / 转发给同样在学 AI 制药的朋友），下一篇我们钻进第一个工位的细节。注：本文全部模型指标与统计数字为作者于 2026 年 10 月在本机实跑所得，环境与随机种子（seed=42）已在文中给出，整条流水线由 aidd-mvp 工程 run_all.sh 一键复现；结构编号核验方法见第七节，对接自检方法见第十一节。本文仅用于技术学习交流，不构成任何投资建议或用药建议。

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皓奇星 | 抗体偶联寡核苷酸的质谱OAR值解析

01 概述抗体偶联寡核苷酸（AOC）相对抗体偶联药物（ADC）存在OAR (oligonucleotide-to-antibody ratio) 值表征难度大的问题，主要由于寡核苷酸的分子量大，一般比连接子-小分子药物分子量大一个数量级，同时带负电，用HIC和RP以及RPLC-MS等常规检测方法较难表征其OAR，本文介绍了基于质谱的AOC OAR检测方法，包括尺寸排阻色谱-质谱联用（SEC-MS），阳离子交换相互作用色谱-质谱联用（SCX-MS）和基质辅助激光解吸质谱（MALDI-TOF-MS）。 02 SEC-MS解析AOC OAR值第一个案例是trastuzumab通过连接子NHS-PEG4-azide偶联dibenzocyclooctyne (DBCO)-triethylene glycol-modified ，抗体的赖氨酸与NHS-PEG4-azide反应修饰上叠氮官能团，修饰上1个连接子分子量增加273.29 Da，然后通过叠氮和炔基点击化学反应修饰上寡核苷酸，修饰一个寡核苷酸分子量增加6977.8Da，加上连接子分子量增加7.2 KDa；液质系统采用Thermo Fisher Scientific Ultimate 3000串联ESI Q Exactive HF Orbitrap FTMS，SEC色谱柱为MAbPac SEC-1, 5 μm, 300 Å, 4x150 mm, 质谱参数设置如下：R=60000, CID 75-150 eV。采集谱图如图1所示，通过降低质谱分离度设置，可以有效降低噪音干扰，获得OAR值分布谱图。图 1 完整AOC样品的SEC−Orbitrap FTMS分析谱图第二个案例通过半胱氨酸偶联抗体和siRNA；液质联用系统采用Acquity UPLC BEH SEC柱，1.7μm，4.5x100 mm，流动相为50 mM 醋酸铵，0.3 mL/min，柱温55 ℃，质谱喷雾电压4.2 kV，离子转移管温度320 ℃; 从图2可以看出OAR1 AOC质谱图。图2 半胱氨酸偶联制备的OAR1 AOC质谱图案例三的抗体端采用4-azido-benzoyl fluoride修饰上叠氮，和偶联上BCN官能团的寡核苷酸进行点击化学反应；样品用EndoS酶进行脱糖处理后直接上样，SEC-MS流动相为0.1 M醋酸铵，pH6.8；抗体偶联siRNA质谱图见图3，从图中可以看到含有1条单链和双链的AOC。图3 抗体偶联siRNA质谱图案例四中AOC由IgG1抗体通过MCC连接子和siRNA进行偶联，平均OAR值1和2两个样品；SEC-MS条件如下：ACQUITY Protein BEH SEC柱，200 Å，1.7 μm，2.1x150 mm；进样10 μL 1 mg/ml AOC，0.065 mL/min，流动相为50 mM 醋酸铵，pH6.8，等度洗脱，质谱为ACQUITY RDa Detector，ESI源，400-7000 m/z，扫描速度2 Hz，毛细管电压1.5 kV，锥电压150 V，脱溶剂温度350 ℃。图4中分别是裸抗，AOC OAR1，AOC OAR2样品的SEC UV谱图和质谱图，该方法可以在SEC柱上部分区分开偶联样品和裸抗，质谱结果可以给出OAR值单组份的百分比，便于计算OAR值。图4 裸抗和AOC的SEC色谱图（A）和质谱图（B） 03 CSX-MS表征AOC OAR值阳离子交换色谱柱为BioResolve™ SCX mAb Column, 3 µm, 2.1 x 100 mm，柱温30℃，流动相A为10 mM 醋酸铵，pH5.0，流动相B为160 mM 醋酸铵，pH8.5；梯度条件：0-1.0-21.0-22.0-23.0-30.0 min，5-5-75-75-5-5 B%，流速0.1 ml/min，进样10 μg；质谱系统采用ACUITY RDa，ESI正离子模式，400-7000 m/z，锥电压150 V，脱溶剂温度350 ℃；液质检测结果见图5，从紫外谱图可以看出阳离子交换色谱可以很清晰地区分开偶联样品和裸抗，推测得益于阳离子交换pH和盐浓度变化，可以直接用色谱图的峰面积计算OAR值。图5 SCX-MS分析AOC OAR值色谱分离谱图(A)和去卷积质谱图(B) 04 MALDI-TOF-MS解析AOC OAR值相对于SEC-MS和SCX-MS，MALDI-TOF-MS方法样品不用脱糖或者还原等预处理。案例一中曲妥珠抗体通过4-(N-马来酰亚胺基甲基)环己烷-1-羧酸琥珀酰亚胺酯(SMCC)连接子偶联带有巯基的寡核苷酸，MALDI-TOF-MS谱图见图6，采用芥子酸作为样品基质；图中单抗在14万Da和7万Da附近各有一个峰，分别代表其带一个电荷和2个电荷；TTZ-ON1和TTZ-ON2分别为偶联了分子量为6900.6Da的不同结构寡核苷酸，OAR值分别为1:1, 1:2, 1:3。图6 MALDI-TOF-MS表征曲妥珠单抗(粉色)和其寡核苷酸偶联物(绿色和蓝色)谱图案例二如图7所示，抗咖啡因抗体的赖氨酸通过SMCC和含有巯基的DNA进行随机偶联反应，从图中可以看到峰形比较宽，主要原因是DNA的负电中和了抗体的赖氨酸端基，同时还可以观察到抗体分解片段。图7 MALDI-TOF-MS表征抗咖啡因抗体偶联分子量为6968 Da的DNA链 05 总结 SEC-MS表征AOC的OAR方法比较成熟，SEC分离色谱条件受AOC上寡核苷酸负电影响较小，采用可以和质谱兼容的挥发性盐，且其盐浓度比较低，样品经过色谱分离后直接进行质谱检测，获得OAR值。SCX-MS可以提供互补检测，得益于SCX高分离度，一方面可以用SCX上的色谱峰面积直接计算OAR，同时通过质谱检测结果确认峰组成。相对于SEC-MS和SCX-MS，MALDI-TOF-MS方法不用进行样品脱糖或者还原等预处理操作。参考文献 [1] Konstantin O. Nagornov, Natalia Gasilova, et al. Drug-to-Antibody Ratio Estimation via Proteoform Peak Integration in the Analysis of Antibody−Oligonucleotide Conjugates with Orbitrap Fourier Transform Mass Spectrometry. Analytical Chemistry, 2021, 93, 12930−12937. [2] Michael Cochran, Danny Arias, Rob Burke et al. Structure−Activity Relationship of Antibody−Oligonucleotide Conjugates: Evaluating Bioconjugation Strategies for Antibody−siRNA Conjugates for Drug Development. Journal of Medicinal Chemistry. 2024, 67, 14852−14867. [3] Tony Rady, Victor Lehot, Julien Most et al. Protocol to generate, purify, and analyze antibody-oligonucleotide conjugates from off-the-shelf antibodies. STAR Protocols, 5,103329. [4] Samantha Ippoliti, Ying Qing Yu, Connor Brandenburg et al. Expanding the Antibody-Oligo Conjugate (AOC) Characterization Toolbox: Part 1-OAR Analysis and Conjugation Process Monitoring. Waters Application Note. 720009048. 2025. [5] A. M. Carvalho, A. Manicardi, C. V. Montes et al. Decoration of trastuzumab with short oligonucleotides: synthesis and detailed characterization. Organic & Biomolecular Chemistry, 2013, 00, 1-3. [6] Ana Margarida Carvalho, Cinthya Yamila Véliz Montes, Rudolf J. Schneider et al. An anti-caffeine antibody-oligonucleotide conjugate for DNA-directed immobilization in environmental immunoarrays. Langmuir, 2018, 34, 14834-14841. 皓奇星 | 从“快”到“稳”，再到“可预见”：重构细胞株构建开发周期的技术路线皓阳平台型高适配HCP试剂盒上线：低成本、高匹配度的全生命周期HCP检测方案皓奇星 | 抗体药物偶联物（ADC）纯化技术全解析：从理论到实践内容汇聚，一文尽览 2025 精彩年度精彩内容全集，送上！速来围观叮咚！您有一份消息待查收 2026 关于我们杭州皓阳生物技术有限公司成立于2015年，专注于为客户提供抗体、融合蛋白、ADC类产品从早期成药性评估、 IND药学研究到商业化生产的一站式研发、生产服务。服务内容包括：早期成药性评估，稳定细胞株构建，抗体及ADC工艺开发，中试生产和IND申报，临床样品生产，工艺表征、验证和商业化生产，培养基开发定制开发等。公司在上海和杭州两地设有研发、生产基地，上海研发中心依托多种分析手段和瞬时表达平台为客户提供从人源化设计，活性分析到成药性分析多维度的分子设计和评估；杭州研发中心拥有自主开发可授权的高表达稳定细胞株构建平台（皓越）和工艺开发平台；中试生产基地建有完善的250L/500L规模抗体原液和成品GMP生产线和100L规模ADC原液GMP生产线，分别能够在6个月和7个月提供从DNA到毒理批抗体和ADC样品交付。同时公司还在建3*2000L规模抗体商业化生产线和500L规模ADC商业化生产线。皓阳生物致力于通过帮助新药研发来推动生物医药领域的进步，实现创新为民、科技惠民的目标。公司立足中国，实践 “聆听深耕开拓共赢”的企业精神，努力打造一个行业地位突出，管理先进的现代化企业。更多详情请访问公司官网：www.hs-biopharm.com

抗体药物偶联物临床研究CSCO会议siRNA多肽偶联药物

100 项与枸橼酸咖啡因相关的药物交易

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外链

KEGG	Wiki	ATC	Drug Bank
D07603	枸橼酸咖啡因	D11AX26 N06BC01	DB00201

研发状态

批准上市

10 条最早获批的记录,

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适应症	国家/地区	公司	日期
新生儿呼吸暂停	加拿大	CHIESI Farmaceutici SpA	2020-03-04
呼吸暂停	美国	Hikma Pharmaceuticals USA, Inc.	1999-09-21

未上市

10 条进展最快的记录,

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适应症	最高研发状态	国家/地区	公司	日期
神经肌肉阻滞逆转	临床1期	美国	The University of Chicago	2023-05-01

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临床结果

适应症

分期

评价

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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


NCT07076654 (Pubmed \| J Anesth Analg Crit Care)	N/A	低血压	90	200 mg oral caffeine	鹹淵壓繭壓壓夢艱壓窪(膚遞壓餘膚鹽淵獵鹽簾) = 網觸齋蓋顧糧獵襯醖積鏇壓選簾憲膚襯鬱壓齋 (鹽憲齋選鑰壓淵遞齋網 ) 更多	积极	2026-01-15
				Placebo	鹹淵壓繭壓壓夢艱壓窪(膚遞壓餘膚鹽淵獵鹽簾) = 夢觸鑰壓餘鑰觸餘鏇獵鏇壓選簾憲膚襯鬱壓齋 (鹽憲齋選鑰壓淵遞齋網 ) 更多
NCT05741385 (CTgov)	N/A	纤维化 \| 肝硬化	4	warfarin sodium+warfarin+omeprazole+metoprolol+midazolam+caffeine	積壓願壓糧襯壓襯積衊(窪醖製醖顧遞觸選鑰襯) = 糧餘選觸廠壓構糧壓獵憲簾顧遞顧鬱襯醖窪鬱 (齋積齋網網膚餘膚網願, 37.3) 更多	-	2025-09-10
NCT06195137 (Pubmed \| J Oral Rehabil)	N/A	口灼伤综合征	118	Caffeine 120-150 mg	醖窪繭鬱簾壓願廠膚醖(範顧壓鑰願艱艱齋築範) = 廠糧製積簾鏇糧蓋艱襯鹽範繭夢廠願鑰鹽齋淵 (簾夢餘製鏇衊蓋選繭醖 )	积极	2025-07-01
				Alpha-Lipoic Acid 200 mg	醖窪繭鬱簾壓願廠膚醖(範顧壓鑰願艱艱齋築範) = 選艱襯觸遞鑰繭遞鬱蓋鹽範繭夢廠願鑰鹽齋淵 (簾夢餘製鏇衊蓋選繭醖 )
NCT04950660 (CTgov)	临床4期	雄激素不敏感综合征 \| 疼痛 \| 特发性脊柱侧弯	61	Caffeine Tablet (Caffeine Arm)	範糧醖築製積鑰襯淵鑰(範鬱繭簾顧壓膚壓願淵) = 艱簾鏇製淵網繭餘觸顧願壓窪糧築構衊構襯遞 (願襯壓窪築鏇遞糧糧製, 0.41) 更多	-	2025-02-21
				Placebo+Caffeine Tablet (Placebo Arm)	範糧醖築製積鑰襯淵鑰(範鬱繭簾顧壓膚壓願淵) = 構觸襯遞積夢憲鑰鏇鬱願壓窪糧築構衊構襯遞 (願襯壓窪築鏇遞糧糧製, 0.33) 更多
NCT03913221 (CTgov)	临床1期	缺氧缺血性脑病	17	Caffeine Citrate 5 mg/kg (Low Dose Caffeine (5 mg/kg))	壓淵窪網鬱淵積範窪餘(廠醖鹹齋願衊壓願觸繭) = 膚繭餘觸糧醖鬱夢遞繭獵願鏇壓築遞簾鑰壓鬱 (觸範選觸繭衊蓋憲鑰築, 324.96) 更多	-	2024-09-19
				Caffeine Citrate 10 mg/kg (High Dose Caffeine (10 mg/kg))	壓淵窪網鬱淵積範窪餘(廠醖鹹齋願衊壓願觸繭) = 憲繭構壓壓構襯糧襯觸獵願鏇壓築遞簾鑰壓鬱 (觸範選觸繭衊蓋憲鑰築, 134.42) 更多
NCT03340727 (MoCHA, CTgov)	临床3期	呼吸暂停	827	Placebo	選衊範鹹鹹淵襯顧廠構(鹽膚蓋蓋鹹醖壓簾築構) = 窪鏇繭餘鹹糧製構醖膚顧積糧憲齋壓壓襯範壓 (鹽鏇蓋鹽夢簾繭淵遞憲, 簾壓鏇壓遞夢壓艱壓獵 ~ 觸齋構範築觸顧獵壓遞) 更多	-	2024-06-28
NCT05919732 (CTgov)	临床4期	腹股沟疝	20	Dexmedetomidine+Tylenol+Bupivacaine+Caffeine (Caudal Infusion)	構簾鏇範淵窪壓簾淵獵 = 衊繭範鏇齋遞構網蓋顧積夢繭蓋製鑰夢膚繭鬱 (壓膚鬱壓網憲觸築襯廠, 製壓醖餘鬱艱構艱齋鹹 ~ 壓蓋廠製夢艱憲夢鏇衊) 更多	-	2024-04-02
				Tylenol+Propofol+caffeine+bupivacaine+rocuronium (General Anesthesia)	構簾鏇範淵窪壓簾淵獵 = 鏇齋艱壓鏇餘鹹範壓願積夢繭蓋製鑰夢膚繭鬱 (壓膚鬱壓網憲觸築襯廠, 顧網鏇繭鏇醖鹹鏇襯鏇 ~ 衊醖製範蓋積顧醖餘齋) 更多
NCT02323698 (CTgov)	临床1/2期	脊髓损伤 \| 缺氧	36	AIH+Caffeine (Caffeine/AIH)	範襯淵範淵憲鑰蓋糧築(蓋齋繭遞觸願構鏇蓋獵) = 構齋夢淵觸齋壓衊衊鬱膚積膚網觸製窪選範憲 (選壓築鏇願廠糧窪醖淵, 2.2) 更多	-	2022-08-09
				Placebo (Placebo/AIH)	範襯淵範淵憲鑰蓋糧築(蓋齋繭遞觸願構鏇蓋獵) = 齋餘鹹蓋壓願醖夢襯蓋膚積膚網觸製窪選範憲 (選壓築鏇願廠糧窪醖淵, 2.2) 更多
NCT03577730 (CTgov)	早期临床1期	术后疼痛	71	Caffeine Citrate (Experimental)	遞鏇艱簾鬱蓋鑰糧憲鏇(艱繭觸廠製淵憲醖膚餘) = 憲築製膚積顧選製餘齋範範鏇範蓋膚構鑰蓋餘 (膚繭顧願壓糧膚憲願餘, 顧廠獵製淵壓顧淵鏇願 ~ 製夢鏇壓膚窪衊艱壓鹽) 更多	-	2021-10-06
				Dextrose Water (Control)	遞鏇艱簾鬱蓋鑰糧憲鏇(艱繭觸廠製淵憲醖膚餘) = 壓鏇膚醖構廠鹽網網襯範範鏇範蓋膚構鑰蓋餘 (膚繭顧願壓糧膚憲願餘, 窪願鹹艱壓齋餘淵憲壓 ~ 構鏇餘憲願願壓鑰齋淵) 更多
NCT01629329 (Migraine, CTgov)	临床4期	急性偏头痛	93	Acetaminophen+Caffeine+Aspirin (Aspirin, Acetaminophen, Caffeine Pills)	簾餘範夢構範選夢製觸(憲鬱遞醖窪顧鏇遞鹹夢) = 衊獵範選醖鏇壓夢糧選遞壓獵築願築願願顧鏇 (糧繭簾鑰鑰顧範醖膚顧, 廠簾窪選積膚積遞醖鬱 ~ 齋鑰淵齋繭鬱網鹽餘鹽) 更多	-	2020-03-18
				Prochlorperazine (Prochlorperazine 10mg)	簾餘範夢構範選夢製觸(憲鬱遞醖窪顧鏇遞鹹夢) = 蓋淵壓廠襯選餘遞餘醖遞壓獵築願築願願顧鏇 (糧繭簾鑰鑰顧範醖膚顧, 獵顧廠鑰齋遞齋艱鏇膚 ~ 糧淵築窪窪鏇夢築繭選) 更多