Amikacin Sulfate

近日，江苏省药品（医用耗材）阳光采购和综合监管平台发布《关于调整部分药品挂网价格的通知》（苏易药发〔2025〕61号），按相关程序对药品价格联动转型申请进行确认，对大批药品的挂网价格进行调整。 照片来源：江苏省公共资源交易中心 通知显示，此次挂网价格调整共涉及138个药品，其中出现很多知名肿瘤、心血管临床治疗热门药物的身影，涉及扬子江、科伦、人福、双鹤等知名药企。比如，用于治疗恶性脑肿瘤的替莫唑胺胶囊，原研药企是默沙东，淄博万杰制药有限公司的仿制药在这次江苏省价格调整中由原价每盒1028.51元，降至每盒839.88元。而乐普制药用于高胆固醇血症治疗的瑞舒伐他汀钙片，在江苏省挂网价由原本的104.44元，直降为7.33元，降幅高达92.98%。 今年以来，国家医保局已经开展建设“全国挂网药品价格一览表”，要求各省要于2025年3月底前将排查情况反馈国家医疗保障局。正因为江苏省此次调整降价所涉品种范围、幅度令人惊讶，原本应该是常规的价格联动，而被业界看成是发出的价格整治信号。 科伦药业在回复《华夏时报》记者采访时表示，按照国家医保局推动的全国挂网价格联动政策要求，公司主动优化产品挂网价格。 临床热门药品价格下调 《华夏时报》记者通过梳理江苏省公示的药品挂网价格调整表发现，对比原价格和调整后价格，多数药品降价明显，其中有29个药品降幅超过50%，降幅超过80%的药品有6个，有3个药品降幅超过90%。 照片来源：江苏省公共资源交易中心 降幅超过90%的三个药品十分抢眼，除乐普制药的瑞舒伐他汀钙片之外，华中药业的盐酸氨溴索注射液价格从每支3.58元调整至0.35元，新乡市常乐制药的硫酸阿米卡星注射液从原价的每支19.8元降至1.5元。 氨溴索是一种在临床广泛使用的祛痰药物，盐酸氨溴索注射液由勃林格殷格翰研发。米内网数据显示，氨溴索在中国三大终端六大市场的销售峰值超过80亿元，这也让该品种成为市场竞争极为激烈的产品之一。 因注射液的特殊属性，盐酸氨溴索注射液主要的市场为院内，未中标的产品可能会受到较大影响。在集采政策实施下，氨溴索在中国市场的竞争格局发生了显著变化，其国产替代进口的趋势愈加明显。在第四批国采中，10家国内药企的盐酸氨溴索注射液中标，勃林格殷格翰并未中选。从国采中选产品降幅来看，石家庄四药降价最猛，从16.80元降至0.59元，降幅为96.5%。云南龙海天然植物的盐酸氨溴索注射液中标价格最低，只有0.23元，降幅为90%。 在此次江苏省药品价格调整中，几款抗肿瘤药物的价格调整值得关注。如浙江海正生产，治疗卡波氏肉瘤的国产特效药——盐酸多柔比星脂质体注射液，价格从原来每盒4480元降至每盒3890元；正大天晴也有抗癌药申请了价格调整，其中，吉非替尼片每盒从450元调整至445元，价格变动并不大。 吉非替尼是第一个用于治疗非小细胞肺癌的分子靶向药物，由阿斯利康研制，2005年在中国上市，并保持中国市场垄断长达10年之久，价格曾高达5000元/盒。2017年以来，随着齐鲁制药、正大天晴等的吉非替尼仿制药上市，推动原研药不断降价到千元以内直至几百元。 值得一提的是，一些知名药企的大品种也在此次江苏省价格调整中申请降价，并且降幅不小。如丽珠集团的注射用绒促性素，原价是每瓶51.32元，调整后是每瓶12.31元，降价幅度76%。据米内网数据显示，2022年的绒促性素药物领域，丽珠集团的市场占有率约有10%，仅排在雅培、默克之后，位列第三。 2025药品价格治理大年 主动申请降价背后是药企面临的多重压力。 在此次江苏省的价格调整中，科伦药业生产的0.5g注射用氨苄西林钠申请从每瓶19.5元降至每瓶9.95元，另外两个规格的注射用氨苄西林钠也有不同幅度降价。注射用氨苄西林钠为抗感染类药物，适用于敏感菌所致的呼吸道感染、胃肠道感染、尿路感染、软组织感染、心内膜炎、脑膜炎、败血症等。米内网数据显示，2023年在中国城市公立医院、县级公立医院、城市社区中心以及乡镇卫生院（简称中国公立医疗机构）终端销售额超过8亿元，同比增长76.91%。 注射用氨苄西林钠市场竞争激烈，国内现有注射用氨苄西林钠舒巴坦钠文号94个，其中倍特药业、科伦药业、福安药业、鲁抗医药等13家企业的注射用氨苄西林钠舒巴坦钠品已通过一致性评价。 注射用氨苄西林钠已进入第十批国家药品集采，不过科伦药业并未中标，因此有业内人士称，科伦药业此番价格调整有为产品主动降价换市场之意。科伦药业在回复本报记者时表示，该举措有助于公司在现有的挂网政策及价格治理环境下保持药品合理价格，提升产品的市场竞争力，维持市场份额和地位。 可以明确的是，药企今后面临的价格压力会长期存在。随着全国统一的医保信息系统的建成，省际间价格信息壁垒已被打破。为减小区域间价差，2024年，国家医保局组织开展“四同药品”（即同通用名、同剂型、同规格、同厂家药品）价格治理，运用统计方法测算形成该产品具有代表性的价格水平，引导企业主动纠正、下调挂网高价。目前，“四同药品”价格治理目标已基本实现，总计规范了2.7万余个药品品规的价格。 2025年医药价格治理还将持续，各地对全国挂网药品价格一览表的行动已在路上。比如，黑龙江省强调对省内存在挂网价格高于全国最低价、包装和规格价格倒挂等情况，未及时申报动态调整或未调整到位的药品，及仿制药挂网价格高于参比制剂价格的药品进行暂停挂网处理。 医药行业独立评论人肖肖向本报记者表示，药品挂网价格治理之外，近年来，国家医保局通过“约谈”进行医药价格治理的次数明显变多。国家医保局约谈的影响面不仅仅是集采中选的品种，而是作用于整个药品医疗器械市场那些尚未进入集采的企业也得早做准备。 来源：华夏时报 记者：于娜 点击 阅读原文 了解更多

引言：传统药物研发聚焦于蛋白质靶点，但人类基因组中仅约 0.05% 的序列被成功“药物化”，且仅覆盖 10-15% 的疾病相关蛋白。RNA（包括mRNA和非编码RNA）作为新兴靶点，可覆盖 85-90% 的疾病相关蛋白编码基因，并为非编码RNA相关疾病（如癌症、神经退行性疾病）提供全新治疗窗口。关键里程碑：FDA批准的RNA剪接调节剂 瑞迪普兰（risdiplam） 证明了RNA靶向药物的可行性，但RNA的动态结构、复杂折叠模式和高通量筛选难度仍是主要瓶颈。AI的介入正从以下维度突破： 靶点发现：挖掘RNA与疾病的关联。 结构预测：解析RNA的二级/三级结构及动态构象。 分子设计：高效筛选和优化RNA结合小分子。AI核心武器库：算法选择与优化策略 AI在药物研发中的应用需根据任务需求选择合适算法，并解决过拟合、数据偏差等问题：表1：常用机器学习算法的适用场景算法优势场景典型案例随机森林高维数据、抗噪声能力强预测癌症相关lncRNA（CRlncRC模型）支持向量机（SVM）小数据集、非线性分类识别miRNA-疾病关联（IBRel工具）图神经网络（GNN）分子图结构分析虚拟筛选miR-21抑制剂（命中率提升50%）深度学习（CNN/LSTM）序列与结构特征提取RNA二级结构预测（MXfold2，准确率超90%） 关键挑战： 数据稀缺：RNA-小分子互作实验数据不足（如PDB中仅3.2%含RNA结构）。 动态性建模：RNA构象随环境动态变化，需结合分子动力学（MD）模拟与AI优化。AI驱动的RNA靶点识别：从结构到功能1. 疾病相关RNA的挖掘 文本挖掘技术： IBRel工具：通过远程监督和多实例学习，从2800万篇PubMed摘要中提取miRNA-基因关系（准确率77%）。 atheMir模型：结合神经网络和语义分析，识别动脉粥样硬化相关的643个miRNA-基因对。 多组学整合： CRlncRC模型：整合基因组、表观遗传和网络特征，利用随机森林/SVM识别121个癌症相关lncRNA。2. RNA二级结构预测：从热力学到深度学习 传统方法：基于自由能最小化（如RNAfold），但忽略非经典碱基配对（如假结）。 AI突破： MXfold2：结合热力学参数与深度学习，预测精度提升20%（测试集F1分数达0.89）。 SPOT-RNA：利用10万+ RNA序列训练残差网络，支持假结预测（AUC=0.92）。3. RNA三级结构预测：精度与速度的双重飞跃 传统工具瓶颈：如FARFAR2依赖蒙特卡洛采样，预测耗时长（数天）、精度低（RMSD>20Å）。 AI解决方案： DeepFoldRNA：基于自注意力机制预测几何约束，结合L-BFGS优化，平均RMSD仅 2.68Å，速度提升4000倍（图1）。 E2Efold-3D：端到端深度学习模型，直接输出原子坐标，在RNA Puzzle挑战中击败传统方法（RMSD<4Å）。 图1：DeepFoldRNA预测RNA三级结构流程 输入RNA序列→多序列比对→几何约束预测→L-BFGS优化→高精度模型（绿色为预测结构，蓝色为实验结构，RMSD=0.98Å）。4. 小分子结合位点检测 机器学习工具： RNAsite：融合序列和结构特征，随机森林模型区分结合位点（AUC=0.85）。 深度学习工具： BiteNet：3D卷积网络处理RNA体素化数据，识别动态结合口袋（如HIV TAR RNA的构象特异性位点）。 RLBind：全局与局部特征结合，提升长程相互作用预测能力。AI加速小分子发现：从虚拟筛选到优化1. 虚拟筛选：从亿级库中淘金 传统痛点：评分函数对RNA-小分子复合物构象预测差（仅20%准确率）。 AI改进： RNAPosers：随机森林模型评估配体姿态，原生构象召回率80%。 RNAmigos：图卷积网络生成分子指纹，搜索效率提升3倍（对比传统工具Informa）。2. RNA聚焦库设计：精准化学空间探索 Merck案例： 基于5.5万化合物HTS数据，训练朴素贝叶斯模型筛选出3800个RNA结合分子，命中率提升3倍。 关键化学特征：高芳香性、氮杂环、适度亲脂性（图2）。 ROBIN数据库： 整合36个核酸靶点的微阵列数据，Lasso回归识别RNA结合分子标志（如范德华表面积、拓扑电荷）。 图2：RNA聚焦库中的富集子结构 左：Merck的ALIS筛选平台；右：ROBIN库中富集的化学骨架（如苯并咪唑、喹啉衍生物）。3. 命中到先导优化：从QSAR到生成式AI QSAR模型： Hargrove团队：针对HIV TAR RNA，发现芳香表面积和静电势是结合关键（R²=0.82）。 生成式AI： 结核分枝杆菌核糖体RNA抑制剂设计：结合Lasso回归与CNN，设计10个新型2-苯基噻唑衍生物，4个IC50<10μM（图3）。 图3：AI设计的RNA抑制剂及活性 左：RNA发夹结构（红色为靶点）；右：AI优化分子（如化合物4，IC50=9.1μM）。未来挑战与突破方向 数据瓶颈： 当前RNA-小分子互作数据库（如R-BIND、ROBIN）仅涵盖数千条目，需扩展至百万级。 倡议开放数据共享（如Schneekloth团队公开微阵列数据集）。 动态RNA建模： 开发AI优化的分子力场，提升MD模拟精度（如基于实验NMR数据校正二面角参数）。 跨学科协作： 药企与学术界联合培养“AI+RNA”复合型人才，推动算法开源（GitHub平台）。 伦理与产业化： 制定数据隐私、算法透明度标准，避免偏见与责任纠纷。结语：AI重塑RNA药物研发范式 从靶点发现到分子设计，AI正成为RNA药物研发的“加速引擎”。随着多组学数据爆发与生成式AI的成熟，首个AI驱动的RNA靶向药物有望在5年内进入临床。然而，数据、算法与跨学科协作仍是突破的核心。 识别微信二维码，添加抗体圈小编，符合条件者即可加入抗体圈微信群！ 请注明：姓名+研究方向！ 本公众号所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源和作者，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系(cbplib@163.com)，我们将立即进行删除处理。所有文章仅代表作者观点，不代表本站立场。