Givosiran Sodium

文献笔记 小 RNA 药物（如 siRNA、miRNA、ASO）能靶向传统药物难以作用的基因，但其脱靶效应是研发中的主要障碍。这篇 2025 年的文献系统综述了如何减轻这类脱靶效应，重点探讨了从序列设计、化学修饰等常规方法，到利用网络理论和人工智能等前沿计算工具进行预测与优化的策略，为开发更安全、更精准的 RNA 疗法提供了全面的路线图。 速览 引言 非编码 RNA（ncRNA）是一类不编码蛋白质的 RNA 分子，但在许多生物学过程中扮演重要调控角色。ncRNA 根据长度可分为： 小非编码 RNA（sncRNAs）：< 200 个核苷酸 长非编码 RNA（lncRNAs）：> 200 个核苷酸 本文重点关注以下三类： 内源性 microRNAs：通过部分互补配对与目标 mRNA 结合，主要在 3'-UTR 区结合，可调控多个靶点，适用于复杂多基因疾病。其“种子区域（5′ 端的第 2-8nt）”对识别目标至关重要。 siRNAs：人工设计的双链 RNA，要求与目标 mRNA 完全互补配对，具有较高的特异性，常用于精准靶向单个基因。 RNA 亚型 ASOs：单链、化学修饰的 RNA 或 DNA 分子。不仅可以结合成熟 mRNA，还可作用于 pre-mRNA 或 miRNA，从而调控基因表达。适用于需长期给药的疾病（如遗传性疾病）。 ⚠️ 注意：这三种类型之间没有严格的界限，因为它们有一些共同特性：都通过碱基互补配对识别其靶点，直接或间接作用于 mRNA，能够靶向传统小分子药物难以作用的“不可成药基因”。整篇综述中将它们统称为小 RNA。 脱靶效应是小 RNA 疗法开发中的主要障碍之一，分为两类： 杂交依赖性脱靶效应：小 RNA 与非目标 RNA 因序列相似而错误结合。尤其是 siRNA 可能像 miRNA 一样，通过种子区域结合多个非目标 mRNA，称为 “miRNA-like 脱靶效应”。 杂交非依赖性脱靶效应：小 RNA 与细胞中非 RNA 分子（如蛋白质）发生非特异性相互作用。可能激活免疫反应，引发炎症。 Fig. 1 siRNAs、miRNAs 和 RNA 亚型 ASOs 作用机制的分子背景。siRNAs 和 miRNAs 的功能具有共同元素。两者都利用基于 RISC 的作用机制，但需要不同程度的序列互补性。siRNA 可以像 miRNA 一样发挥作用，从而导致类似 miRNA 的脱靶效应。RNA 亚型 ASOs 通过与其靶向的 miRNA、pre-mRNA 或 mRNA 杂交，从而通过抑制 miRNA、调节剪接或 mRNA 沉默来减少基因沉默。这些机制在多个层面上干扰了内源性 miRNA 和 mRNA 之间复杂的竞争性内源 RNA（ceRNA）网络的相互作用。 该综述聚焦小 RNA 疗法（siRNA、miRNA、RNA 亚型 ASO） 在临床应用中的核心挑战 ——杂交依赖性脱靶效应（尤其 miRNA 样脱靶效应），系统阐述了降低脱靶效应的传统策略（序列设计、化学修饰、靶点预测），介绍了网络理论和人工智能在脱靶预测中的创新应用，结合临床案例和实验验证方法，强调这些技术对提升小 RNA 疗法特异性、减少不良反应及推动其临床转化的关键作用，同时指出当前预测工具的局限性。 小 RNA 疗法的临床进展 已获批与在研的小 RNA 药物 命名规则： siRNA 药物：以“-siran”结尾（如 patisiran） ASO 药物：以“-rsen”结尾（如 nusinersen） miRNA 药物：目前尚无统一命名规则 已获批药物举例： 在研药物举例： 临床安全性问题 免疫相关不良反应 MRX34（miR-34 模拟物）：因引发严重免疫反应（如细胞因子释放综合征）在 I 期研究中终止。 机制：小 RNA 结构可能被免疫系统识别为“外来病原体”，激活免疫反应。 器官特异性毒性 肝脏与肾脏毒性：Givosiran、Lumasiran、Patisiran、Nusinersen 等药物在评估报告中提示潜在肝/肾毒性。 维生素 A 缺乏：Patisiran 和 Vutrisiran 因降低转甲状腺素蛋白水平，可能导致维生素 A 缺乏。 其他安全问题 长期安全性数据缺乏：尤其是孕妇、哺乳期妇女、肝肾功能不全患者。 “隐藏毒性”：某些毒性只在特定疾病状态下才显现，需在早期研发中考虑。 A 型和 B 型不良事件： A 型不良事件（与药物机制相关）通常在临床试验的早期发现。 B 型不良事件（靶外效应）通常在市场授权后发现。机器学习可在临床试验早期阶段提高靶外事件的检测。 主要挑战：脱靶效应 脱靶效应的概述 什么是脱靶效应？ 简单来说，就是小 RNA 药物“打错了目标”。它本来被设计用来精确沉默某一个致病基因（这叫“在靶效应”），但由于生物系统的复杂性，它同时也影响了许多其他不相关的基因。 脱靶效应为什么是个大问题？ 在临床前研究阶段： 科学家利用小 RNA 来研究基因功能。如果发生脱靶效应，实验结果的解读会变得非常混乱。你观察到的现象可能不是由你目标基因沉默引起的，而是由其他被意外影响的基因造成的，从而导致错误的科学结论。 在临床治疗阶段： 脱靶效应可能导致药物产生意想不到的副作用（不良反应），影响治疗的安全性和有效性。 脱靶效应存在两种主要类型：杂交非依赖性脱靶效应和杂交依赖性脱靶效应。 杂交非依赖性脱靶效应： 机制：小 RNA 分子本身（而不是通过基因序列配对）直接与细胞内的其他蛋白质或免疫系统受体发生相互作用。 例子： ① 某些化学修饰（如磷硫酰）的寡核苷酸会非特异性地结合一些细胞蛋白，干扰其正常功能。 ② 小 RNA 的结构可能被免疫系统误认为是病毒入侵（如通过 Toll 样受体），从而触发炎症反应。 杂交依赖性脱靶效应： 机制：这是本章的重点。指小 RNA 通过其核苷酸序列，与非目标基因的 mRNA 序列发生了意外的配对（杂交），从而抑制了这些非目标基因的表达。 这又可以细分为： ① 序列互补性脱靶： 因为基因序列本身存在相似性，导致小 RNA 认错了目标。 ② 组织特异性脱靶： 小 RNA 找对了目标基因，但作用在了错误的器官或组织上。 不同类型小 RNA 的杂交依赖性脱靶效应机制 siRNA 的脱靶效应：miRNA-like 样脱靶效应 核心矛盾：siRNA 被设计成需要与目标 mRNA 完全配对才能精确切割它。但问题是，细胞里执行这个任务的机器（RISC 复合物和 AGO2 蛋白）和天然存在的 miRNA 用的是同一套。 miRNA的工作方式： miRNA 不需要完全配对，它主要通过其前端的种子区与 mRNA 进行部分配对，从而抑制基因表达。 siRNA 如何“学坏”：当人工设计的 siRNA 进入细胞后，RISC/AGO2 机器无法区分它是 siRNA 还是 miRNA。因此，siRNA 的“种子区”也可能像 miRNA 一样，去寻找那些带有部分互补序列的 mRNA，并抑制它们。这就是“miRNA 样脱靶效应”。 后果：由于一个短的“种子区”序列可以匹配到海量的不同 mRNA，所以一个 siRNA 理论上可能影响成百上千个非目标基因。这是 siRNA 脱靶效应的最主要形式。 miRNA 的脱靶效应 机制：miRNA 本身的作用机制就是“一个对多个”，它天然地调控着大量的基因。在 miRNA 替代疗法中，我们引入一个 miRNA 模拟物，希望它恢复对某条通路的有益调控。 挑战：这个引入的 miRNA 模拟物会重现其天然的所有靶标，其中一些可能在与当前疾病无关的其他通路中发挥作用，从而造成非预期的效应。此外，在不同疾病状态下，细胞内的 RNA 环境会变化，可能会放大或减弱某些非预期的效应。 ASO 的脱靶效应：Antagonir 机制 机制：ASO（尤其是 RNA 亚型）不仅可以靶向 mRNA，还可以靶向 miRNA 本身。当 ASO 与 miRNA 部分或完全互补结合时，它会“封锁”这个 miRNA，使其无法工作。 后果：这个被封锁的 miRNA 原本所抑制的众多 mRNA，现在就会被大量释放表达，相当于间接引起了一连串的基因表达变化。这种通过抑制 miRNA 而引发的间接、广泛的效应，构成了 ASO 的一种重要脱靶机制。 序列设计：从规则到工具 本章系统地介绍了如何通过一个多管齐下的策略来设计更安全、更有效的小 RNA 疗法： 规则先行：遵循基于序列和热力学的设计规则，从源头上最大化特异性。 预测护航：利用计算工具（从传统比对新到专用算法）主动预测和筛选掉可能导致脱靶的候选序列。 工具辅助：借助各种生物信息学软件来优化序列设计的各个环节。 化学修饰：通过巧妙的化学修饰来“扬长避短”——增强稳定性、改善递送，并直接通过修饰特定核苷酸来削弱与非预期靶标的结合能力，从而在保持疗效的同时主动降低脱靶风险。 Fig 2. 治疗性小 RNA 设计的一般步骤 通用序列设计原则 1. 核心决定因素：脱靶效应的主要原因是与非目标 mRNA 的序列互补性。因此，精心设计序列是减少毒性的第一步。 2. 通用设计考量（主要基于 siRNA 的经验，但也适用于其他小 RNA）： 靶点特征：包括靶序列的进化保守性、可及性（在 mRNA 二级结构中的位置）、长度、互补程度、核苷酸组成和热力学稳定性。 GC 含量：整个序列的鸟嘌呤-胞嘧啶含量至关重要。过高或过低的 GC 含量都会影响小 RNA-靶标复合物的热力学稳定性，从而影响在靶和脱靶效应。 位置 GC 含量：序列中特定位置的 GC 含量也很重要，尤其是在 siRNA/miRNA 中，它影响哪一条链（引导链或过客链）被优先加载到 RISC 复合体中。 3. 引导链的选择：为了确保正确的链（引导链）被 RISC 使用，防止有功能的过客链引起脱靶，需要考虑两个关键方面： 不对称规则：引导链的 5' 端应比 3' 端热力学稳定性更差（更容易“解开”）。 5' 端核苷酸偏好：AGO 蛋白倾向于选择 5' 端是尿嘧啶或腺嘌呤的链作为引导链，尤其是尿嘧啶。而对于过客链，则偏好 5' 端是鸟嘌呤或胞嘧啶。 4. siRNA 的有效切割：对于 siRNA，要实现 AGO2 蛋白对靶 mRNA 的切割，需要高度互补。切割发生在相对于引导链第 10 和 11 个核苷酸的位置。因此，该区域的序列设计尤为关键，建议在该位置使用尿嘧啶，并且 GC 含量不宜过高。 5. 其他 siRNA 结构类型：除了标准的 siRNA，还有多种结构变体（如 Dicer 底物 siRNA、平末端 siRNA、不对称 siRNA），它们有不同的长度和结构参数，可以解决 siRNA 应用中的特定问题（如提高活性、优化链选择）。 6. miRNA-mimic 的设计：用于替代疗法的 miRNA 模拟物，其序列通常与内源性 miRNA 相同。但也可以根据干预其生物合成和功能的节点，设计成不同的结构（如 pri- miRNA 或 pre-miRNA 结构），这需要调整额外的设计参数。 7. ASO 的设计：虽然 ASO 的化学修饰更受关注，但良好的核苷酸组成和确保碱基配对热力学稳定性的特性同样关键，设计不当会导致效力不足和脱靶效应。 8. 避免免疫毒性：在序列设计层面，可以通过避免特定的免疫刺激序列模体和限制序列大小来预防某些免疫相关的毒性。 减少（miRNA 样）脱靶效应的策略 即使设计了高特异性的siRNA，它仍可能像 miRNA 一样，通过其种子区域与大量非目标 mRNA 的部分互补，导致广泛的脱靶效应。 1. 脱靶预测是关键步骤：在序列设计流程中，进行脱靶预测可以提供反馈，帮助筛选合适的候选序列并微调设计。 2. 预测方法： 传统比对工具：如 BLAST、Smith-Waterman 算法，用于筛选出与基因组中其他位置存在完全或近乎完全互补的序列。但这类工具容易忽略部分互补（尤其是 miRNA 样脱靶）。 专用工具：现在许多 siRNA 设计工具整合了 miRNA 样脱靶预测。也有独立工具，如 GESS 和 Riscard02，专门用于预测这类效应。 借用 miRNA 靶标预测工具：由于 siRNA 的 miRNA 样脱靶机制与 miRNA 本身类似，因此可以利用 miRNA-靶标预测算法来预测 siRNA 可能结合的非预期靶标。 3. miRNA 替代疗法的脱靶预测：对于 miRNA 模拟物，可以通过探索该 miRNA 已知的靶标谱来识别潜在脱靶。可以利用实验验证的数据库或各种预测算法和数据库。 4. 功能分析：对预测到的脱靶 mRNA 集合进行功能富集分析，可以了解这些非预期靶标可能影响的生物学通路，判断是否会干扰治疗的预期效果。 5. 检查过客链：必须对引导链和过客链都进行脱靶预测，因为过客链也可能被加载到 RISC 中并引起脱靶效应。 6. ASO 的脱靶预测：ASO 同样可能存在完全、近乎完全和部分杂交的脱靶效应。BLAST 是最常用的工具，GGGenome 也被提及。 7. 其他辅助策略：除了序列设计，还可以通过优化递送系统、使用较低剂量、或将多个 siRNA 混合使用来进一步降低脱靶效应的发生率。 序列设计工具 有许多工具可以辅助进行合理的小 RNA（主要是 siRNA）设计。 综合性设计工具：这些工具整合了上述各种规则，建立不同的评分系统来评估和推荐最佳序列。 独立功能工具：还有一些工具专门解决设计流程中的特定环节： RNAfold：预测靶位点的二级结构和可及性。 OligoCalc：计算序列的 GC 含量等基本属性。 最佳实践：通常的做法是不依赖单一工具，而是在设计过程中使用多种预测工具进行交叉验证。 化学修饰的影响 化学修饰的主要目的是在保持小 RNA 功能的同时，改善其药代动力学和药效学性质，从而提高在靶效应、控制递送并改善安全性。 体内稳定性： 磷酸骨架修饰：硫代磷酸酯是最常用的修饰，能显著增强对核酸酶的抵抗力，延长血浆半衰期，并通过增加与血浆蛋白的结合来减少肾脏清除。但完全 PS 修饰可能会降低 siRNA 活性。 磷酰二胺吗啉代寡聚物（PMO）：具有水溶性和核酸酶抗性，但血浆蛋白结合有限，组织分布窄，血液清除快。 核糖修饰：最常在 2' 位置进行修饰，如 2′-OMe、2′-MOE、2'-F 和锁核酸（LNA）。 ① LNA 能显著提高熔解温度，增强核酸酶抗性和靶标亲和力。 ② 但过度使用单一类型的 2' 修饰（如全部 2'-F 或 2'-O-甲基）可能会像完全 PS 修饰一样，降低 siRNA 的活性。 组织摄取： PS 修饰或巯基尾巴的寡核苷酸可以通过与清道夫受体结合，被肝脏等器官高效摄取。 生物偶联物：将寡核苷酸与脂质、肽或碳水化合物等生物分子连接，可以利用细胞表面受体实现组织特异性递送。 靶标结合与脱靶减少： PS 修饰的权衡：虽然改善了药代性质，但可能会降低基因沉默等在靶效应。 碱基修饰：可以优化碱基配对，增加与靶标的亲和力。例如，在嘧啶的 5 位进行修饰。 ① 无碱基位点：可用于等位基因特异性抑制或破坏 miRNA 样沉默，同时保留在靶的切割功能。 ② 7-EAA 修饰：当放置在 siRNA 引导链的特定位置时，可以减少 miRNA 样脱靶效应。 核糖修饰： ① 解锁核酸：是一种 2',3'-开环的 RNA 修饰。多项研究表明，在 siRNA 中引入 UNA 修饰可以增强特异性并减少脱靶效应。 ② 在 ASO 中，2'-OMe 修饰可以降低 PS-ASO 的毒性，提高治疗指数。 预测小 RNA 靶点与脱靶点的计算工具 传统靶点与脱靶点预测工具 🔍 miRNA 靶点预测算法 基本原理：通过序列比对（如种子区域匹配）和额外特征提高预测准确性。 主要类型与工具： 基于热力学性质：如 miRanda（结合局部比对、保守性、结合能）、RNAhybrid（寻找能量最优杂交位点）。 基于结合位点可及性：如 PITA（考虑结合能及 mRNA 二级结构）。 基于进化保守性：如 TargetScan（使用序列分析、保守性、上下文评分等）。 结合表达数据或蛋白结合数据： HOCTAR：基于 miRNA 宿主基因与靶基因表达负相关。 cWords：仅用表达数据预测结合位点。 MIRZA / MIRZA-G：利用 Ago-CLIP 数据推断结合能。 AI 辅助工具：如 Tiresias、TargetScore，使用机器学习整合多类数据。 🔍 miRNA–靶点相互作用数据库 分类： 已验证数据库：收集实验验证的相互作用，如 miRTarBase、DIANA-TarBase、miRWalk、miRecords。 预测性数据库：基于算法预测，如 DIANA-microT、TargetScan、miRDB、RNA22、miRmap 等。 其他类型：如 PolymiRTS（SNP相关）、VIRmiRNA（病毒miRNA）、OncomiRdbB（癌症相关）。 特点：部分数据库提供组织特异性、结合位点可视化、富集分析等功能。 🔍 siRNA 和 ASO 的脱靶预测工具 常用工具： BLAST 类工具：用于寻找完全或近乎完全互补的序列。 GESS：基于表型数据和种子匹配，识别潜在脱靶转录本。 Riscarch2：适用于所有小 RNA 类型，考虑可及性和热力学。 适用范围： siRNA：常出现 miRNA 样脱靶效应，可使用 miRNA 靶点预测工具。 ASO：也可结合 pre-mRNA，需在包含 pre-mRNA 的数据库中搜索。 网络理论方法 🔍 网络拓扑方法 核心思想：不只考虑单个相互作用，而是分析整个调控网络。 应用场景： 预测 siRNA 双链（guide + passenger strand）共同作用。 分析 ceRNA 竞争网络，模拟 miRNA 被“海绵”吸附的效应。 工具示例：miRNAtarget™、ceRNAnetsim（R包），可模拟扰动对网络的影响。 🔍 整合性网络方法 目的：结合多组学数据，构建疾病或组织特异性调控网络。 代表性工具： PUMA：整合 miRNA–mRNA 预测关系和共表达数据，推断上下文特异性调控关系。 GRAND 数据库：提供组织特异性网络，用于药物发现和副作用预测。 优势：能识别传统方法忽略的间接效应和系统级扰动。 潜在脱靶点的功能分析 目的：评估预测脱靶点的生物学意义。 常用方法： 通路富集分析：如 KEGG、DAVID、PANTHER。 基因本体分析：如 GO term 富集。 应用场景： 判断脱靶是否干扰预期治疗效果。 在 miRNA 疗法开发中，评估其功能谱。 计算工具的局限性 生物学复杂性： 小 RNA 作用机制尚未完全明确。 稳态下隐藏的脱靶效应在特定条件下可能显现。 工具本身限制： 无法考虑化学修饰对脱靶的影响。 依赖数据质量和数量，预测结果可能过估或低估。 不同数据来源（如 UTR 序列来源）可能导致结果不一致。 验证必要性：计算预测必须通过实验验证，尤其是对蛋白质水平的影响。 实验验证与案例研究 实验验证的三层体系 第一层：共表达分析  确认所研究的 miRNA 和预测的靶 mRNA 在相同的生物学环境（细胞或组织）中同时存在，并且表达水平的变化趋势符合预期（通常是负相关）。 方法：qRT-PCR（检测 mRNA 水平）、Western blot（检测蛋白水平），需同时验证 miRNA 与靶标的共表达（如在病理组织中）。 意义：排除无共表达的假阳性靶点，是后续实验的前提。 第二层：功能验证 方法：gain-of-function（如 miRNA 模拟物）、loss-of-function（如 siRNA、antagomiR）实验，结合表型分析（如细胞增殖、凋亡）。 对照：需设置非靶向对照（如 scrambled 序列），避免脱靶干扰。 第三层：直接相互作用验证 金标准：报告基因测定（将靶 mRNA 的 3'UTR 克隆至荧光素酶质粒，转染后检测荧光活性，直接验证小 RNA-靶标结合）。 典型案例研究 研究 1：miR-125b-2-3p 的心脏保护研究 问题：初始 scrambled 对照序列本身具有心脏保护作用，提示脱靶。 解决方案：用 TargetScan 预测靶点 → miRNAtarget™ 计算网络效应 → GO 富集分析筛选功能无关的新对照，实验验证新对照无脱靶效应。 研究 2：YB-1 siRNA 的特异性验证 流程：TargetScan 预测脱靶 → 网络理论指标筛选关键靶点 → qRT-PCR 验证 3 个靶点，未发现显著表达变化，确认 siRNA 特异性高。 研究 3：MMP2 siRNA 的脱靶矛盾分析 问题：MMP2 siRNA 本应抑制心肌肥厚，但未检测到 MMP2 下调，反而观察到肥厚表型。 结果：预测多个脱靶，但 qRT-PCR 验证 4 个靶点无 mRNA 水平变化，推测脱靶效应可能在蛋白水平或受数据来源差异（如 3'UTR 序列来自 UCSC 而非 TargetScan）影响。 总结 小 RNA 药物代表了精准医疗的前沿方向，但其“脱靶效应”仍是研发过程中的核心挑战。本综述系统梳理了从传统序列设计、化学修饰，到计算预测工具、网络理论，乃至人工智能在内的多维度应对策略。 未来发展趋势： 整合多组学数据，构建更精确的疾病特异性调控网络； 深化AI应用，利用大语言模型和图神经网络提升预测精度； 加强实验验证，建立标准化流程，确保预测结果的生物学意义； 推动临床转化，在药物研发早期即纳入脱靶风险评估，开发更安全、更有效的下一代 RNA 疗法。 通过计算与实验的紧密结合，并积极拥抱网络理论与人工智能等新兴技术，我们有望逐步攻克脱靶效应的难题，最终实现小 RNA 疗法在更广泛疾病治疗中的巨大潜力。 参考资料 Bereczki Z, Benczik B, Balogh OM, Marton S, Puhl E, Pétervári M, Váczy-Földi M, Papp ZT, Makkos A, Glass K, Locquet F, Euler G, Schulz R, Ferdinandy P, Ágg B. Mitigating off-target effects of small RNAs: conventional approaches, network theory and artificial intelligence. Br J Pharmacol. 2025 Jan;182(2):340-379. doi: 10.1111/bph.17302. PMID: 39293936. 如有侵权请联系删除。有误的地方敬请批评指正，欢迎交流讨论🤝

寡核苷酸药物（Oligonucleotide drug）是由十几个至几十个或更长的核苷酸构成的具有特定序列和功能的短链核酸，通过碱基互补配对原理作用于细胞内pre-mRNA或mRNA，抑制或激活靶基因的表达，进而治疗疾病。寡核苷酸药物包括反义寡核苷酸（Antisense oligonucleotide，ASO），小干扰RNA（Small interfering RNA，siRNA），小激活RNA（Small activating RNA，saRNA），微小RNA（MicroRNA，miRNA）以及核酸适配体（Aptamer）等。 Jiuzhou News          2016年，寡核苷酸药物进入快速发展时期。随后资本大量涌入，各大药企亦先后入局，寡核苷酸药物领域取得了多项突破性成果，近5年来平均每年有2款新药获批上市，被业界视为有潜力成为继小分子和抗体药物后的“第三类”治疗模式。全球曾有23种寡核苷酸药物获批上市（其中3款退市），截至2025年11月，上市寡核苷酸药物共20种。处于临床研究阶段的寡核苷酸药物管线有200余个，临床前研究管线则更多。寡核苷酸药物的作用位点在细胞内，需克服生物学屏障、穿过细胞膜才能发挥药效。然而寡核苷酸是带大量负电荷的亲水大分子，很难穿透生物学屏障和细胞膜，递送是影响寡核苷酸药物应用的关键技术瓶颈之一，如何将寡核苷酸递送到特定组织和细胞是当前药物研发的核心难题。 1.寡核苷酸药物递送技术 寡核苷酸药物递送技术可分为两大类，即化学共轭连接和组装运送载体。化学共轭连接包括共价偶联配体和抗体等，而组装运送载体包括LNP（脂质纳米颗粒）和外泌体等。 2.已上市寡核苷酸药物的递送技术 截至2025年11月，全球上市寡核苷酸药物共20款（不包含已退市药物），其中包含12款ASO，7款siRNA和1款aptamer。其中有15款药物应用了递送技术，如GalNAc（N-乙酰半乳糖胺）、PEG（聚乙二醇）、Lipid（脂质）和LNP。从药物类型来看，应用于ASO药物的递送技术有PEG、Lipid和GalNAc，siRNA药物涉及的递送技术包括LNP和GalNAc，而aptamer药物仅包含PEG。从时间线来看，近三年上市的寡核苷酸药物全都应用了递送技术。 已上市寡核苷酸药物的递送系统统计情况如下饼图所示，可见共轭连接为递送技术的主流，包括GalNAc、PEG和Lipid，其中又以GalNAc技术为主，占比高达45%；而运送载体类递送技术较少，仅1款药物为LNP递送。 2.1GalNAc GalNAc递送技术是寡核苷酸药物递送领域的里程碑，显著推动了寡核苷酸药物的发展，GalNAc递送技术成功解决了寡核苷酸药物肝内靶向递送的问题。GalNAc是ASGPR（去唾液酸糖蛋白受体）的配体，而ASGPR在人体肝细胞高度表达，但其他细胞表达量极低。GalNAc能与ASGPR特异性结合，激活细胞内吞作用，将GalNAc转运到细胞内。GalNAc递送技术是近年肝靶向寡核苷酸药物递送的优选，目前应用了GalNAc递送技术的上市寡核苷酸药物共有9款，适应症囊括心血管疾病和代谢类疾病。首个应用GalNAc递送技术的上市药物为Alnylam的siRNA药物Givosiran。Alnylam对GalNAc递送技术的应用较早，对GalNAc专利的覆盖也较全，之后Ionis、Arrowhead等药企加快了对GalNAc递送技术的研发，各种新的GalNAc递送技术不断涌现。 2.2PEG PEG是一种不带电且亲水的聚合物，具有较好的生物相容性和惰性，被广泛应用于药物研发领域。寡核苷酸通常与PEG通过共价相结合，PEG修饰可通过空间位阻效应降低非特异性相互作用，增加寡核苷酸抗核酸酶稳定性和循环半衰期。 2.3Lipid 将胆固醇等脂质（Lipid）与寡核苷酸结合，可有效改善体外递送和有效延长血浆半衰期，并促进药物在肝脏蓄积。脂质可通过增加寡核苷酸与血浆蛋白的结合力实现被动靶向，也可通过内源性脂质转运途径实现主动靶向，进而增强药物递送。例如上市寡核苷酸药物Imetelstat便是通过脂质链修饰提高了细胞摄取效率和体内稳定性。 2.4LNP LNP（脂质纳米颗粒）是由疏水的磷脂双分子层和水性核心构成的球型药物递送载体，其水性核心可容纳亲水性物质，如寡核苷酸。LNP中通常含有PEG化脂质以延长循环时间，部分研究性LNP可通过引入抗体以实现特异性靶向。 3.其他递送技术 除上述已应用于上市寡核苷酸药物的递送技术外，许多尚未应用于上市药物的递送技术亦具有一定应用潜力，如抗体、肽和外泌体等。 3.1抗体 AOC（抗体寡核苷酸偶联物）由抗体、连接子和寡核苷酸构成，通过利用抗体将寡核苷酸靶向递送至目标组织和细胞，AOC兼具抗体的组织特异性和寡核苷酸的靶向特异性。诺华近期拟收购的Avidity公司在AOC领域的研究较为深入，有2款靶向递送肌肉的AOC药物处于临床三期。GalNAc递送系统能有效解决寡核苷酸药物肝内靶向递送问题，而基于抗体靶向递送的AOC在寡核苷酸药物肝外靶向递送方面具有一定的应用潜力。 3.2CPP CPP（细胞穿透肽）是一类能够转运大分子药物穿过生物屏障和细胞膜的多肽，是递送寡核苷酸的有力工具。CPP可以通过共价结合以及非共价结合与寡核苷酸连接。CPP递送技术在中枢神经系统、心脏和骨骼肌的靶向递送方面具有一定潜力。 3.3外泌体 外泌体是一类新型的药物递送载体，本质是细胞分泌的能携带核酸和蛋白质的小囊泡，具有较好的生物相容性，易于转移到受体细胞，外泌体可以实现寡核苷酸的高效递送，同时也存在寡核苷酸负载率低、活性受限等问题。而正在探索中的基于外泌体的仿生载体，也具有一定潜力。 4.寡核苷酸药物递送展望 一直以来，药物递送都是寡核苷酸药物的研发壁垒。GalNAc技术能有效完成肝内靶向递送，如何实现肝外组织或器官的靶向递送是当前亟待解决的难题。自第一款GalNAc-siRNA药物Givosiran上市以来，许多药企先后集中研究新型GalNAc分子以绕开Alnylam的GalNAc专利壁垒，当然也取得了不错的进展，催生出了多个有效的GalNAc平台。寡核苷酸肝内靶向递送的研究至今也十分火热，与此相比，尽管寡核苷酸在中枢神经系统、肾脏以及肌肉等肝外组织器官的靶向递送方面取得了重要进展，但相关研究还是略显不足。总之，寡核苷酸药物的肝外靶向递送是研究重点，未来研究方向可进一步聚焦于肝外靶向递送技术的开发，早日解决寡核苷酸肝外靶向递送的难题。 参考资料 DOI：10.3390/biomedicines6020051 DOI：10.1089/nat.2018.0736 DOI：10.1038/s41573-020-0075-7 DOI：10.15252/emmm.202013243 DOI：10.3390/biomedicines9040433 DOI：10.1093/nar/gkad415 免责声明 本公众号注明原创的内容权利均属九洲药业所有，未经授权，不得擅自使用或许可他人使用。如需获得授权，请和九洲药业提前联系。已获得授权的，应在授权范围内使用，并注明来源且不得再全部或部分转授权他人。 本公众号对转载、分享的内容、陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的合法性、准确性、可靠性或完善性提供任何明示或暗示的保证，该等内容版权归原作者所有，仅供学习参考之用，若对转载、分享的内容有任何权利疑问，烦请联系九洲药业。