Wuhan University

IVD资讯整理自中国工程院、华大集团 8月20日，中国工程院发布了2025年院士增选660人有效候选人名单。660人中（不含特别通道有效候选人43人）最年轻的是1984年4月出生、来自深圳华大科技控股集团有限公司的徐讯博士，提名人为乔杰院士。 徐讯，博士，华大集团首席研究员，基因组多维解析技术全国重点实验室主任，中国科学院大学博士生导师，武汉大学兼职教授。担任国际标准化组织/生物技术委员会ISO/TC276 WG6召集人，全国生物样本标准化委员会（SAC/TC559）专家委员，全国生物表型标准化工作组（SWG34）委员。 目前在单细胞、基因测序技术等领域发表两百余篇国际顶级科学期刊研究论文，近五年引用次数超70,000次，九次入选科睿唯安“全球高被引科学家”。主持多项重大项目，包括国家863计划、“前沿生物技术”国家重点研发计划等。曾荣获“科技部大挑战青年科学家”、“鹏城杰出人才奖”、“广东省科学技术奖”一等奖、“深圳市科学技术奖”一等奖、谈家桢生命科学产业化奖、杰出工程师青年奖等，入选百千万人才工程“有突出贡献中青年专家”，享受国务院特殊津贴。 中国工程院院士是国家设立的工程科学技术方面的最高学术称号。中国工程院在《中国工程院2025年院士增选指南》中明确：2025年中国工程院院士增选总名额不超过100名。在工程科学技术方面作出重大的、创造性的成就和贡献，热爱祖国，学风正派，品行端正，具有中国国籍的正高级工程师、研究员、教授或具有同等职称的专家，可被提名为候选人。 声明：本微信注明来源的稿件均为转载，仅用于分享，不代表平台立场，如涉及版权等问题，请尽快联系我们，我们第一时间更正。

2025年8月18日，领诺医药自主研发新一代补体抑制剂产品SLN12140获得国家药品监督管理局（CDE）通知，批准用于“补体参与介导的溶血性疾病包括但不限于阵发性睡眠性血红蛋白尿症PNH、补体介导的血栓性微血管病TMA、镰刀细胞病SCD等”的临床试验。这是该产品继2025年2月、2024年5月该产品分别获得CDE、FDA批准用于IgA肾病的临床试验之后，获得监管机构对第二类适应症的批准。 作为领诺医药长期的合作伙伴，美迪西有幸参与了SLN12140的临床前研究。今天邀请领诺医药创始人&CEO韩照中博士带我们一起走进这款药物，了解创新成果背后的故事。 韩照中 博士 领诺医药创始人&CEO 1991年毕业于武汉大学病毒学与分子生物学系，1997获军事医学科学院医学遗传学博士学位。2002年完成美国国家卫生研究院肿瘤研究所（NIH， NCI）新药研发博士后训练后，任职于能源部国家实验室生物部，从事抗体发现与工程改造研究。2004年任Vanderbilt University医学院肿瘤生物学助理教授，在联邦基金的支持下进行脑胶质瘤的基础与转化医学研究。2013年加入Alexion Pharmaceuticals公司，参与或主导补体靶向、针对严重罕见病的孤儿药研发。2017年底回国负责睿智化学（ChemPartner）抗体发现与工程改造平台。2019年8月于上海自由贸易区张江药谷注册成立领诺（上海）医药科技有限公司，开展基于补体靶向、穿越血脑屏障的大分子药物递送技术、罕见病孤儿药的创新药物研发。 Q1 美迪西：韩博您好，首先祝贺领诺医药的 SLN12140 近日获得 CDE 的临床试验批准，这无疑是一个重大的里程碑。能否和我们分享一下这个消息带来的感受？ 韩照中博士：这个消息确实让整个团队都非常振奋。首先要感谢团队的不懈努力，也要感谢投资人、合作方的大力支持。这个批准不仅是对我们转化能力和研发质量的认可，更重要的是，它为早日推进这款新一代补体抑制剂进入医药市场，为病患提供更安全、更有效、更方便用药的治疗手段提供了可能。我们团队都深受鼓舞，也更加坚定了加速推进这款创新产品临床转化的决心，希望能早日惠及更多患者。 Q2 美迪西：这款新一代补体抑制剂SLN12140获得在中国、美国、澳大利亚开展临床试验的许可，可以介绍一下这款药物的核心优势吗？ 韩照中博士：SLN12140 是我们自主研发的新一代补体抑制剂产品，它的优势是多方面的。靶点选择上选用了生物学机制得到完美临床前、临床验证的补体信号通路，首选适应症选择上选用了临床、监管和市场转化路径更加清晰的PNH、IgA肾病，因此有效避开了很多新药研发中的风险。同时，在经过临床验证的生物学通路上，我们选用了更加容易成药的靶点，分子设计上考虑补体相关疾病的用药特点，因此与现有的补体产品不同，SLN12140的产品设计体现出了显著的差异化优势。从目前收集到的一期临床试验结果来看，它展现出了良好的安全性、药物代谢特征和靶点抑制效果。而且，高浓度、皮下给药、长给药周期的药物特征，让它具备了成为Best-In-Class 的潜力。作为同机制、同靶点的全球第一款皮下给药大分子治疗产品，这一特性也让它在市场竞争中拥有较大的潜力。 Q3 美迪西：在本次CDE的审批中，批准了SLN12140用于PNH等溶血性疾病的适应症，这些疾病给患者带来了极大的痛苦。能否具体介绍一下这些疾病的情况以及 SLN12140 在治疗这些疾病上的潜力？ 韩照中博士：PNH 是一种极端罕见、严重、高致死率、高致残率的溶血性疾病，和补体的异常活化高度相关。由于其临床试验周期短、临床终点明确，成为了补体抑制剂产品的试金石，尤其是对于需要体现和标准治疗差异化优势的新一代产品而言。像 Apellis 的 Pegcetacoplan（2021年5月获得FDA批准） 和诺华的 Iptacopan（2023年12月获得FDA批准），都是在 PNH 适应症上首先获批的代表性产品。而和补体异常相关的TMA，包括非典型性尿毒症（aHUS）、干细胞移植术后微血管病（HSCT-TMA）等，也是近年一些补体产品的获批适应症。镰刀细胞病 SCD 在欧美地区相对高发，临床需求和市场空间巨大，且和补体关联性较强，目前尚没有相关产品获批上市。SLN12140 在这些适应症上的获批，不仅扩大SLN12140的适应症拓展空间，更是为患者尽快带来新的治疗希望创造了可能性，我们期待它能在临床试验中展现出优异的疗效。 Q4 美迪西：领诺医药自 2019 年成立以来，在创新药物研发方面取得了不少成果，除了 SLN12140，还有穿越血脑屏障的重组酶替代治疗项目 LIN-2003 等。领诺医药未来的研发重心和发展方向是怎样的呢？ 韩照中博士：领诺医药一直秉承 “领引创新，诺言践行” 的宗旨，我们自主开发了独有的血液半衰期延长（长效）、穿越血脑屏障等专利技术。目前，补体项目SLN12140已启动I期临床试验，穿越血脑屏障的重组酶替代治疗项目LIN-2003获得FDA孤儿药资格认定，并已启动IND申报准备工作。未来，我们会继续聚焦于治疗免疫性疾病的补体靶向抗体和治疗 CNS 相关疾病的重组蛋白类药物等管线产品, 稳步推进管线的临床试验和市场准入工作，争取能在更多国家和地区获批上市，为全球患者服务。 非常感谢韩博士的分享，让我们对领诺医药以及 SLN12140 有了更深入的了解。美迪西作为领诺医药的合作伙伴，我们为领诺取得的成绩感到由衷的高兴。期待在未来的合作中，双方能携手取得更多突破性成果，为医药行业的发展和患者的健康贡献更多力量。 关于领诺医药 领诺医药成立于2019年8月，苏州、上海两地运营，在上海自由贸易试验区张江药谷拥有近1000平米的研发实验室。公司获得多家产业机构和私募基金的股权投资。公司研发团队覆盖从分子发现到早期临床开发的全流程，秉承“领引创新，诺言践行”的宗旨，自主开发了独有的血液半衰期延长（长效）、穿越血脑屏障等专利技术。领诺医药以自有平台技术为基础，致力于能更好满足临床需求的创新药物研发，开发针对新靶点、新机制、新适应症的First-in-class（FIC）产品，以及平台技术赋能、针对成熟靶点的Best-in-class（BIC）产品。 目前，领诺医药的管线产品包括治疗免疫性疾病的补体靶向抗体和治疗CNS相关疾病的重组蛋白类药物。其中，补体项目LIN-2102（SLN12140）已启动I期临床试验，穿越血脑屏障的重组酶替代治疗项目LIN-2003获得FDA孤儿药资格认定，并已启动IND申报准备工作。此外，公司还有多个管线产品处于临床前概念验证阶段。领诺医药将持续加大研发投入，通过技术和产品授权、合作开发等渠道，加速产品在国内、外市场的临床转化，为病患者提供更安全、有效、方便的治疗选择。 往期推荐 美迪西专访 | 美济医药黄慧瑜博士：口服紫杉醇药物研发的破局者 美迪西专访 | 新药研发智在必行：听任峰博士畅谈AI制药的无畏前行 美迪西专访 | 祥根生物原晨光博士畅谈抗真菌药物市场趋势及创新 美迪西专访陈涛博士 | 南芯医疗：做活体生物药领域一往无前的弄潮儿 美迪西专访| 周文波博士：3年3个IND获批，宇耀生物有何优势？ 关于美迪西 美迪西（股票代码：688202.SH）成立于2004年，总部位于上海，致力于为全球制药企业、研究机构及科研工作者提供全方位的临床前新药研究服务。美迪西的一站式综合服务以强有力的项目管理和更高效、高性价比的研发服务助力客户加速新药研发进程，服务涵盖医药临床前新药研究的全过程，包括药物发现、药学研究及临床前研究。至2025年6月底，美迪西已为全球超2000家客户提供药物研发服务，参与研发完成的新药及仿制药项目已有580+件IND获批临床，与国内外优质客户共同成长。美迪西将继续立足全球视野，聚力中国创新，为人类健康贡献力量！

有机化学从诞生那一刻起，就渗透到人类生存的每个角落。从淀粉代谢到蛋白质的衍变，从高性能耐腐蚀聚合物材料 PTFE（聚四氟乙烯）的创制到生命起源的化学模拟，这门 “碳化学” 持续呈现出分子创造的魔力。 有机合成研究离不开 “物质本源三问”，即物质是什么（What）？物质怎样变化（How）？物质去往何处（Where）？破解这些谜题的过程正是我们对化学反应机理深刻认知的过程。 通过解析化学键断裂与重组的动态过程，人们实现了对分子变化过程的解码，精准的回答了“物质本源三问”。在药物合成应用领域，反应机理的研究早已超越传统认知，它不仅推动了药物研发与生产的深刻变革，而且在药物分子绿色工艺开发、AI 智能合成中起到了关键作用。 Jiuzhou News          反应机理驱动的合成路径设计 1. 成环反应的机理突破 成环反应机理的突破能够有效提升药物合成的效率与选择性，助力创新药的研发。研究人员以铑催化的烯-乙烯基环丙烷与一氧化碳进行 [5+2+1] 反应，通过动力学分析和计算化学基准研究，揭示了其完整的催化循环机理【1】。 北京大学余志祥课题组利用 [5+2+1] 反应，仅 6 步就完成了天然产物 isohirsut-4-ene的全合成，充分展示了该反应在复杂药物分子合成中的高效性。【2】 2. 自由基反应机理的拓展 南开大学陈弓教授团队开发了高价碘叠氮试剂（BIN₃）介导的自由基氢转移策略，首次实现非活化三级碳中心的差向异构化。该技术通过叠氮自由基的氢原子穿梭机制（HAT 速率常数 k=1.2×10⁶ M⁻¹s⁻¹，通过激光闪光光解测定），在甾体化合物构型改造中展现出高效性，转化率 > 95%，选择性 > 99%，相关成果发表于《Journal of the American Chemical Society》（2018, 140, 9678）【3】。 绿色工艺的机理创新 1. 酶催化的理性设计 酶催化理性设计是在对酶结构与功能的深入理解的基础上，借助计算机模拟、定点突变等手段，对酶进行有针对性的改造。在西他列汀酶催化合成中，默克（Merck）与Codexis公司研究者合作开发了转氨酶ATA-117，直接催化西他列汀前体酮成为手性胺中间体。研究者通过酶工程改造，引入关键突变，扩大底物结合腔并增强疏水相互作用，催化活性提升至137 U/L【4】。与传统化学法相比，生物催化路线总收率提高13%，废物减少19%，避免重金属催化剂的使用，获得2010年“美国总统绿色化学挑战奖”。 2. 光氧化还原催化的应用 武汉大学董秀琴和王春江教授报道了光促进苯并环丁胺与α-取代烯酮的开环[4+2]环加成反应。该反应借助单电子转移，在光催化体系中实现了苯并环丁胺的单电子氧化开环，随后与烯烃发生[4+2]环加成反应，为苯并环己胺的合成提供了新途径【5】。 ▲光促单电子转移[4+2]环加成反应机理 3. 电化学合成机理的应用 中国科学技术大学郭昌教授团队在《Nature Synthesis》中提出了一种镍催化的阳极氧化策略，通过电化学生成α-酮基自由基和氨基自由基的偶联，实现了α-氨基羰基化合物的高对映选择性合成，解决了自由基反应立体控制难题。该方法方法成功应用于(+)-γ-分泌酶抑制剂、(+)-flamprop-甲基和(+)-flamprop-异丙基的立体选择性全合成，凸显了电化学在药物分子立体选择性合成中的潜力【6】。 去消旋化是一种构建手性中心的有效手段，它能将一对外消旋体选择性地转化为单一对映体。南方科技大学王健纯团队利用了新颖的化学修饰电极策略，克服了不同催化剂氧化还原电势兼容性问题，实现了仲醇的电化学去消旋化反应。 ▲电化学循环去消旋化反应（ECD） 阳极通过手性催化剂M1+ 选择性将其中一种构型的底物氧化成酮，而M1-H则被重新氧化成M1+。而在阴极又将酮重新还原为外消旋的一对醇。此方法可将消旋混合物转化为单一构型产物，原子利用率理论值达100%【7】。 AI 智能时代的机理研究新模式 传统有机反应机理研究依赖 “假设-实验-验证” 的线性路径，而 AI 技术催生了 “数据驱动-自主探索-人机协同” 的智能化新模式，推动有机化学从经验科学向计算驱动的精准科学跃迁。 1. 从经验到算法的跨越 传统机理研究受限于人工经验的积累与试错成本，而AI通过海量反应数据的深度学习突破了这一瓶颈。例如，哈佛大学Aspuru-Guzik团队开发的ChemOS平台，通过百万级有机反应数据训练，实现了逆合成路径的自动化设计，其top-1预测精度在公开测试集上达42%，相关成果发表于《Nature》【8】。这类技术通过编码化学反应规则为可计算的逻辑网络，系统性揭示了隐藏在海量数据中的反应机理规律。 2. 从人力操作到机器闭环 卡内基梅隆大学的Coscientist系统代表了AI与实验设备深度融合的前沿成果。该系统结合大型语言模型与自动化装置，在铃木偶联反应优化中，通过实时质谱数据反馈，自主发现新型配体组合，展现了语言模型与实验平台的协同潜力，相关研究发表于《Science》【9】。其“感知-决策-执行”的闭环能力，推动实验科学从“试错驱动”转向“模型驱动”。 3. 从辅助工具到智能伙伴 AI通过混合增强智能模式（即AI负责数据处理与初步预测、化学家进行机理合理性验证的协作机制）显著提升研究效率。例如，中国科学技术大学罗毅团队开发的自主机器人平台，集成文献挖掘、量子化学计算与高通量实验功能，在光催化剂开发中对5万种材料配比进行智能筛选，将传统需要1年的研发周期缩短至3个月，相关成果发表于《Science Robotics》【10】。 化学机理研究与应用的未来展望 机器学习驱动化学反应条件预测，如同人类大脑般进行逻辑思考，极大地提升了药物合成的开发效率。有机反应机理研究正从 “解释工具” 转变为 “创造工具”，通过精准控制分子转化路径，推动药物合成进入 “可编程化学” 的 AI 智能时代。未来，随着催化技术、计算化学与生物技术的融合，复杂分子合成将更加高效、绿色、智能，为精准医疗与创新药物开发提供不竭动力。 正如 E.J.Corey 所言：“理解反应机理的最高境界，是让分子按照预定剧本自主演绎”【11】。 参考资料 [1] Yi Wang, et al. Mechanism and Stereochemistry of Rhodium-Catalyzed [5+2 +1] Cycloaddition of Ene–Vinylcyclopropanes and Carbon Monoxide Revealed by Visual Kinetic Analysis and Quantum Chemical Calculations [J]. J. Am. Chem. Soc., 2022, 144 (6): 2624 - 2636. DOI: doi.org/10.1021/jacs.1c11030 [2] Yu Z X, et al. Six-Step Total Synthesis of Isohirsut-4-ene through [5+2+1] Cycloaddition and Transannular Epoxide–Alkene CyclizationC [J]. Org. Lett., 2022, 24 (7): 1444 - 1447. DOI: doi.org/10.1021/acs.orglett.1c04383 [3] Chen G, et al. Azide-Mediated Remote Hydroxylation of Unactivated C(sp³)-H Bonds via Radical Hydrogen Atom Shuttling[J]. J. Am. Chem. Soc., 2018, 140(30): 9678-9682. DOI:10.1021/jacs.8b04674 [4] Christopher K. Savile et al. Biocatalytic Asymmetric Synthesis of Chiral Amines from Ketones Applied to Sitagliptin Manufacture. Science, 2010, 329, 305-309. DOI: 10.1126/science.1188934. [5] Chun-Jiang Wang, et al. Visible-Light-Enabled Stereoselective Synthesis of Functionalized Cyclohexylamine Derivatives via [4+2] Cycloadditions[J]. Chemical Science, 2024, DOI: 10.1039/D4SC00667D [6] Kang Liang et al. Enantioselective nickel-catalysed electrochemical cross-dehydrogenative amination [J]. Nature Synthesis, 2023, volume 2, 1184–1193. [7] Zhu, CJ., Yang, X., et al. Electrocatalytic cyclic deracemization enabled by a chemically modified electrode. Nature Catalysis (2024). DOI: 10.1038/s41929-024-01189-2 [8] Aspuru-Guzik, A. et al. Automated Exploration of Chemical Reaction Networks. Nature 583, 237–241 (2020). DOI:10.1038/s41586-020-2142-y [9] Jackson, B. et al. Coscientist: Autonomous Scientific Discovery. Science 382, 1 (2023). DOI:10.1126/science.add6359 [10] Jiang, J. et al. An Autonomous Robotic Platform for Accelerated Materials Discovery. Sci. Robot. 7, eabn6338 (2022). DOI:10.1126/scirobotics.abn6338 [11] Corey E J. The Logic of Chemical Synthesis[M]. Wiley: New York, 1990: 1-5 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。