药物发现:靶点安全性评估(TSA)

发布时间:2025-11-25
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一、前言

药物发现与开发是一个复杂的过程,需投入大量时间和资金。项目通常先依据靶点与疾病的关联性及潜在“成药性” 评估选择靶点,再决定采用传统小分子、生物制剂(抗体或片段),还是反义寡核苷酸、靶向蛋白降解剂等新型药物形式。

项目中虽重视药效及靶点与疾病的关联性,但多数项目失败源于安全性问题,且约25%-50% 归因于药物靶点本身,因此安全性必须纳入药物设计考量。不同药物形式安全风险各异:小分子可能有 hERG 通道抑制、肝脏药物转运蛋白抑制等脱靶化学毒性;抗体和寡核苷酸可能引发免疫原性和/或肾毒性(见图 1)。此外,靶点本身可能产生不良副作用,若靶点在患病与健康组织均有表达,可能因药效学放大或组织特异性作用差异,出现靶向但脱组织毒性。以往研究已证实 TSA 对药物项目的价值,尤其能通过早期风险降低节省时间和资源,本文将探讨 TSA 的生成及其在药物项目决策中的应用。

二、TSA的实施时机与意义

TSA 宜在药物发现与开发早期开展,也可在任一阶段进行(见图 2)。

1.靶点选择阶段:TSA 可识别关键障碍,辅助比较不同靶点以决策是否纳入项目组合,还能考量药物形式的潜在安全性特征(如同一靶点下抗体与小分子的安全差异)。

2.先导化合物优化与候选药物选择阶段:更全面的TSA 可提供风险评估与风险降低计划。

3.后续研究阶段:TSA 能解读非临床和临床数据。

随着可成药靶点与药物形式增多,深入了解靶点生物学特性及调控机制愈发重要,TSA 已成为药物开发中毒理学家的核心工具之一。

图2 包含多个案例研究:

1.NaV1.7 靶点(疼痛治疗):NaV1.7 优先在神经元表达,抑制其可调控疼痛敏感性,但因也在嗅觉感觉神经元表达,可能致嗅觉丧失(可接受副作用)。而相关钠通道可能引发长 QT 综合征、癫痫等严重副作用,故项目需实现对目标靶点的高度特异性。

2.质体酶靶点(抗疟治疗):质体酶对疟原虫特异且关键,但对哺乳动物天冬氨酸蛋白酶选择性不足则有毒性风险,需评估其抑制剂对人类主要天冬氨酸蛋白酶(尤其CatD/E)的作用;若人类与啮齿动物靶点同源性及机制可转化性足够,建议尽早开展啮齿动物研究评估风险。

3.生物技术项目异常步态事件:大鼠GLP 毒理学研究中,给药 7 天出现异常步态,初判可能与中枢神经系统或肌肉相关。TSA 显示靶点在骨骼表达且参与骨骼生长,该毒性仅见于骨骼未成熟大鼠,而研究用鼠未完全成熟,若提前 TSA 可预测风险,避免生成与临床人群无关的数据。

4.小分子激酶抑制剂临床异常结果:某小分子激酶抑制剂临床出现不明原因结果,化学结构分析无线索,TSA 表明源于靶点而非化学结构,故项目需重新评估该靶点在当前适应症中的可成药性。

三、TSA的生成流程

生成TSA 需经 “确定证据来源 - 筛选相关证据 - 评估证据开展风险评估” 三步:

(一)确定证据来源

1.文献:需全文分析(关键安全信息可能不在摘要),但全文挖掘可能受光学字符识别缺失影响(部分早期毒理学研究仅存影印件);会议报告、预印本也是获取靶点最新信息的渠道。

2.生物信息学数据库:可从IUPHAR、Open Targets 等资源或竞品情报来源,获取靶点相关资产信息。

(二)筛选相关证据

1.新型靶点:小鼠基因数据(敲除/过表达)、人类靶点缺失或修饰的遗传疾病数据(OMIM 数据库、GWAS 研究成果)有参考价值。

2.成熟靶点:过往相关药物的动物和临床数据(尤其上市药物公开审批信息)、失败项目的毒理学数据有价值,但需明确结果是否与靶点相关。

3.优先选择类别效应或经多证据佐证的结果。

(三)案例研究:证据来源的应用—— 优势与潜在陷阱

以肿瘤学FDA 获批靶点 PI3Kδ 为例(图3),TSA 整合 GTEx 和 HPA 的基因、蛋白质表达数据:

1.整合完整全组织RNA 测序数据(部分组织样本量超 100),结合 HPA 的单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)和免疫组织化学数据,关联主要器官系统,形成三联图克服单一平台局限(如 mRNA 与蛋白质表达可能无关、免疫组织化学抗体可靠性存疑、全组织测序可能掩盖细胞高表达,而 scRNA-Seq 可解决)。

2.结果显示PI3Kδ 在免疫系统及神经系统小胶质细胞、胎盘霍夫鲍尔细胞等高表达(免疫组织化学数据未体现),该分析可识别潜在靶器官和细胞类型,为抗体药物偶联物组织交叉反应性评估、靶点相关毒性组织部位挖掘、广泛表达靶点多组织安全风险提示提供参考。

(四)案例研究:跨物种转化评估

临床前物种与人类之间靶点表达及功能的可转化性,是药物开发成功的关键前提,若存在差异可能导致药效无法转化或毒理学数据与人类无关。因此,TSA 需重点识别靶点的遗传保守性(如序列同源性)与机制可转化性(如药效、毒性机制一致性),在项目初期明确跨物种差异,避免后续无效研究,为研发方向提供科学依据。

1.P2X2/P2X3 靶点(慢性疼痛治疗):该靶点的作用机制最初基于啮齿动物模型研究,但TSA 分析发现:一方面,啮齿动物、非人灵长类与人类的疼痛机制存在显著物种差异;另一方面,P2X2/P2X3 的 mRNA 表达谱,以及靶点结合域的氨基酸残基在啮齿动物与人类间存在差异,这会直接影响拮抗剂的结合能力与药效。通过 TSA 可提前发现此类转化挑战,明确啮齿动物并非该项目的合适研究物种。

2.TYK2 靶点(自身免疫病治疗):其ATP 结合口袋中仅单个氨基酸的物种间替换,就导致新型 TYK2 抑制剂在人类与临床前物种中的药效出现显著差异。而TSA 中对人类、非人灵长类动物、啮齿动物及犬类物种的 TYK2 序列比对,可精准识别这一关键差异,避免后续研发走弯路。

3.PI3Kδ 靶点(肿瘤学治疗):TSA 通过生物信息学分析发现:PI3Kδ 的药物结合域在人类、常用临床前毒理学物种(如犬类)及药效学研究常用的小鼠之间,具有高度相似性;同时,人类与临床前物种在 13 个匹配组织中,靶点的 mRNA表达水平也呈现高度相似性。结合关键药物结合域的遗传保守性,这些数据支撑“该靶点在药效学、组织特异性反应上具有跨物种一致性,临床前物种与人类间的机制生物学特性可能保留” 的结论,为数据转化提供信心。不过需注意,即使数据显示一致性,仍需查阅文献补充潜在物种差异的其他信息,确保评估全面性。

(五)案例研究:预整理数据的局限性

HPA、MGI、Open Targets 等预整理数据库可支持 TSA,如 HPA 提供人类蛋白质分布信息,但数据多源于其他数据库和文献整理,可能遗漏原始发现或存在解读误差,还可能因数据重新分析或直接使用导致数据集差异。

在某案例研究中,人类蛋白质图谱(HPA,22 版)通过单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)报告,研究关注的靶点在肝脏驻留巨噬细胞(库普弗细胞)中具有高 mRNA表达,这一结果与该靶点的已知认知及相关文献结论不符,且无法明确误差来源。为解决这一问题,研究团队未直接采用 HPA 的预整理结果,而是通过文献挖掘和获取原始数据源展开分析:从文献中确定了可区分促炎型与耐受型肝脏巨噬细胞的关键标记基因 VCAN 和 MARCO,并对比它们与目标靶点的表达模式(图 4),发现该靶点在多个组织不同巨噬细胞群体中的绝对 mRNA 表达(标准化每百万转录本,nTPM)显著低于 VCAN 和 MARCO;同时观察到 HPA 单细胞水平数据显示该靶点在多种免疫细胞中表达增强,且在库普弗细胞中表达异常最高,而 MARCO(耐受型标记基因)在普通巨噬细胞中高表达、在库普弗细胞中低表达,VCAN(促炎型标记基因)在库普弗细胞中高表达、在普通巨噬细胞或单核细胞中低表达,符合已知细胞类型与标记基因的关联。

通过进一步分析元数据和文献,研究发现原始研究未直接整理库普弗细胞,仅依据与小鼠库普弗细胞的相似性将部分细胞标记为“非炎性巨噬细胞”;数据聚类对比显示,该靶点细胞表型更接近促炎型巨噬细胞(聚类 4),而非库普弗细胞本身,且将其表达叠加到肝脏细胞类型图谱后,所有细胞类型聚类中均未检测到该靶点表达,而 MARCO 和 VCAN 则在对应巨噬细胞亚群中特异性表达。此外,原始研究作者提及,用于scRNA-Seq 分析的肝脏细胞匀浆制备方法与实验流程可能影响结果解读,分选细胞的活性和异质性无法反映天然肝脏生物学特性,且所用 5 个肝尾状叶样本均来自神经死亡患者并存在轻度炎症。为验证结论,研究分析了 6 个健康肝脏捐赠者的单细胞肝脏数据集,发现库普弗细胞主要分为两个亚群(聚类 6:LIRB5+CD5L+MARCO+HMOX1 高表达;聚类 2:……),且在该数据集 39 个细胞聚类中普遍未检测到目标靶点表达,再次证明其与库普弗细胞及其他肝脏细胞类型无关联。

综上,原始分析中促炎型与耐受型肝脏巨噬细胞群体比例可能失衡,单细胞分析结果无法反映健康肝脏组织的实际细胞比例,HPA 单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据集整理过程中的误差,可能导致对该靶点表达的错误结论,进而影响肝脏中脱组织但靶向结合风险的数据分析。

四、小结

药物设计需纳入安全性考量,既关注化学结构/药物形式相关毒性,也重视靶点调控的意外后果。TSA 不断发展以利用数据科学成果,助力药物项目识别和降低风险。靶点表达数据整合及跨物种可转化性评估,对理解药效和安全性跨物种转化关键;结合药物形式评估,可推动决策制定和资源管理。这些方法应在药物项目最早期应用,指导靶点选择、化学方案发现、体外试验选择及体内探索性研究终点等决策。

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