有望改变药物发现逻辑

    本报讯 （记者 袁航） 近日，铜仁学院科研团队在药物筛选方法上取得重要进展，该团队首次提出最大似药性的概念，并成功建立五维最大似药性智能筛选体系，有望从根本上改变沿用数十年的药物发现逻辑，实现从“简单规则筛选”到“全景定量成药性对齐”的跨越，为创新药物高效研发提供新的技术路线。

    长期以来，制药行业数据显示，平均每10000个候选化合物中，仅有1个最终有望成为上市药物。其中，大量候选分子往往并非活性不足，而是在临床试验阶段因溶解度差、吸收不佳、代谢过快、毒性风险、稳定性不足等成药性缺陷被淘汰，造成巨大时间、资金与人力浪费。

    针对行业痛点，铜仁学院研究团队首次提出最大似药性理念，并构建可工程化实施的五维最大似药性体系。最大似药性的内涵是“候选分子应在最广泛的化学空间上与已上市药物具有最大相似性”。五维最大似药性范式深度整合理化性质、药代动力学、药效、安全性、稳定性等五大核心维度，覆盖33项关键成药属性，将传统“单点经验判断”升级为大数据驱动的全景定量评价，从源头提升候选分子的成药性与临床转化率。

    铜仁学院研究团队还与四川大学、湖南大学、长江大学等研究团队合作，从百万级化合物库中筛选获得的高成药性分子，经体外验证与分子动力学模拟证实，多项关键指标逼近或达到临床对照药物水平，展现出优良的研发转化潜力。