随着信息技术的不断发展，药物设计方法学的新概念、新方法和新思路持续更新，药物发现范式也与时俱进。人工智能作为新工具，已应用于药物发现过程的多个方面，引起了制药行业的高度关注，也带来了对药物发现科学理论和方法学的新思考和新探索。
中山大学药物分子设计研究中心徐峻教授是人工智能与药物设计领域的知名学者。自上世纪 80 年代末，就长期在科研第一线从事分子信息学算法研究和药物发现实验研究，研究领域横跨化学、药学和信息科学。在本文中，徐峻教授对人工智能与药物设计学的发展进行了系统的回顾、梳理和展望，对药物发现新范式进行了深入的分析、解读和探讨。
全文概要及目录见徐峻｜人工智能与药物设计学：新范式探索 (1)。
本篇是第二节的内容。
第二节 小分子药物与生物药
小分子药物创新范式的演化
随着人类科学技术的进步，疾病谱也发生重大变化。我国已经进入小康社会，平均寿命在增长、交通运输发达、人口高度聚集、环境污染问题日趋严峻。癌症、恶性传染病、代谢症候群、心血管疾病、神经退行性疾病等成为国民健康的重大威胁。
癌症病因的多样化、个性化，使人们逐渐放弃对“重磅炸弹药物” (针对一种疾病的药物对绝大多数的人类有效) 的追求。转而研究精准医学 (precision medicine)。传统的“一药一靶一疗效”的药物发现“中心法则”也逐渐被系统生物学 (systems biology) 或网络药理学 (network pharmacology) 所动摇。
其实，世界上不存在“一药一靶一疗效”的药物，几乎所有的药物都可能作用于多种靶标或者治疗多种疾病，也可能有多种副作用。只是限于条件，我们尚未发现已知药物的全部功能或者副作用而已。为了研究已知药物可能存在的其它药效，人们提出了药物重定位 (drug repurposing) 的策略以充分利用现有药物。
传统上，大型的制药公司力求避免开发抗病毒药物、以蛋白-蛋白相互作用为靶标的药物、不符合 Lipinski“五规则”的药物、和共价结合的药物。美国化学会的药物化学杂志 (Journal of Medicinal Chemistry) 甚至把 PAINS 列出的“毒效团”作为审稿标准，要求被研究的分子不能包含 PAINS 报告的子结构。经过半个世纪的发展，容易成药的靶标逐渐减少，发现“重磅炸弹”药物越来越困难。小分子创新药物的成本持续上升，周期也更长。另一方面，人类对抗感染类药物的需求更加殷切。2019 年爆发的新冠病毒仍在全球肆虐，迫使人们正视抗病毒和抗菌素药物创新的紧迫性。野生动物携带近 50 万种可能感染人的病毒[12]，不可能对每一种病毒都开发特异性靶向药物。病毒疫情的爆发性以及病毒的高变异性，使得 TDD 药物研发范式难以及时响应疫情防治的需求。
小分子药物创新模式变革势在必行，主要表现在以下几个方面：
小分子药物创新模式变革
(1) 探索新机制类药物，如氘代药物、共价抑制剂、多肽药物、靶向蛋白水解嵌合体(Protac: proteolysis targeting chimeras)、分子胶、变构调节剂得到发展。典型的 Protac 类小分子突破了 Lipinski“五规则”的限制。含 Michael 加成基团为弹头的蛋白质共价抑制剂也在开发中;
(2) 发展新的筛选和制备技术，如基于片段的药物发现 (fragment based drug discovery, FBDD)，组合化学 (combinatorial chemistry)、点击化学 (click chemistry)、DNA 编码合成 (DNA-encoded synthesis)、合成生物学 (synthetic biology);
(3) 发展新的制剂技术，如纳米技术、微晶技术、缓控释、3D 打印;
(4) 发展新的设计技术，如深度学习的各种算法在合成设计、筛选、活性/性质预测中的应用。
作为当前小分子药物发现的主流范式，基于靶标的药物发现寻求在了解分子靶点和作用机制的基础上建立治疗效果。这种药物发现方法正在受到挑战，人们重新审视基于表型的药物发现方法，认为它的核心优势在于建立化合物与疗效的直接的生物相关性，高保真度的宿主细胞-病原关系。通过增加表型筛查结果、结合定量转录组学数据、化学-生物活性关系数据、机器学习工具的新兴方法，基于表型的药物发现范式可能再次成为药物发现的主流范式[13]。
生物药的勃兴对小分子药的挑战
人类基因组计划完成以来，随着人类对人类基因组日益深入的解读，人类关于生命体系的运行机制知识的积累爆炸式增长，生物药 (biologics) 的创新方兴未艾。1986 年， FDA 首次批准了治疗性生物药，单抗药物 OKT-3。截至 2020 年，FDA 批准的生物药已达 199 种。治疗性生物药是指通过基因工程、细胞工程等技术在生物系统表达生产的产品。这还不包括疫苗和基因治疗药物。可见，生物药无论在品种和数量上都有快速增长的趋势。
与小分子药物创新模式相比，生物药的创新有如下特色：
与小分子药物创新模式相比，生物药的创新特色
(1) 创新范式多样性：原理可以基于微生物学、生物学、医学、生物化学等各种原理；
(2) 作用机理多样性：调控蛋白、基因、免疫系统等各种体系；
(3) 种类多样性：生物药疗法的物质基础可以是分子 (蛋白、肽、抗体、基因、抗体-药物偶联体)、细胞、体液、组织、生物体、溶瘤病毒等皆可能成为生物药；
(4) 技术多样性：计算机辅助药物设计 (CADD)、结构生物学、HTS (筛选)、生物信息学、各种组学、细胞技术、3D 打印技术；
(5) 应用范围的多样性：适应症包括各类罕见病，新开发的生物技术疗法同样表现出非常好的潜力与优势，如血友病（双抗药物 Hemlibra 与基因疗法 ValRox）、地中海贫血症（基因疗法 Zyntegl）、三阴性乳腺癌（ADC 药物-Sacituzumab Govitecan）、家族性淀粉样多发性神经病变（siRNA 药物-Patisiran）等。
生物药的优势主要在于：
生物药的主要优势
(1) 特异性高，避免小分子药由于靶点特异性差导致的副作用；
(2) 对小分子“不可药”靶点 (如细胞表面的受体、蛋白质作用面、无合适的结合口袋)，仍然可以开发特异性好的抗体药；
(3) 小分子靶向药物的成功率 (约 11%) 比生物靶向药成功率低得多 (如抗体药物的成功率约为 20%)；
生物药的主要劣势在于：
生物药的主要劣势
(1) 半衰期短，往往需要一日一次甚至一日多次服用;
(2) 制备工艺复杂，条件要求高；运输成本和售价高；
(3) 不能口服，几乎不能透过血脑屏障，需要关注免疫原性；
如此看来，生物药虽然分享了小分子药的市场，但是，对小分子药的挑战有限，它们是彼此互补的。小分子药仍然具有如下优势：
小分子药仍然具有的优势
(1) 有悠久的药物创新历史，有很多给药途径和优化技术改进药效、降低成本、提高患者依从性；
(2) 几乎没有免疫原性、生物药有可能被免疫系统识别为抗原而激发免疫反应；
(3) 对小分子而言，血脑屏障是可以通过各种优化技术穿过的，中枢神经系统的治疗药物以小分子药为主；
(4) 小分子药物的靶标可以位于细胞内、细胞核、细胞外，有更广阔的应用；
(5) 一般来说，性质稳定，储运条件不像生物药那么苛刻。
生物药的勃兴给小分子药物的创新带来了新的启示，加速药物发现的范式创新进程。
分子机器与药物分子设计学的基本问题
生物分子机器
生命体由细胞组成，而细胞的功能由各种生物分子机器来完成。例如，DNA 和 RNA 聚合酶复制 DNA，从 DNA 合成 RNA、核糖体从 RNA 合成蛋白质、分子伴侣帮助蛋白质折叠、蛋白酶体降解多余的蛋白质、肌球蛋白支持肌肉收缩和细胞内运输、运动蛋白和动力蛋白转运细胞内囊泡、通道蛋白和分子泵支持细胞内外的物质交换；它们都是生物大分子组成的分子机器[14]。纳米尺寸的生物分子机器由蛋白质和核酸组成，自主工作、节能且性能优异，底物特异性和能量转换率都很高，用热运动能就可以驱动 (kBT, kB=1.38x1023 焦耳/K, 大约是一个氢键的能量)。例如，RNA 聚合酶用四种核苷酸腺苷为底物合成与模板 DNA 分子互补的 RNA 链，出错率仅为每万分之一[15]。RNA 聚合酶由核苷酸的化学能驱动沿着 DNA 单向运动，能量是热运动能的 10 倍以下 (~10 kBT)[16]。如果是人造纳米机器，必然要消费大量能量以抑制热噪声才能受控。生物分子机器的运行效率比人造机器的效率要高得多。
药物对细胞的调控实际上就是对细胞内生物分子机器的调控，这些蛋白质分子机器在细胞内形成网络，对外界刺激作出反应以决定细胞的命运。尽管来自外部环境的信号输入通常是渐进和连续的，但细胞对这些信号的反应是非连续的（如门控函数的行为），这些非连续的转导信号驱动细胞的分裂和分化。
细胞之间对信号的应答是高度协调的。例如，细胞通过感应非常稀薄 (纳摩尔以下) 的诱导剂浓度梯度精确地向目标迁移[17]。单个蛋白质或聚合体的运动是随机的，彼此的构象和化学活性并不同步，因此，生物学上，蛋白质机器是多功能的。而我们对蛋白质机器的宏观测量只是反映了单个分子机器的平均行为，很难捕捉到单个蛋白质机器执行生物学功能的基本过程。单分子测量技术 (主要是光学显微镜) 就是为了捕捉这种基本过程。虽然可见光的光学显微镜的分辨率比电子束的电子显微镜要差，但可以在水环境中进行观察。
由此可见，药物作用的本质是最终调控体内单个生物分子机器的行为。
小分子机器
随着人类对生命本质认识的深入，人们需要用崭新的观点来认识药物分子与生命体系的关系，厘清宏观机器与微观机器的调控原理。近二十年来的实践证明，人类合成或从自然界获取的小分子可以显著改变蛋白质分子机器的行为，人类可以发现或设计制造更多的分子在微观世界调控生物分子机器，如分子马达、分子信使驱动的重要生物过程[18]。
人类对小分子机器的认识可以追溯到 1827 年，苏格兰植物学家罗伯特·布朗 (Robert Brown) 在显微镜下看到的微小粒子的随机运动 (俗称布朗运动)。理查德·费曼 (Richard Feynman) 1959 年首次提出人造分子机器的设想。上世纪 70 年代后合成分子机器的领域开始起飞，到了 90 年代，化学家发明了链烷和轮烷以及控制控制小分子机器的方法宣告了分子机器时代的到来[19]，其标志性的事件就是 2016 年诺贝尔化学奖授予该领域的三位科学家[20],[21]。
生命与各种尺度的运动相关 (如细菌的滑行、心脏的跳动)，这些运动由分子机器驱动。分子从环境接收能量 (如电磁波、热运动、化学能), 将这些能量转换为特定的分子运动模式，这种运动模式与环境耦合而放大，实现有控制的宏观运动 (如肌肉纤维的伸缩、纤毛的跳动、鞭毛的螺旋推进、变色龙的颜色变化、胚胎原肠胚的形成、心脏的跳动)[22]。自然界使用分子开关、分子马达等微观装置控制这些复杂的多功能运动。
生命体中的分子机器主要由催化过程驱动在溶液中运行，因为液体是各向同性的，分子机器在其中的运行机制仍然是一个谜。分子机器为了支持宏观运动应有下述步骤：(1) 在分子水平上将能量转化为形状变化、(2) 分子间协同放大 (如信号转导机制) 这种变化、(3) 通过反馈回路来感知环境以调节宏观运动。
药物分子对生命体系的调控作用的机制本质上与上述步骤密切相关。
药物分子设计学的基本问题
生命体系的各种复杂过程是由蛋白质分子经过自组装而成的分子机器来完成的。虽然还有许多研究工作要做，根据当前的研究结果，我们知道，细胞外部信息通过 G 蛋白偶联受体组成细胞膜传感器进行；细胞与外界交流物质 (如离子、水) 通过各种通道或转运蛋白组装成的膜通道来实现；细胞需要的能量由 ATP 合成酶组成的旋转分子马达来提供。自然界里各种生物体的机能都是由上述各种生物分子机器 (biomolecular machines) 相互调控和配合完成的。这些分子机器在应付环境变化的过程中，会出现故障。
因此，人的疾病的本质就是体内的某些分子机器出现故障。而疾病的治疗就是采用各种方法，如物理方法 (如光疗、理疗) 或者化学方法 (如药物疗法) 修复体内发生故障的分子机器。理想的药物分子应该：
理想的药物分子
(1) 具有“智能”，能够“自动”找到出故障的生物分子机器、识别 (molecular recognition) 与该分子机器的结合位点、通过与该位点的结合调控该生物分子机器的分子几何结构、或生物化学环境使生物分子机器恢复正常运行。调控方式主要有调高该分子机器的功能 (激动，activating)，或者调低该分子机器的功能 (抑制，inhibiting)。如果该生物分子机器来自病原体，或者在体内过度表达而导致病变，药物分子应该降解 (degrading) 该生物分子机器；或者在体内组装成新的分子机器以恢复机体功能的平衡；
(2) 在未抵达靶点之前，避免被与体内其它分子机器相互作用、避免被其它分子机器改变结构 (发生化学反应)、避免被免疫系统视为病原体；
(3) 在完成使命之后，被生命体系排出体外，避免在体内蓄积。
药物分子也是一种小分子机器：具有功能可设计，分子可组装，性质可调控的特点。2016 年，让-皮埃尔-索维奇 (Jean-Pierre Sauvage)，J-弗雷泽-斯托达特 (J. Fraser Stoddart) 和伯纳德-L-费林加 (Bernard L. ferringa) 因“设计和合成小分子机器”而获得诺贝尔化学奖。
药物分子设计的本质是根据药物功能的要求，发现药物分子的关键分子片段 (化学结构基本元件，chemotypes)，设计合成路线组装 (合成, synthesis) 药物分子，建立模型预测药物分子的活性和成药性。因此，药物分子设计学的基本问题为：
药物分子设计学的基本问题
(1) 药物分子机器的功能是什么，即它的调控对象和机理是什么？
(2) 组成药物分子的化学结构基本元件是什么?
(3) 如何组装这些化学结构的基本元件? 用什么方法组装潜在的药物分子库？
(4) 如何预测所设计的分子的药物学功能?
--------- End ---------
