Page 22 - 《中国药科大学学报》2026年第1期
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16 学报 Journal of China Pharmaceutical University 2026, 57(1): 11 − 18 第 57 卷
表型,研究团队通过高内涵筛选方法对 3 000 多个 剑”效应,部分老药在发挥新机制优势的同时严重
临床获批药物进行筛选,发现了 83 种药物能够抑 影响其他通路,这成为成功实现临床转化的关键挑
制刺突蛋白所诱导的细胞融合。通过进一步的分 战。解决这一问题,需要深入研究药物在不同疾病
子机制研究,确定氯硝柳胺为最有效的分子。氯硝 中的差异化分子作用机制,从而进一步优化药物
柳胺通过抑制钙激活离子通道 TMEM16 膜蛋白家 分子结构或采取药物联用策略,优化整体治疗窗。
族,有效阻断了 SARS-CoV-2 刺突蛋白诱导的钙离 其次,当前老药新用的成功案例仍多源于偶然发
子振荡和合胞体形成。该研究通过老药新用,拓展 现,根本原因在于该领域仍面临着许多技术挑战与
了氯硝柳胺在抗新冠病毒治疗中的应用潜力。 临床数据挖掘不足的问题。具体包括:药物虚拟筛
2.5 基于临床不良反应的老药新用策略 选命中率低、网络药理学方法体系不够完善、真实
基于临床不良反应的老药新用是一种利用临 世界数据库有待进一步构建和信息挖掘等等。
床证据、在临床实践过程中发现的老药新用途的过 AI 时代背景下,未来将 AI 更广泛地应用于改进药
程。通过发现药物的临床不良反应,进一步利用该 物开发技术至关重要 [58−59] 。目前,已有一些 AI 辅助
不良反应机制开发药物新适应证,是老药新用最常 的老药新用平台出现,如 Drugst.One,PandaOmics,
见的一种方式 。例如,研究利用解热镇痛药阿司 NeDRex 等 [60−62] 。未来如何借助这些 AI 平台,推动
[52]
匹林(aspirin)的抗血小板聚集的不良反应,成功将 老药新用从偶然发现到系统设计的转变,并挖掘上
其应用于心血管疾病的预防 。该老药新用策略的 市药物更多的临床应用价值,值得期待。
[53]
实施,离不开临床数据的挖掘。真实世界数据(Real
World Data, RWD)的提出,进一步推动老药新用途 References
[54]
的发展 。RWD 指从日常医疗中系统收集的、反 [1] Mullard A. 2024 FDA approvals[J]. Nat Rev Drug Discov,
映患者健康及诊疗过程的多源数据,已被美国政府 2025, 24(2): 75-82.
纳入药械审批决策体系,作为临床试验证据的补充 [2] Precedence Research. Drug discovery market size and forecast
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依据。近年来,人工智能的高速发展,可进一步应 precedenceresearch.com/drug-discovery-market.
用于高维性和复杂性 RWD 的处理 [55−56] 。 [3] Singh N, Vayer P, Tanwar S, et al. Drug discovery and develop-
2021 年,Liu 等 [57] 基于美国真实世界数据—— ment: introduction to the general public and patient groups[J].
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MarketScan 商业医保数据库,构建了一种基于深度
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评价实验筛选,最终确定用于冠心病及相关心血管 lenges and opportunities in drug discovery[J]. J Med Chem,
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普伐他汀(pravastatin)/辛伐他汀(simvastatin)和缬 [8] Boolell M, Allen MJ, Ballard SA, et al. Sildenafil: an orally ac-
沙坦(valsartan)有望用作冠心病治疗。 tive type 5 cyclic GMP-specific phosphodiesterase inhibitor for
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需要药学工作者在未来继续努力。
3(9): 688-690.
首先,老药新用涉及多靶点作用机制的“双刃 [12] Hughes JP, Rees S, Kalindjian SB, et al. Principles of early

