Adv Sci:北京大学游富平等通过筛选1.23亿化合物锁定Co68,AI驱动的精准先天免疫激动剂范式
紫杉醇(PTX)化疗存在“免疫调节悖论”:其在激活抗肿瘤I型干扰素(IFN-I)通路的同时,会启动有害的促炎症级联反应。
2026年8月24日,北京大学游富平、清华大学柳强、粤北人民医院赵平森、Guo Xuefei共同通讯在
Advanced Science(IF=14.1)
在线发表题为
Uncoupling Type I Interferon Benefits From Inflammatory Toxicity: Transformer-Prioritized Precision Agonists for Potent and Safer Cancer Immunotherapy
的研究论文。
本研究构建基于Transformer架构的先天免疫调节潜力深度学习模型(DLINP),用于筛选精准免疫调节剂,实现IFN-I诱导通路与有害炎症信号通路解耦。通过对1.23亿种化合物进行筛选,本研究发现金属有机PNP钳形配合物Co68,该双功能药物活性优于传统紫杉烷类药物。在胰腺导管腺癌(PDAC)模型中,Co68可产生强效抗肿瘤效果,优于临床金标准STING激动剂DMXAA。
单细胞转录组与空间转录组结果显示,Co68可特异性重塑髓系细胞群,将肿瘤相关巨噬细胞重编程为干扰素刺激基因(ISG)高表达表型,同时抑制促炎IL1β–PGE2反馈环路。
该微环境重塑可将“冷”肿瘤免疫微环境转化为“热”肿瘤微环境,促进自然杀伤细胞(NK)与CD8⁺T细胞浸润,并与抗PD‑1疗法产生协同抗肿瘤效应。机制层面,Co68以非经典结合模式作用于TLR4–MD2复合物,使先天免疫信号发生分支调控:一方面激活TLR4–TRIF–IFN-I通路,另一方面通过早期、不依赖IFNAR的TLR4–SYK–STAT1通路减弱NF-κB介导的炎症反应。
综上,Co68是一种基于紫杉烷结构改造的精准治疗药物,可将有益的抗病毒样免疫应答与病理性炎症反应分离开,为难治性实体瘤提供变革性治疗策略。

胰腺导管腺癌(PDAC)是致死率最高的恶性肿瘤之一,其5年生存率约为10%。尽管外科手术、化疗与靶向治疗已取得一定进展,但患者临床预后依旧较差,主要原因是肿瘤微环境(TME)存在显著的促纤维化改变与免疫抑制特征。
在该微环境中,肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)分泌IL‑1β介导慢性炎症,与肿瘤细胞分泌的前列腺素E2(PGE2)形成相互促进的正反馈环路。该IL‑1β‑PGE2炎症环路会推动肿瘤进展、介导免疫逃逸并诱发治疗耐药,提示亟需开发能够同时重塑髓系细胞炎症状态、恢复抗肿瘤免疫的治疗策略。
紫杉醇(PTX)是PDAC的核心治疗药物,除经典的微管稳定作用外,近年研究发现它还可作为免疫调节配体作用于TLR4‑MD2复合物。PTX激活TLR4可诱导I型干扰素(IFN‑I)生成,进而促进固有免疫与适应性抗肿瘤免疫。
但同一信号会同时激活MyD88‑NF‑κB通路,造成IL‑1β过度分泌,引发持续性炎症毒性。因此,IFN‑I带来的治疗获益与病理性炎症效应天然耦合,限制了治疗的持续效果。这种免疫调节悖论是固有免疫激动剂研发面临的核心难题:如何选择性激活TLR4介导的IFN‑I信号,同时最大程度降低NF‑κB驱动的炎症应答。
机器学习(ML)正不断改变药物研发模式,它将庞大的化学空间与高维度生物学检测结果相关联,优先筛选具备理想治疗特征的候选分子。传统机器学习方法虽提升了分子性质预测与靶点识别能力,但往往依赖预先定义的特征,难以捕捉长程结构依赖关系或受环境调控的信号关联。
基于Transformer的架构借助自注意力机制克服上述缺陷,直接从序列表征中对全局分子特征以及复杂构效关系进行建模。该特性使Transformer非常适合用于筛选精准免疫调节剂,这类调节剂的药效依赖多条免疫通路的协同调控。

Co68通过非典型激活STAT1来消除炎症反应(摘自
Advanced Science
)
本研究构建先天免疫调节潜力深度学习模型(DLINP),该框架基于Transformer,旨在筛选可在功能上将IFN‑I激活效应与炎症放大效应解耦的小分子。借助DLINP,本研究筛选得到PNP‑钳形有机金属配合物Co68,该分子具备强效双重免疫调节活性。
Co68可将肿瘤相关髓系细胞重编程为干扰素激活表型,同时抑制IL‑1β‑PGE2炎症环路,使免疫“冷”肿瘤转变为炎症型、免疫应答型肿瘤。机制研究表明,Co68以一种全新的结合模式作用于TLR4‑MD2复合物,激活TLR4‑TRIF‑IFN‑I通路;同时通过一条不依赖IFNAR信号的早期TLR4‑SYK‑STAT1信号轴抑制炎症反应。
综上,本研究证实Co68是一种精准固有免疫激动剂,能够选择性将有益的IFN‑I信号与病理性炎症相分离,也为开发安全性更高的癌症免疫疗法提供理论思路。
参考消息:https://doi.org/10.1002/advs.77269
