湖南师范大学学生团队成功研发一款肿瘤环肽靶向药，人工智能重构药物研发逻辑

在全球癌症负担持续加重、中国肺癌发病与死亡人数高居不下的背景下，抗肿瘤药物的研发一直是科研和产业的热点。政府高度重视医疗健康产业的发展，尤其是抗肿瘤药物的研发。为了鼓励和支持创新，政府出台了一系列优惠政策，如加大对科研机构的资金支持、加快新药审评审批速度、简化审批流程等。这些政策的实施，为抗肿瘤新药的快速上市提供了有力保障，伴随着精准医疗的发展，以及生物技术和信息技术的不断进步，也为科研机构和企业提供了更多的发展机遇。

湖南师范大学学生团队通过机器学习驱动环肽分子筛选，结合环状RNA（circRNA）编码肿瘤抗原的新发现，成功开发出兼具高效性与稳定性的新型抗肿瘤候选药物，为破解靶向药物研发周期长、耐药性显著、进口依赖度高等行业难题提供创新解决方案。

据国家癌症中心最新统计，2022年中国肺癌新发病例突破100万，死亡人数达73.33万，精准治疗需求迫切。传统抗肿瘤药物研发面临多重困境：靶向药研发平均耗时10年、成本超26亿美元；临床使用中因肿瘤异质性导致的药物有效率不足40%；进口药物占据70%以上市场份额。研究团队独辟蹊径，构建“机器学习预测+circRNA靶点鉴定”双引擎研发将环肽药物开发效率提升至传统方法的10倍。

核心技术突破体现在三大维度：其一，开发自主知识产权的AI筛选平台，通过百万级环肽数据库与深度学习算法，实现靶点匹配与活性预测，较传统实验周期压缩大幅压缩；其二，首次鉴定出circFAM53B编码的肿瘤特异性抗原肽，该环状RNA在肺癌细胞中高表达，其编码的多肽可激活 T细胞特异性杀伤肿瘤，临床前实验显示药物可使肿瘤体积大幅缩小；其三，利用环肽分子结构优势，将药物半衰期延长至72小时，突破小分子药物代谢快、抗体药物差的局限。

该项目已进入产业化快车道，临床前研究数据验证了技术的可行性，计划于2025年启动Ⅰ期临床试验。市场分析显示，中国非肺癌药物市场规模将在2026年突破千亿元，而新技术可将单药研发成本降低，具备显著的进口替代潜力。

值得关注的是，该技术的延展性为肿瘤精准治疗开辟新空间。基于circRNA的肿瘤抗原库可衍生出个性化药物方案，机器学习平台可适配乳腺癌、胃癌等多癌种研发需求。研究团队透露，正与AI企业合作开发云端药物设计平台，未来可实现“患者肿瘤样本-circRNA分析-个性化环肽药物设计”的一站式服务，推动精准医疗从理论走向规模化应用。随着项目进入临床阶段，这项源自中国科研团队的创新成果有望为全球2,500万癌症患者带来治疗新希望。