简报 | ADC进入治愈性场景，AI制药迈向前瞻验证

本期主线是：ADC 与免疫治疗开始从晚期肿瘤进一步进入围手术期和潜在治愈性治疗场景；人工智能的评价重心则从回顾性模型性能转向前瞻性验证、患者分层和研发经济性。与此同时，患者来源模型、疾病登记系统和可制造性评价正在成为药物研发的重要基础设施。

01 FDA 扩大 Padcev 联合 Keytruda 的围手术期适应症：ADC 进入潜在治愈性膀胱癌治疗

7 月 10 日，FDA 批准 Nectin-4 靶向 ADC enfortumab vedotin，Padcev 联合 PD-1 抑制剂 pembrolizumab，Keytruda，用于肌层浸润性膀胱癌患者的术前新辅助治疗及膀胱切除后的辅助治疗。此次批准将适用人群从不能接受顺铂的患者扩展至所有适合接受根治性膀胱切除术的患者。

批准依据是纳入 808 名未经治疗患者的 III 期 KEYNOTE-B15/EV-304 研究。与吉西他滨联合顺铂的新辅助化疗相比，Padcev 联合 Keytruda 将复发、进展或死亡风险降低约 47%，事件无进展生存期风险比为 0.53；死亡风险降低约 35%，总生存期风险比为 0.65。两年时，联合治疗组约 79.4%的患者仍未出现相关事件，对照组为 66.2%。

这项批准的重要性在于，ADC 不再只被定位为晚期肿瘤患者多线治疗后的高强度杀伤工具，而是开始进入术前清除微小病灶、术后减少复发的潜在治愈性治疗环境。Nectin-4 ADC 提供直接细胞毒性，PD-1 阻断则试图增强抗肿瘤免疫，两者正在取代部分患者长期依赖的铂类化疗框架。

但疗效提升伴随较高治疗负担。研究中联合治疗组任意原因的 3 级及以上不良事件发生率为 75.7%，高于化疗组的 67.2%。皮肤反应、周围神经病变、间质性肺病、免疫相关毒性和围手术期治疗完成率，将决定这一方案在真实世界中的使用边界。

02 英国启动 BARBARA 痴呆登记系统：患者数据和试验招募成为产业基础设施

英国 7 月 12 日启动全国性虚拟痴呆登记系统 BARBARA，全称为 Brain Ageing Registry for Biomarkers, Access to trials, Research and Adoption。该系统计划整合约 180 个既有研究数据库和人群健康研究，并获得英国政府、慈善组织和制药产业支持，用于提高患者进入临床试验的效率。

BARBARA 并不是一个新的单一队列，而是试图把分散在不同医疗机构、研究计划和长期人群队列中的数据连接起来。其潜在用途包括识别符合特定生物标志物或疾病阶段的受试者，支持血液标志物、遗传信息和纵向临床数据分析，并利用人工智能进行患者匹配和研究假设生成。

这项计划的重要性在于，阿尔茨海默病和其他痴呆药物的研发瓶颈已经不仅是缺少候选机制。患者识别较晚、确诊路径复杂、临床试验入组速度低，以及不同队列之间生物标志物和认知评价不统一，都会显著提高开发成本。若登记系统能够将招募效率从目前较低水平明显提高，就可能改变痴呆临床试验的时间和经济模型。

商业价值最终取决于数据治理而不是数据库规模。知情同意、不同数据源之间的标准化、少数族群代表性、数据访问权限和企业使用规则，都将决定 BARBARA 能否成为真正可用的临床开发平台。项目的具体投资总额预计将在之后公布。

03 DeepCT-MTM：肝癌人工智能开始从影像分类走向治疗分层

npj Precision Oncology 7 月 11 日发表 DeepCT-MTM 研究。研究者开发了一套基于 CT 影像的人工智能模型，用于无创识别肝细胞癌中的 macrotrabecular-massive，MTM 亚型。MTM-HCC 通常具有更强侵袭性、更高复发风险和较差预后。研究共纳入 3118 名患者，来自 20 家三级医疗中心。

模型首先在 832 名接受手术切除的早期肝癌患者中开发和验证，随后扩展至 2286 名接受肝动脉介入治疗的中晚期患者，其中包括 480 名前瞻性收集患者。在手术患者外部测试队列中，模型预测 MTM 亚型的 AUC 达到 0.845；模型判定的高风险患者在多个介入治疗队列中均表现出更差的无进展生存和总生存。

这项工作的价值不只是让人工智能从 CT 图像中预测病理亚型。更重要的是，模型试图把影像表型与预后和治疗选择连接起来。研究提示，高风险患者可能更适合接受肝动脉介入治疗联合免疫治疗及抗血管生成治疗，从而为不能通过手术获得完整组织的患者提供一种潜在分层方法。

研究中部分患者为前瞻性收集，但治疗获益判断仍主要是观察性和假设生成性的，并不是根据模型结果随机分配治疗。下一步需要开展真正的模型指导型临床试验，证明使用 DeepCT-MTM 选择治疗能够改善患者结局，而不只是预测结局。

04 患者来源卵巢肿瘤模型揭示缺氧的双重作用：T细胞被激活，却难以进入肿瘤

Nature Communications 7 月 11 日发表一项高等级浆液性肿瘤模型研究。研究者将患者来源癌细胞、癌相关成纤维细胞和免疫细胞置于人血浆构建的三维基质中，或培养在去细胞化的人卵巢组织上，以模拟真实肿瘤中的氧浓度、基质重塑和细胞间相互作用。

研究发现，肿瘤内缺氧具有看似矛盾的双重作用。一方面，缺氧可增强 CD8⁺ T 细胞的激活和细胞毒性；另一方面，它会推动间质和细胞外基质异常重塑，使免疫细胞难以实际进入肿瘤组织。抑制 TGF-β 信号可以部分减轻缺氧诱导的间质性免疫排斥。

这项研究解释了为什么部分肿瘤中存在具备杀伤潜力的 T 细胞，却仍然呈现免疫治疗不敏感的冷肿瘤表型。问题可能不只是免疫细胞是否被激活，而是它们能否穿过肿瘤基质并接触癌细胞。

对药物开发而言，这类模型比仅由癌细胞构成的二维培养更适合评估免疫检查点抑制剂、TGF-β 通路药物和基质调节疗法的组合。不过，模型能否预测具体患者的治疗反应，还需要与临床样本和前瞻性疗效数据进行对应验证。

05 结直肠癌借用皮肤伤口修复程序完成转移：转移过程出现短暂可干预状态

Nature Communications 7 月 11 日发表的另一项研究发现，结直肠癌细胞在发生转移时，会短暂启动一种原本由皮肤角质形成细胞用于伤口修复的细胞程序。研究者通过患者来源类器官的连续原位移植，追踪了肿瘤细胞从原发灶脱离、播散到远端器官并重新生长的过程。

播散性肿瘤细胞在这一阶段暂时失去部分癌症干细胞特征，并表达包括 KRT17 在内的伤口诱导型角蛋白。该状态与 EZH2 活性下降和 YAP 信号激活相关。当细胞在远端器官形成转移灶后，又重新获得与原发肿瘤相似的状态，表明这一变化具有可逆性。患者样本中，KRT17 阳性细胞集中在原发肿瘤侵袭前沿，而邻近正常组织中未观察到相同特征。

转移可能不是由一种固定的高转移细胞类型完成，而是依赖短暂出现的可塑性状态。传统治疗主要针对已经形成的原发肿瘤或远端转移灶，而这项研究提示，癌细胞脱离和播散期间的短暂状态也可能成为干预窗口。

KRT17、YAP 和 EZH2 目前更适合作为机制线索和候选标志物，而不是已建立的治疗靶点。若要利用这一发现阻断转移，还需证明靶向该状态能够在不干扰正常组织修复的前提下减少播散。

06 按需生产多肽药物：太空药房研究提出新的可制造性评价框架

npj Microgravity 7 月 9 日发表一项针对长期载人航天任务的多肽药物研究。由于辐射、长期储存和冷链限制，未来多年期太空任务可能无法完全依赖从地球携带成品药物。研究者因此评估了多肽药物在任务现场通过重组系统按需生产的可能性。

研究从监管状态、稳定性、储存条件、纯化难度、序列长度、重组生产经验、剂量需求和翻译后修饰复杂度等十项指标出发，对 26 种多肽类药物进行评分。特立帕肽得分最高，为 17/20；阿巴帕肽和胰淀素为 16/20；血管紧张素 II、达托霉素、GLP-1 受体激动剂、G-CSF、GM-CSF 和鲑鱼降钙素等也显示一定潜力。

尽管研究场景是太空探索，其评价逻辑对常规多肽产业也有参考价值。多肽药物的可开发性不仅取决于药理活性，还取决于序列复杂度、修饰需求、纯化、剂量、储存和现场质量控制。按需生物制造未来也可能用于军事、灾害、偏远地区医疗和脆弱供应链环境。

需要注意，这是一套文献和指标驱动的优先级框架，并未证明相关药物已经能够在太空环境中稳定生产、纯化和放行。真正落地仍需要小型生物反应系统、无菌控制、效价检测和批次质量标准。

07 2026年第二季度 FDA 新药批准回升，但商业价值高度集中

Nature Reviews Drug Discovery 7 月 10 日发布第二季度 FDA 新药批准分析。2026 年第二季度共有 13 个新药获得 FDA 批准，高于第一季度的 10 个，也高于近期季度趋势。Evaluate Pharma 对这批药物 2032 年合计销售额的市场共识预期约为 360 亿美元，而第一季度获批产品的对应预期约为 66 亿美元。

值得注意的是，第二季度产品的商业预期高度集中于单一产品。这意味着批准数量回升并不等同于创新价值平均扩散。少数覆盖巨大慢病市场或具有强差异化优势的产品，可以贡献一个季度大部分潜在商业价值。

这一结构会继续影响并购和授权决策。大药企面临专利到期压力时，更愿意为具有清晰后期临床证据、较大适应症人群和可快速商业化能力的资产支付高溢价。对早期 biotech 而言，仅拥有创新机制或平台已经不足以支撑高估值，资产成熟度、市场规模和监管可执行性正在获得更高权重。

08 AI 已进入药物实验室，但资本市场等待研发经济性的硬证据

《华尔街日报》7 月 12 日的分析指出，人工智能已经能够改善蛋白质结构预测、靶点识别、虚拟筛选、实验自动化和部分闭环实验流程，但目前仍缺少充分证据证明它能够系统性降低临床失败率，或显著改善整个制药行业的研发回报。

这形成了人工智能制药当前最重要的张力：实验室采用速度快于临床和财务验证速度。生成模型可以减少待合成化合物数量，基础模型可以整理多模态数据，科研代理可以调用工具和规划流程，但药物价值最终仍由人体疗效、安全性、开发周期和商业回报决定。

与此同时，Nature Biotechnology 近期评论提出，前沿 AI 公司和大型科技企业正在成为一种新的 biotech 收购方。这类买家关注的不一定只是临床资产，还可能包括专有生物数据、实验平台、基础模型训练资源和跨学科团队。其退出逻辑与传统大药企围绕适应症和峰值销售额进行的收购有所不同。

产业判断上，AI 模型本身可能越来越容易复制，真正稀缺的资产将是高质量实验数据、持续运行的实验反馈系统、可验证的生物学机制和临床开发能力。未来最有可能获得价值的公司，未必是宣传模型能力最强的企业，而是能够把模型嵌入真实实验和资产开发，并明确证明其提高了决策质量的团队。

本期一句话判断

过去两天的进展共同说明，药物研发正在把技术创新重新放回完整证据链中评价。ADC 联合免疫治疗必须证明其在潜在治愈性场景中的生存价值和安全窗口；人工智能模型需要从回顾性准确率走向前瞻性治疗决策；患者来源模型和疾病登记系统则承担着把实验发现连接到真实患者的任务。对产业资本而言，能够控制数据、实验、临床入组和监管执行的基础设施，正在获得与候选药物本身相近的重要性。

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