基于人工智能辅助设计的PARP-1靶向PET显像剂[68Ga]Ga-DOTA-FZPF：从临床前评价到首次人体研究

《Materials Today Bio》：An Artificial Intelligence-Assisted PARP-1-Targeted PET Imaging Agent [68Ga]Ga-DOTA-FZPF: From Bench to Clinic

　　

研究人员建立了一个端到端人工智能（Artificial Intelligence, AI）辅助平台，用于PARP-1（poly(ADP-ribose) polymerase-1）放射性示踪剂的合理设计。研究人员设计了新型[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF PET（positron emission tomography）示踪剂，其具有有利的PARP-1靶向能力和高肿瘤摄取，并已完成初步临床探索。这种AI辅助方法支持放射性示踪剂设计中的知情决策，并显示出转化应用前景。

该研究聚焦于PARP-1（poly(ADP-ribose) polymerase-1，聚(ADP-核糖)聚合酶-1）靶向分子影像。PARP-1参与DNA损伤检测与修复，在多种肿瘤中表达或活性异常，是乳腺癌、卵巢癌、前列腺癌和小细胞肺癌等肿瘤的重要治疗与诊断靶点。多种PARP抑制剂（PARP inhibitors, PARPis）已获临床批准，因此评估肿瘤PARP-1表达水平有助于预测PARP-1靶向治疗敏感性、指导患者分层并量化治疗反应。目前临床评估PARP蛋白表达仍以病理活检为金标准，但肿瘤异质性使单病灶活检难以反映其他转移灶的基因表达模式，且肺、脑等部位高质量活检具有侵入性和操作复杂性。非侵入性分子影像，尤其是PET（positron emission tomography）和SPECT，为系统性可视化病灶和定量评估PARP表达提供了路径。已有[¹⁸F]FTT和[¹⁸F]PARPi等放射性PARP-1探针进入临床试验并显示临床价值，但已知PARP-1放射性示踪剂在腹腔器官如肝、脾、肾和肠道中摄取较高，可能影响病灶检测。放射性示踪剂开发长期依赖经验驱动的迭代优化，连接子/螯合剂引入及体内药代动力学调节常需试错。Fuzuloparib是中国首个具有自主知识产权的PARP抑制剂，研究人员以其为先导骨架，设计并合成新型镓-68标记PARP-1靶向探针，构建并验证AI辅助多阶段优先级工作流，开发[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF，并从临床前概念验证推进到探索性首次人体PET/CT评价。该论文发表于《Materials Today Bio》。该研究的重要意义在于建立了AI辅助放射性示踪剂合理设计与候选优先排序的案例，并初步报道了⁶⁸Ga标记PARP-1靶向探针临床探索及AI设计放射性示踪剂临床评价。

为开展研究，研究人员采用的主要关键技术方法包括：以Fuzuloparib为母体结构，使用基于SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）的条件化学语言模型Lib-INVENT（recurrent neural network, RNN）进行支架约束类似物生成；以卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）引导分子对接和构象评估，预测PARP-1结合亲和力与结合模式；使用ASKCOS平台SCScore评估合成复杂度与合成可行性；使用基于ECFP4+MHFP6描述符的深度神经网络（deep neural network, DNN）进行靶点预测和脱靶风险评估；使用GROMACS进行显式溶剂分子动力学（molecular dynamics, MD）模拟评估复合物稳定性；开展镓-68放射标记、radio-HPLC和radio-iTLC质控、分配系数、体外/体内稳定性、细胞摄取、Western blot、药代动力学、Micro-PET/CT成像、离体生物分布、H&E和免疫组织化学（immunohistochemistry, IHC）分析；开展Fuzuloparib靶接合系列PET评估；首次人体PET/CT研究样本队列来源于复旦大学附属肿瘤医院，经伦理批准，入组3例乳腺癌和1例卵巢癌患者。

结果部分如下。2.1 支架约束的Lib-INVENT修饰生成聚焦的Fuzuloparib类似物集：研究人员以Fuzuloparib药效团核心为基础进行两次支架约束修饰，生成7个类似物001–007，取代基包括甲基、乙基、丙基、氨基、氨甲基、三氟甲基或苯基。SCScore为4.6–4.8，化合物005（NH₂-FZPF）得分最低，为4.6，并因具有可衍生化氨基及关键含胺砌块商业可得而被优先推进；其对接结果未显示在PARP-1口袋中明显不兼容的结合取向。2.2 CNN引导的[^natGa]络合探针与PARP-1对接：对接[^natGa]Ga-NOTA-FZPF和[^natGa]Ga-DOTA-FZPF与PARP-1显示，两者Fuzuloparib衍生核心占据与母体化合物相同的一般结合口袋，而连接子和螯合剂区域取向不同；三种分子均与S904和G863等关键残基相互作用，局部残基环境随配体变化。2.3 深度神经网络（DNN）靶点预测：基于ECFP4+MHFP6的DNN预测显示，Fuzuloparib、NH₂-FZPF、NOTA-FZPF和DOTA-FZPF均将PARP-1列为排名第一的预测靶点，置信度为0.98–1.00，注释为单一人蛋白的酶/转移酶。2.4 分子动力学：100 ns模拟中蛋白骨架RMSD收敛，回旋半径稳定；与Fuzuloparib相比，DOTA-FZPF配体RMSD波动更大，但复合物总体RMSD相对稳定。2.5 放射化学：两个前体经核磁共振和质谱确认；[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF和[⁶⁸Ga]Ga-NOTA-FZPF的放射化学纯度分别为99.35 ± 0.56%和98.48 ± 1.22%，放射性峰保留时间分别为7.70 min和7.71 min，摩尔活度分别为7.89–10.69和7.10–10.09 GBq/μmol。2.6 分配系数：[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF的Log P和Log D_7.4分别为-1.11 ± 0.23和-1.15 ± 0.05，[⁶⁸Ga]Ga-NOTA-FZPF分别为-2.28 ± 0.11和-2.23 ± 0.04，二者均高亲水，NOTA探针亲水性更强。2.7 放射性示踪剂稳定性：在生理盐水、小鼠血清和人血清中孵育180 min后，两种示踪剂保留率均超过95%；小鼠注射后3 h尿液radio-HPLC分析显示体内代谢后仍保持高稳定性，超过95%。2.8 细胞摄取：22Rv1和A2780为高PARP-1表达细胞，AsPC-1为低表达细胞，Western blot证实差异；孵育30、60和120 min时，高表达细胞对两种示踪剂摄取显著高于AsPC-1，与Western blot一致；过量500倍先导化合物共孵育可显著降低22Rv1和A2780摄取，支持PARP-1相关特异性。2.9 药代动力学：正常小鼠中两种示踪剂分布半衰期均小于2 min，[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF为0.62 min，[⁶⁸Ga]Ga-NOTA-FZPF为1.21 min；消除半衰期分别为21.42和17.14 min。2.10 示踪剂剂量下的急性耐受性：正常小鼠静脉注射后观察7天，未见血液学参数或肝肾功能血清生化标志物异常，心、肝、脾、肺、肾H&E染色未见明显组织病理异常，支持测试示踪剂剂量下初步急性耐受。2.11 [⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF和[⁶⁸Ga]Ga-NOTA-FZPF在22Rv1、A2780和AsPC-1肿瘤模型中的Micro-PET/CT成像及离体生物分布评价：在22Rv1和A2780高PARP-1模型中，[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF在60 min肿瘤摄取分别为5.03 ± 0.77和5.27 ± 0.40 %ID/g，显著高于AsPC-1的1.90 ± 0.10 %ID/g；TMR分别为14.80 ± 8.80、6.79 ± 1.39和1.68 ± 0.16；阻断实验中肿瘤摄取显著降低；IHC结果一致。离体生物分布显示22Rv1和A2780肿瘤摄取分别为3.77 ± 0.56和6.51 ± 1.29 %ID/g，高于AsPC-1的1.29 ± 0.33 %ID/g。[⁶⁸Ga]Ga-NOTA-FZPF肿瘤摄取较低且主要正常器官尤其肝、脾、肾摄取高；相较之下，[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF肿瘤累积更高、非靶器官摄取更低，TMR和T/NT改善，因此被选择用于后续临床研究。2.12 Fuzuloparib靶接合的PET评估：在22Rv1 CDX（cell-derived xenograft）肿瘤模型中，Fuzuloparib治疗组与对照组的肿瘤体积和体重仅轻度差异，第21天PARP-1 IHC染色强度相似，但Fuzuloparib给药期间[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF肿瘤摄取下降，研究人员认为该模式最符合未标记Fuzuloparib药理占据导致示踪剂结合可用性降低。2.13 首次人体PET/CT成像：基于前述结果启动初步临床研究，伦理批准编号2503316-22，已入组3例乳腺癌和1例卵巢癌患者，临床目的为评估初始耐受性、成像可行性以及影像与病理描述一致性。患者1为左乳腺癌，[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF PET/CT显示患侧乳腺摄取高于对侧正常乳腺，SUV_max为3.7（左）/1.8（右），IHC显示病灶PARP-1高表达；患者2为乳腺癌根治术后肝复发，PET/CT未见全身明显异常摄取，肝转移摄取接近正常肝组织，SUV_max为1.3（肝转移）/1.1（正常肝），IHC显示肝转移PARP-1低表达。研究未观察到注射后不良事件或生命体征异常，提示良好安全性和耐受性。

讨论部分总结：研究人员指出，尽管AI辅助和计算机辅助药物设计已有进展，但用于放射性示踪剂开发的集成AI工作流仍稀缺。该研究建立了一个决策支持框架，将支架约束生成建模与结构感知多目标筛选策略整合为可重复闭环，并通过分子动力学压力测试关键复合物稳定性。该工作流实现了从AI提议001–007、合成可行性与结构合理性收敛至005、可放射标记前体到⁶⁸Ga标记NOTA/DOTA-FZPF的推进，体现了亲和力、合成可行性和体内行为之间的多目标权衡。讨论强调，放射性示踪剂结构优化对连接子或螯合物修饰高度敏感，电荷分布或极性微小改变可影响血浆蛋白结合和清除途径，导致体外活性与体内成像性能脱节；AI工作流结合CNN和MD结构机制分析，可早期识别并缓解此类结构扰动-药代动力学放大效应。优化体内生物分布和靶/背景对比是临床转化的关键。已有PARP-1 PET示踪剂如[¹⁸F]PARPi和[¹⁸F]FTT已进入临床试验，但已知PARP-1示踪剂在腹腔尤其肝、脾、肾和肠道中摄取高，而腹部是乳腺癌、卵巢癌、前列腺癌和胰腺癌等常见转移部位，因此提高肿瘤摄取并降低腹膜累积十分重要。本研究生成的[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF和[⁶⁸Ga]Ga-NOTA-FZPF均高度稳定和亲水，体外显示选择性PARP-1结合，与体内Micro-PET/CT观察一致；NOTA探针因肿瘤摄取低、非靶器官累积高被排除。DOTA探针在给药后1 h增强肿瘤富集，在测试模型中瘤内摄取为5.03 ± 0.77 %ID/g，同时降低腹膜等非肿瘤区域非特异摄取，肿瘤/小肠6.53 ± 0.83、肿瘤/大肠8.36 ± 0.30、肿瘤/肝1.38 ± 0.28、肿瘤/胰腺7.60 ± 2.19、肿瘤/胃15.16 ± 6.83。22Rv1模型中60 min内可区分肿瘤与肌肉，TMR为14.80 ± 8.80。研究进一步评估其作为药效成像探针评估PARP抑制剂靶接合的潜力，发现Fuzuloparib治疗虽在BRCA野生型22Rv1荷瘤小鼠中疗效有限，但治疗后肿瘤摄取显著下降。讨论还指出，准确测量和监测体内PARP表达可为疾病预后提供信息，PARP表达与乳腺、卵巢等肿瘤较差结局独立相关，评估DNA损伤修复信号激活也有助于评价化疗或放疗后基因毒性治疗有效性。初步临床研究旨在评估该示踪剂靶向PARP-1过表达肿瘤PET/CT成像的可行性和安全性；原文指出此前尚无⁶⁸Ga标记PARP-1靶向示踪剂临床研究，亦无AI设计放射性示踪剂临床评价报道，本研究对这两方面进行了初步尝试。四例乳腺癌或卵巢癌患者中，[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF血液清除快、非特异器官清除快，主要经肾排泄，药代动力学有利，未见不良事件或生命体征异常。患者1高PARP-1表达病灶摄取较高，患者2低PARP-1表达病灶摄取较低，提供初步参考。与[¹⁸F]FTT和[¹⁸F]PARPi相比，本研究临床试验数据显示非特异器官如肝、脾、胃肠道和骨摄取显著降低，但肿瘤放射性摄取仍不足。限制包括DOTA螯合剂强亲水性可能减少有效穿透细胞膜的示踪剂数量，肿瘤/肝比1.38 ± 0.28可能限制肝转移检测敏感性，临床病例少且瘤种少可能偏倚，IHC样本有限无法定量分析PARP-1表达与SUV_max相关性，仍需深入研究验证PARP-1 PET示踪剂。

结论翻译：总之，本研究建立并验证了用于开发PARP-1放射性标记探针的AI辅助合理设计工作流。在统一决策框架下，研究人员将计算预测和合成可行性评估与药物化学判断结合，以支持候选物选择用于实验评价。基于该工作流，研究人员系统构建了两种⁶⁸Ga标记放射性示踪剂。[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF表现出良好药代动力学、良好PARP-1靶向能力、高肿瘤摄取、临床前模型中低非靶器官滞留，并具有在治疗期间实时评估PARP抑制剂-靶接合的潜力。作为一种创新放射性示踪剂，[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF在首次人体研究中显示出初步临床价值。这些发现为[⁶⁸Ga]Ga-DOTA-FZPF作为无创评估肿瘤中PARP-1表达水平的有效工具提供了初步证据。本研究展示了如何将已有AI和计算工具与药物化学判断及实验评价整合，以支持放射性示踪剂设计和候选优先级排序。它为开发靶向其他分子的放射性示踪剂提供了一个AI辅助放射性示踪剂开发案例研究。