多肽药物凭借较高的靶点识别特异性，正成为创新药研发的重要方向。然而，天然多肽普遍面临蛋白酶稳定性不足、膜通透性较低、口服生物利用度受限等挑战。
非天然氨基酸（Non-canonical Amino Acids，ncAAs）的引入，为突破这些限制提供了新的技术路径。
2023年，默沙东（Merck）研究团队在 ACS Medicinal Chemistry Letters发表综述《Beyond 20 in the 21st Century》，系统讨论了非天然氨基酸在多肽药物设计、计算预测、化学合成和生物催化中的应用。
值得关注的是，论文中重点介绍的口服PCSK9抑制剂MK-0616，已于2026年7月获得美国FDA批准，成为首款获批的口服PCSK9抑制剂，也为非天然氨基酸大环肽的临床转化提供了重要案例。
一、非天然氨基酸如何改善多肽成药性？
传统多肽主要由20种天然氨基酸组成，虽然具有良好的分子识别能力，但其构象、稳定性及药代动力学性质存在一定限制。
通过引入非天然氨基酸，可以扩展多肽化学空间，并有针对性地优化分子性质。
主要策略包括：
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D型氨基酸：改变局部立体构型，降低部分蛋白酶的识别与降解。 -
N-甲基化：调节氢键供体、构象及极性特征，有助于改善部分环肽的膜通透性。 -
α-甲基化：限制主链构象，提高部分多肽的代谢稳定性。 -
侧链修饰与环化：优化靶点结合、构象稳定性及理化性质。
这些策略并非简单增加修饰，而是通过精细调控分子结构，实现活性、稳定性、通透性与溶解性之间的平衡。
代表性案例：首款获批口服PCSK9抑制剂MK-0616
默沙东开发的MK-0616（Enlicitide）是非天然氨基酸赋能口服大环肽药物研发的代表性案例。
该药物源于mRNA display筛选，通过引入氟代色氨酸、D-丙氨酸、α-甲基脯氨酸及分子内交联结构，优化多肽的结合活性与蛋白酶稳定性，为实现口服给药提供了重要基础。
2023年综述发表时，MK-0616刚取得积极的IIb期临床结果。2026年7月15日，该药物以LIPFENDRA商品名正式获得美国FDA批准，用于降低成人高胆固醇血症患者的LDL-C，包括杂合子家族性高胆固醇血症患者。
两项关键III期临床研究显示：
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CORALreef Lipids：24周LDL-C较安慰剂降低约56%。 -
CORALreef HeFH：24周LDL-C较安慰剂降低约59%。
MK-0616采用每日一次20 mg口服给药，但需按规定空腹服用；长期心血管事件获益仍待结局研究进一步验证。
这一成果不仅体现了非天然氨基酸在多肽成药性优化中的实际价值，也展示了高通量筛选、化学修饰和构象优化相结合，推动复杂大环肽走向临床应用的潜力。
配图1：原论文Figure 1—非天然氨基酸类型及MK-0616大环肽结构
二、计算设计：从天然序列走向复杂化学空间
非天然氨基酸在拓展分子设计空间的同时，也为传统计算方法带来了新的挑战。
1. 分子表示与序列分析
传统FASTA主要适用于天然氨基酸序列，难以完整描述非天然残基及复杂环化结构。
HELM（Hierarchical Editing Language for Macromolecules）通过单体及连接关系编码，能够更准确地表示含非天然氨基酸的多肽分子。
默沙东开发的PepSeA方法，则利用非天然单体的化学结构相似性进行序列对齐，为构效关系分析及机器学习建模提供支持。
图2：原论文Figure 2–3—HELM分子表示与单体相似性分析
2. 分子动力学与自由能计算
非天然氨基酸修饰可能显著改变多肽的三维构象、分子内氢键及结合自由能。
分子动力学（MD）、自由能微扰（FEP）和增强采样等方法，可以辅助解析这些变化，并支持多肽活性优化。
但复杂环肽仍存在构象采样困难、非天然残基力场参数不足及自由能预测成本较高等问题。
因此，结合序列信息、三维构象与物理计算，是提高非天然氨基酸多肽计算设计可靠性的重要方向。
三、化学合成与生物催化：从分子设计走向制造
非天然氨基酸的应用不仅取决于分子性质，还受制于合成可及性、立体选择性和生产成本。
论文重点讨论了两项关键技术。
后期官能团化（Late-stage Functionalization，LSF）：在已有多肽骨架上引入新的化学基团，例如通过交叉偶联等反应实现侧链修饰，从而快速构建结构多样化的多肽类似物，提高构效关系探索效率。
生物催化（Biocatalysis）：利用酶的化学选择性和立体选择性，合成具有复杂手性结构的非天然氨基酸，为β-甲基、β-羟基及α-甲基取代氨基酸的制备提供新路径。
两类技术分别从分子修饰效率与特殊单体制造能力出发，为扩大非天然氨基酸的实际应用范围提供支持。
图3：原论文Figure 4–5—后期官能团化与生物催化技术
四、对AI多肽药物研发的启示
非天然氨基酸正在推动多肽研发从有限的天然序列空间，走向更加复杂、更加丰富的化学结构空间。
结合论文内容及近年来计算设计技术的发展，可以归纳出三个值得关注的方向。
第一，建立支持非天然氨基酸的分子表示与生成模型。
传统基于20种氨基酸序列的模型，难以直接处理D型残基、N-甲基化、特殊侧链及复杂环化拓扑。未来需要进一步完善非天然单体编码及其结构表示。
第二，从结合活性预测走向多目标成药性优化。
AI设计不仅需要考虑靶点亲和力，还应综合优化膜通透性、溶解度、代谢稳定性及合成可行性，实现更加接近实际药物开发需求的分子筛选。
第三，构建计算设计与实验验证相结合的研发体系。
将AI分子生成、MD/FEP、化学合成和实验筛选相结合，有望提升复杂环肽设计的效率，并通过持续积累实验数据改进模型预测能力。
需要指出，这些是基于原论文技术分析提出的研发方向，而非原作者已经验证的统一AI设计系统。
五、总结与展望
非天然氨基酸正在推动多肽药物研发突破传统20种天然氨基酸的限制，为改善分子活性、稳定性和口服给药能力提供新的化学工具。
以MK-0616于2026年获得FDA批准为代表，非天然氨基酸大环肽的应用已从早期分子优化探索延伸至获批药物，展示了这一技术路线的临床转化潜力。
但随着分子结构日益复杂，计算预测、构象采样、化学合成及制造工艺仍面临挑战。
未来，AI生成设计、分子动力学、自由能计算、生物催化及实验验证的协同发展，有望进一步拓展可开发的多肽化学空间，推动多肽药物从序列优化迈向多目标、可制造的系统性分子设计。
参考文献
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Hickey JL, et al. Beyond 20 in the 21st Century: Prospects and Challenges of Non-canonical Amino Acids in Peptide Drug Discovery. ACS Med Chem Lett.2023;14(5):557–565. DOI: 10.1021/acsmedchemlett.3c00037.
2. U.S. FDA. Novel Drug Approvals for 2026. LIPFENDRA (enlicitide), approved July 15, 2026.
3. Merck. LIPFENDRA (enlicitide) is the First and Only Once-Daily Oral PCSK9 Inhibitor Approved by the U.S. FDA. July 16, 2026.