次级药理学分析（secondary pharmacology profiling）如今已被视为新药安全评估的“前置防火墙”。它能在候选药物进入人体之前，就提前发现与主要靶点无关的脱靶活性，降低研发失败率和上市风险。正因如此，监管机构、制药企业和患者群体都对这一环节寄予关注。
随着体外脱靶筛选、AI 预测模型和大数据挖掘技术的迅猛发展，业界涌现出大量次级药理学评估框架。2025年5月，Monika Maciag和Vardan T. Karamyan等人针对Bowes等人，Lynch等人以及Brennan等人推荐的panel中被忽视的非激酶的酶类代表性问题进行了讨论。
本文将重点讨论目前制药企业遵循的panel list，探讨每种策略在酶学靶点的对比以及推荐的检测模式，我们希望通过科学合理地选择检测模式，结合先进的技术手段，帮助制药企业能够在药物发现和早期开发阶段更好地评估药物的安全性与有效性，从而提高研发成功率。
2025年，Monika Maciag和Vardan T. Karamyan等研究者对相关数据进行了系统性汇总与分析。研究结果显示，非激酶类酶学靶点已占据美国食品药品监督管理局（FDA）批准药物全部药理学靶点的约三分之一，成为当前最大的药物靶点类别（见图1a）。此外，该趋势亦在目前处于I至III期临床试验的小分子候选药物中得以体现，表明酶类靶点在未来仍将持续作为主要的药物研发靶点类别（见图1b）。
在此基础上，研究者进一步对当前制药企业参考的panel list进行了汇总与对比分析（见图1c）。分析结果表明，激酶抑制剂在过去二十年中作为癌症和免疫性疾病的关键药物类别出现，显著提升了对可能纳入常规筛选的关键（病理）生理过程中酶学靶点的重视程度。
不同检测模式演变
传统激酶活性测试常在ATP的Km浓度（平均约58 µM）下进行，然而该条件低于人体细胞质内真实的生理ATP浓度（高达1-10 mM）。这导致一个严峻问题：在低ATP浓度下测得的化合物IC50值，往往会“虚高”其体外效力。因为已知的激酶抑制剂分子大多是ATP 竞争型的分子，这样会对化合物在真实人体环境中的行为预测产生偏差。
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识别“真英雄”：它能筛除那些仅在低ATP下抑制作用强，却在生理浓度下效力大幅衰减的“伪活性”化合物。 -
洞察构效关系（SAR）：对比同一化合物在Km ATP和1 mM ATP下的激酶谱差异，能揭示其结合模式（如是否对激酶活性状态敏感）、选择性机制（如针对高低Km值激酶的选择性变化），为分子结构优化提供更精准的指引（如解释不同代BCR-ABL抑制剂的疗效差异）。
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风险预测更可靠：在1 mM ATP浓度下进行激酶脱靶筛选，能更准确地模拟体内环境，暴露候选化合物在接近生理状态下的真实脱靶作用。特别是那些Km值较低的激酶（如ABL, EGFR），化合物对其抑制作用在高ATP浓度下显著减弱，只有在此条件下测试，才能真正评估这种减弱是否仍构成潜在安全风险（见表1）。这为计算真实的安全窗口（Safety Margin）提供了更可靠的数据基础。
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高效IC50/EC50测定：一步到位，规避传统多步验证的脱靶风险，确保数据精准。
1mM激酶检测：满足生理条件的检测要求。
不良反应支持：针对呕吐、癫痫等不良反应提供对应panel产品支持。
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参考文献：
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Maciag M, Karamyan VT. Enzymes in secondary pharmacology screening panels: is there room for improvement? Nat Rev Drug Discov. 2025 Jun;24(6):480-481. Brennan, R. J. et al. The state of the art in secondary pharmacology and its impact on the safety of new medicines. Nat. Rev. Drug Discov. 23, 525–545 (2024).
Bowes, J. et al. Reducing safety-related drug attrition: the use of in vitro pharmacological profiling. Nat. Rev. Drug Discov. 11, 909–922 (2012).
Kitagawa D, Yokota K, Gouda M, et al. Activity-based kinase profiling of approved tyrosine kinase inhibitors. Genes Cells. 2013;18(2):110-122.
Force T, Kolaja KL. Cardiotoxicity of kinase inhibitors: the prediction and translation of preclinical models to clinical outcomes.Nat Rev Drug Discov. 2011;10(2):111-126.
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