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日期: 2026-07-10 | 來源: MIT科技評論 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
在默克（Merck & Co.，美國制藥公司）工作期間， Tim Cernak 曾參與開發用於癌症、HIV和糖尿病的精准治療方案。這些藥物的目標是盡可能精准打擊病灶，同時減少對健康細胞的傷害。
但作為壹個長期熱愛自然的人，他開始越來越擔心生態系統的健康問題，並逐漸產生壹個想法：自己的專業能力，能不能不只服務於人類醫學，也用在更廣義的生命健康上？
他了解到，目前許多動物在接受治療時，很多時候用的是為人類設計的藥物。而這些藥物在動物身上的作用，其實更接近早期的癌症化療。雖然目標是消滅異常細胞，但往往缺乏精確的選擇性，會連它們的健康組織壹起傷害。
比如，目前用於治療兩棲動物致命皮膚病的常規藥物是伊曲康唑（itraconazole）等抗真菌藥物。但這類藥物對兩棲動物本身毒性較強，在不少情況下甚至會直接導致死亡，使治療過程本身成為新的風險來源。
這種皮膚病通常被稱為壺菌病（chytridiomycosis），由壹種寄生在兩棲動物皮膚角質層的真菌引發，會破壞其皮膚的滲透調節功能，最終導致心髒衰竭。據 2019 年發表於 Science 的壹項統計，這種病原體已導致全球超過 500 種兩棲動物種群出現衰退，並與 90 余種滅絕直接相關，是已知單壹病原體造成生物多樣性損失最嚴重的案例之壹。
也正是在這種治療本身可能加劇傷害的困境中，他開始重新思考藥物設計的出發點：如果從壹開始，藥物的患者就是具體的青蛙、海龜或猛禽，那麼整個研發邏輯是否會發生改變？
現在，他作為密歇根大學的副教授，研究對象跨越不同的物種，從感染寄生蟲的希拉毒蜥，到患禽流感的白頭海雕。他做的事情，本質上是在回答壹個問題：如果我們真的把自然當成“患者”，應該怎麼治療它？
傳統藥物研發是出了名的貴、慢、而且失敗率極高。不過 Cernak 認為，人工智能正在加快整個藥物設計工作流的進程。
比如 DeepMind 的 AlphaFold，可以將變異蛋白的 3D 結構可視化，讓研究者不必再靠傳統的實驗方式壹點點培養所需的物質。在 AlphaFold 出現之前，解析壹個蛋白質結構通常依賴X射線晶體學或冷凍電鏡，壹個課題往往要耗費數年時間，成本可達數百萬美元，而且很多蛋白質因為難以結晶，根本無法用傳統方法解出結構。
這正是野生動物研究長期面臨的困境：稀有物種的樣本比較難以獲取，更談不上大規模開展濕實驗。有了所需的蛋白質結構後，下壹步是開展壹系列反應實驗，以篩選哪些候選藥物可能具有療效；在實驗室機器人的協助下，Cernak 每天可以以極高效率推進多達 1500 次實驗。
值得壹提的是，Cernak 對自己的患者從不挑剔。在得知紅海龜這壹標志性物種正遭受傳染性腫瘤侵襲後，他深感震驚，並為其開展了相關治療研究。
他也特別關注那些對人類有幫助的物種，比如希拉毒蜥。這種蜥蜴進食極不規律，有時幾個月才進食壹次，但血糖調節機制卻異常穩定，其唾液中含有的壹種激素樣物質 exendin-4 因此引起了研究者的注意，這後來成為艾塞那肽（exenatide）的原型，並為如今廣受歡迎的減重藥物奧澤匹克（Ozempic）等 GLP-1 類藥物打開了研發思路。
換句話說，人類代謝藥物的壹支重要譜系，最初的答案就藏在這種沙漠蜥蜴的生理機制裡。他的研究對象也並不局限於動物，他還在開發壹種精准型殺蟲劑，用於治理遭受入侵物種侵襲的鐵杉樹。
Cernak 將這門新興學科稱為“保護化學”（conservation chemistry）。這個詞本身承載著沉重的歷史：從 20 世紀 60 年代 DDT（滴滴涕，有機氯類殺蟲劑）導致美國白頭海雕種群銳減，到 90 年代牛用止痛藥在印度造成數百萬禿鷲死亡，化學幹預生態系統的代價早已被反復記錄。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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