可能改写大麻药物发现未来的平台

The Platform That Could Rewrite the Future of Cannabis Drug Discovery

由有机化学家和计算机科学家领导的初创公司Standard Seed Corporation，可能代表了大麻行业有史以来最重要的技术突破之一。尽管这听起来像是夸张的说法，但即使是目前的版本，其Botanical AI Factory（BAIF）平台也为解决行业最紧迫的挑战提供了前所未有的机会——从对大麻植物及其对人体作用的科学理解不足，到高昂的药物开发成本。

该技术的核心能力在于科学验证“随行效应”（entourage effect），优化药物发现流程，并大幅缩短将基于大麻的药物推向市场的时间和成本。通过绘制数百万种蛋白质的分子相互作用并汇总全球患者数据，Standard Seed的BAIF不仅能够加深对大麻素的科学研究，还为监管级别的证据奠定了基础。简而言之，这一平台有可能从根本上重塑大麻（以及许多其他植物）在全球范围内的理解、监管和处方方式。

它如何运作？

尽管具有变革性潜力，Standard Seed Corporation（SSC）的起源故事却相当低调。它最初是从更大的开源项目Global Chemistry中分离出来的一个分支项目，而Global Chemistry本身是一个涉及135名科学家和超过25万次化学数据下载的协作开源计划。

该公司最初成立是为了填补东西方医学之间的植物知识差距，特别是针对大麻行业缺乏对大麻植物化学成分的标准参考，以及消费者和企业难以解读实验室测试结果（尤其是分析证书，即CoAs）的问题。认识到现有的大麻化学数据分散且难以解释，SSC着手组织和数字化这些信息，以使研究人员和公众都能轻松获取和使用。

他们的目标是帮助用户全面了解大麻的化学特性，不仅包括最常见的大麻素和萜类化合物，还包括可能影响其效果和安全性的数百种其他化合物。这种碎片化现象也存在于数千种药用植物中，例如可可、人参等，而BAIF平台正在迅速扩展到大麻以外的领域。类似的大师级列表正在为姜黄、生姜、卡痛叶、卡瓦胡椒、洋甘菊等高价值植物编制。

SSC在Wikipedia上整理并记录了一份包含406种大麻植物成分的标准列表，引用了Carlton Turner等权威来源，旨在向社区表明实验室测试应尽可能多地涵盖这些化合物。如果有机化学和计算机科学的复杂性让您感到难以理解，那么可以将这个开源化学结构库视为一个起点，它将复杂的科学转化为标准且易于理解的语言，来解释SSC所构建的内容。

SSC告诉《Business of Cannabis》：“我们借鉴了制药行业中已有的技术，而这些技术尚未应用于大麻领域。”他们通过构建一个全面的“分子图谱”来分析像THC这样的分子，详细说明其数学特征（键长和角度、扭转角）和化学特征（电子供体或受体区域、芳香性等），从而彻底理解其结构特性和所有与功能相关的关键化学行为。

下图展示了CB1受体，摄入的THC会在此蛋白的结合口袋中结合（粉色框标记处），其作用类似于钥匙开锁。SSC已经系统地按器官和身体区域分类了超过250万个蛋白质，从而促进了全面的蛋白质筛选功能。这种能力使大麻研究人员和药物开发者能够在虚拟环境中模拟单一或多种化合物在人体中的行为，观察哪些蛋白质受到影响、哪些系统被激活、多种化合物如何相互作用、它们的效果在哪里重叠以及效果的强度可能有多大。

“这就是人们谈论‘随行效应’时真正指代的内容，对吧？所以我们说——是的，我们现在可以证明这一点。”

准确绘制和详细描述“随行效应”本身就是一项重大成就，因为自内源性大麻素系统被发现以来，这一现象一直令科学界着迷但也难以捉摸。然而，这项技术对企业的意义远不止于此。利用这些数据，商业大麻市场可以为其产品增加科学可信度，支持其符合法规的声明、情感效果以及提供一致且可重复体验的能力。

更重要的是，这项技术可能会彻底改变医学领域的药物发现过程。

对大麻药物及植物药物发现的影响

SSC已经绘制了当今配方中最著名的一些大麻化合物的关键相互作用。这项技术已经揭示了新的见解和潜在应用，使产品开发更加精确，并帮助行业从依赖轶事证据转向科学验证的、可重复的效果和体验。

它甚至指出，在许多情况下，“大麻市场提出了与制药研究不符的主张”。SSC表示，该平台现在通过“化学和真实数据”有效弥合了这一差距。以下是一些初步发现：

– THC：主要靶向G蛋白偶联受体，特别是大麻素受体CNR1和CNR2，从而引发显著的欣快感。它还与离子通道（如GABA-A和TRPV通道）相互作用，促进放松和平静。通过影响激酶和甲基转移酶（与转录相关的蛋白质），THC可以调节代谢过程。此外，THC与脱氢酶和氧化酶等酶相互作用，支持抗炎和镇痛效果。

– CBG：作用于离子通道（如GABA-A和TRPV），促进放松和平静。它还调节氧化还原酶，包括细胞色素P450和ALOX5，这些酶参与氧化应激和炎症反应。CBG与广泛的酶相互作用，如脱氢酶、氧化酶和核受体（如PPARγ），有助于抗炎和神经保护作用。其对激酶和甲基转移酶的影响将CBG与代谢调节联系起来。

– CBC：靶向转移酶（包括激酶和甲基转移酶）、衣壳蛋白和病毒酶，支持其抗病毒活性。它还在免疫系统中作用于细胞因子和抗体，这可能解释了其抗炎和伤口愈合特性。CBC与热休克蛋白和基质金属蛋白酶的相互作用进一步支持了神经保护和组织修复。

– THCV：与酶（脱氢酶、氧化酶、PPARγ和核受体）相互作用，这些酶是代谢效应和神经保护的关键。它还靶向激酶、甲基转移酶和转录因子，影响代谢途径。THCV对衣壳蛋白、病毒酶和基质金属蛋白酶的作用将其与镇痛、神经保护和抗病毒活性联系起来。

“THCV大麻被称为‘减肥大麻’。许多人认为CB1/CB2活性驱动了减重效果，但BAIF显示还有其他代谢途径在起作用，”SSC解释道。

临床试验成本的显著降低

对于几乎所有大麻行业的企业来说，大麻药物开发都是一个圣杯。将一种药物通过临床试验推向市场不仅对成功者来说利润丰厚，而且更重要的是，它可以改变成千上万名慢性病患者的生活。

然而，成功的临床试验相对短缺是大麻药物被广泛纳入主流医疗的最大障碍之一，这也是今年Cannabis Europa会议上的热门话题。越来越多的证据表明，尽管大麻的应用日益普及，但由于缺乏严格的科学研究和临床试验，主流医学界对其仍持谨慎态度。

立法者和医学专业人士多次呼吁行业提供这些数据，但实现这一目标不仅极其困难，而且费用惊人。仅在今年，英国最具前景的大麻药物开发公司之一Oxford Cannabinoid Technologies就因资金问题陷入破产管理。

根据塔夫茨大学（2016年）、JAMA（2020年）、国会预算办公室（2021年）和德勤（2022年）的研究，新药从概念阶段通过临床试验并最终上市的平均成本通常估计在13亿美元至28亿美元之间。

SSC的平台提供了一个“非常强大的起点”。

“一切都是基于已知的蛋白质结构、酶行为以及分子如何与其相互作用进行计算建模。一旦我们识别出有希望的相互作用或路径，就会通过实验进行验证。”

SSC目前正在邀请营养品、制药和健康品牌分享其数据，并以此换取平台会员资格（取决于数据的质量和数量）。首批加入这一合作倡议的成员包括MCR Labs、Cannamatrix、Blazing-SEO、AnunaAI、Tetragram和Real Cannabis Medicine Co.。

该公司计划汇总“大量真实世界患者数据”，然后以此为基础开发产品，无论是作为营养品还是通过FDA植物药物开发审批流程推进。熟悉这一过程的人都知道这并非易事，但除了使用AI绘制大麻成分外，SSC还在构建专门设计用于简化这一监管路径的工具。

“在美国，只有五种植物药物曾获得FDA批准。但有一份具体的植物药物开发指南文件，我们将AI平台与这一确切的监管路径对齐。我们构建了一个大型AI系统，自动编译IND（研究性新药申请）所需的所有内容，并准备提交给FDA。人们现在开始意识到：如果你想在美国重新安排大麻的法律地位，这是最有效的方法之一。”

展望未来，该公司还计划使其系统与其他国家的严格监管路径保持一致，这意味着来自世界各地的公司都可以通过这一平台开始其开发之旅。

“最令人兴奋的发展之一是，随着足够的患者数据汇总，申办者可以向FDA申请简化，或在有限的情况下跳过早期临床试验，直接进入第三阶段。这是时间和成本上的巨大突破。”

将这项技术民主化的应用场景和潜在影响无疑是行业有史以来最重要的发展之一。最终，它不仅可以帮助企业发现无数新药，还可以用所有人都能理解的方式解释其工作原理。

长期以来，公众教育，尤其是围绕大麻复杂科学的教育，一直是植物疗法主流采用的主要障碍。通过将复杂的大麻素数据转化为清晰、符合监管要求的语言，BAIF为转变公众认知和政策提供了所需的证据。

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