第 22 周学习包：从体外效力到 PK/PD
本周核心问题
如何把一个 cell-killing EC50 转化为可检验的体内 exposure/RO/PD 假设，而不是把一条体外数值机械画到 PK 图上？
一、学习目标
完成本周后，应能够：
- 构建 potency→target density→exposure→RO→PD→efficacy 链；
- 用 potency envelope 代替单一 EC50；
- 正确进行 nM、µg/mL 和 mg/L 换算；
- 区分 plasma total、free/active 与 tissue concentration；
- 选择 Cmax、AUC、Ctrough 或 time-above-threshold 假设；
- 解释 target turnover、TMDD、RO 和效应时滞；
- 设计 dose/exposure/PD/efficacy 同步采样；
- 用不确定性场景给出可证伪的下一步方案。
二、学习时间安排
标准版：4 小时
| 学习块 | 时间 | 任务 | 产出 |
|---|---|---|---|
| 诊断 | 15 min | 10 题 | 盲点清单 |
| Potency envelope | 55 min | 多体系效力 | envelope table |
| 单位与 exposure | 55 min | nM↔︎µg/mL、total/free/tissue | calculation sheet |
| RO/PD/efficacy | 65 min | 链条和时滞 | study map |
| 案例与验收 | 50 min | 设计 dose-ranging | decision note |
深入版：6 小时
- 用历史数据构建 target-density × donor × E:T potency heatmap 45 分钟；
- 将 individual exposure、RO 和 tumor response 对齐 45 分钟；
- 运行三种 tissue penetration 假设的场景计算 30 分钟；
- 与 DMPK/细胞/in vivo 团队做 60 分钟 joint review。
三、课前诊断
- 体外 EC50 是体内最低有效浓度吗？
- 高表达细胞 EC90 是否比低表达 EC50 更保守？
- 1 nM 的 150 kDa IgG 是多少 µg/mL？
- Plasma total concentration 能否代表 tumor free active concentration？
- Ctrough 高于 EC90 是否保证整个肿瘤 RO 充分？
- RO 达平台后增加 dose 是否一定增加 efficacy？
- PD 与 concentration 为何可能有时间滞后？
- Tumor regression 出现在 drug 降低后，是否证明 drug 无关？
- Target turnover 如何影响给药频次？
- 场景分析和拍脑袋 safety factor 有何区别？
四、Potency envelope
4.1 不用单一“最佳 EC50”
至少覆盖：
| 维度 | Best-case | Typical | Challenge |
|---|---|---|---|
| Target density | high | disease-relevant mid | low |
| Effector | pre-activated | healthy donor | low-function/patient-like |
| E:T | high | expected | low |
| Matrix | simple media | serum/whole-blood relevant | inhibitory context |
| Time | long endpoint | decision-relevant | short exposure/pulse |
| Readout | sensitive reporter | direct function | durable control/regrowth |
输出不只是 EC50，还应包括 Emax、time、donor distribution、non-target activity 和 cytokine burden。
4.2 选择连接指标
根据机制选择：
- 可逆阻断：可能与 Ctrough/RO 相关；
- 峰值触发型激动/cytokine：Cmax 可能重要；
- 累积或持续杀伤：AUC、time-above-threshold 或持续 RO；
- 长效 PD：PD half-life 可能比 plasma drug 更决定频次；
- ADC：tumor delivery、payload release 和细胞更新共同决定。
这是待检验假设，不是先验事实。
五、单位换算
5.1 nM 转 µg/mL
concentration (µg/mL)
= concentration (nM) × molecular weight (kDa) / 1000对 150 kDa IgG：
1 nM = 1 × 150 / 1000 = 0.15 µg/mL
10 nM = 1.5 µg/mL反向：
concentration (nM)
= concentration (µg/mL) × 1000 / MW (kDa)5.2 为什么要用实际分子量
TCE、Fab、scFv、nanobody、Fc-fusion 和 ADC 的 MW 不同。多特异错配和 DAR 也可改变平均分子量/活性分数。不要默认所有抗体都是 150 kDa。
5.3 游离/活性修正不是简单乘系数
若血浆 total drug 为 10 µg/mL，不能随意假设“10% 进肿瘤、50% active”得到 0.5 µg/mL 并当真值。应把它写成场景：
- optimistic、central、conservative；
- 每个比例的证据来源；
- 结果对决策的敏感性；
- 哪个实际测量最能减少不确定性。
六、从 plasma 到 site of action
plasma total
→ plasma free/functional
→ extravasation/lymph
→ tumor interstitium
→ spatial penetration
→ target binding/RO
→ internalization/turnover影响 tissue exposure：
- 分子大小、charge、hydrophobicity；
- tumor perfusion/permeability；
- stromal barrier 与 interstitial pressure；
- target abundance/binding-site barrier；
- nonspecific binding；
- dose 与 schedule；
- FcRn/transcytosis；
- disease model。
Plasma 可以是 useful surrogate，但需用 tissue/RO/PD 数据校准。
七、RO 和 target turnover
7.1 简化占有关系
在极简平衡、free drug 已知且系统为 1:1 时：
Occupancy ≈ C_free / (C_free + KD)真实体内常不满足：
- 非平衡；
- avidity/多价；
- target synthesis/internalization；
- receptor reserve；
- tissue gradients；
- soluble target；
- assay perturbation。
该公式适合建立方向感，不用于替代实测 RO 或正式 TMDD model。
7.2 Turnover 与频次
即使一次给药达到高 RO，新生 target 可能使占有下降；反之长期 PD（如细胞耗竭）可在 drug 下降后持续。需要同时估计：
- drug half-life；
- target turnover；
- complex internalization；
- PD recovery；
- disease-cell growth。
八、同步实验设计
8.1 一个可解释的 dose-ranging 研究
至少包含：
- 多 dose，覆盖不足、转折和平台；
- 与体外 potency envelope 对应的 exposure；
- early/peak、trough 和 terminal PK；
- 同时点 RO/free target/proximal PD；
- tumor burden 和 individual response；
- tolerability/cytokine；
- ADA；
- 适当的 tumor/tissue concentration 或 distribution subset。
8.2 预设可证伪预测
示例：
若持续 tumor RO≥90% 是 tumor stasis 的必要条件，则达到该 RO 的剂量组应出现 stasis；若未出现，机制链在 RO→PD 或 PD→efficacy 断裂。
这样的预测比“高剂量应该更好”更有诊断价值。
九、常见断点
| 数据组合 | 可能断点 | 下一步 |
|---|---|---|
| Plasma 高，tumor/RO 低 | 分布、binding-site barrier、assay | tissue distribution/RO |
| RO 高，proximal PD 低 | target biology、receptor reserve、assay | pathway/target perturbation |
| PD 高，efficacy 低 | disease not target-driven、resistance | mechanism/combination/model |
| Efficacy 高，PK 低 | durable PD、assay漏测、局部暴露 | PD recovery/functional assay |
| Potency 好，in vivo cytokine 高但杀伤弱 | exposure/effector/target density or window | matched killing-cytokine/RO |
| Dose↑但 exposure不升 | TMDD未饱和、ADA、F、assay | dose/route/ADA/bioanalysis |
十、定量场景案例
TCE-M MW=100 kDa：
- target-high killing EC90=0.2 nM；
- target-low killing EC90=5 nM；
- target-negative cytokine threshold=100 nM；
- 1 mg/kg 组 Ctrough total=2 µg/mL；
- tumor functional concentration 暂无数据。
换算：
2 µg/mL ×1000/100 = 20 nM plasma total它覆盖 target-low in vitro EC90 4 倍，但离 target-negative cytokine threshold 5 倍。不能由此宣布“有 4× efficacy margin、5× safety margin”，因为 plasma total 与 tumor active/免疫局部 exposure 不同，且 assay 条件不同。
合理下一步：测 tumor/RO/PD，建立 exposure–response；在相关血液/组织体系比较 cytokine；将 1、较低和较高剂量形成可辨识曲线。
十一、评审清单
十二、闭卷验收与答案
- Potency envelope？——多 target/donor/E:T/time 条件的效力范围。
- 1 nM 150 kDa IgG？——0.15 µg/mL。
- Plasma total 等于 tumor active 吗？——不等于。
- KD 占有公式何时仅作方向感？——真实体内非平衡、多价、turnover/梯度下。
- Cmax/AUC/Ctrough 怎么选？——按机制与预设假设。
- RO 高而 PD 低说明？——RO→PD 断点或 assay/biology 问题。
- Drug 下降后 PD 持续可能为何？——PD recovery/细胞耗竭更慢。
- Dose range 为什么需平台？——识别 threshold、saturation 和非线性。
- 场景分析要写什么？——假设、证据、范围、敏感性和可减少不确定的数据。
- 好预测的特点？——可证伪并对应明确下一决策。
十三、本周最终交付物
提交一个项目的《Potency-to-PKPD Map》：potency envelope、单位换算、plasma/tissue 场景、RO/PD 假设、dose-ranging 设计、三条可证伪预测和 decision rules。