脱靶效应检测：保障基因治疗临床安全

脱靶效应检测：保障基因治疗临床安全演讲人01脱靶效应检测：保障基因治疗临床安全02引言：基因治疗的“双刃剑”与脱靶效应的核心地位03脱靶效应的分子机制：从“精准编辑”到“意外偏离”的根源04脱靶效应检测技术体系：从“预测”到“验证”的全链条覆盖05未来展望：迈向“零脱靶”的基因治疗新时代06结论：以“零容忍”态度守护基因治疗的生命线目录01脱靶效应检测：保障基因治疗临床安全02引言：基因治疗的“双刃剑”与脱靶效应的核心地位引言：基因治疗的“双刃剑”与脱靶效应的核心地位随着CRISPR-Cas9、TALENs、ZFNs等基因编辑技术的突破性进展，以及AAV、慢病毒等载体的优化升级，基因治疗已从理论走向临床，在遗传病、肿瘤、感染性疾病等领域展现出“治愈”潜力。从2012年首例CRISPR基因编辑疗法动物实验成功，到2023年全球第15款基因治疗药物获批，短短十余年间，基因治疗已成为生物医药产业最前沿的赛道之一。然而，正如诺贝尔奖得主JenniferDoudna所言：“基因编辑是一把精准的手术刀，但我们仍需确保它不会切错地方。”作为基因治疗的核心风险，“脱靶效应”是指基因编辑工具或外源基因在非靶向基因组位点产生意外修饰的现象，其可能导致基因功能丧失、激活原癌基因、染色体结构异常等严重后果，甚至引发细胞癌变或患者死亡。2021年，一款针对β-地中海贫血的CRISPR疗法在临床试验中受试者出现染色体大片段缺失，虽未直接归因于脱靶，但再次敲响了警钟。作为基因治疗研发链条中的“安全阀”，脱靶效应检测不仅关系到临床试验的成败，更直接影响患者的生命健康与行业的可持续发展。引言：基因治疗的“双刃剑”与脱靶效应的核心地位在十余年的基因治疗研发实践中，我深刻体会到：脱靶效应的复杂性与隐蔽性，使其成为从实验室到临床最难跨越的障碍之一。本文将从脱靶效应的机制出发，系统梳理现有检测技术，剖析临床转化中的挑战，并展望未来发展方向，旨在为基因治疗领域的同行提供一套完整的脱靶效应检测解决方案，共同推动基因治疗从“可用”向“可靠”迈进。03脱靶效应的分子机制：从“精准编辑”到“意外偏离”的根源脱靶效应的分子机制：从“精准编辑”到“意外偏离”的根源脱靶效应的产生并非偶然，而是基因编辑工具、基因组环境与细胞状态三者复杂互作的结果。深入理解其分子机制，是开发高效检测策略的前提。1基因编辑工具的“内在缺陷”不同基因编辑工具的脱靶机制存在显著差异，这直接决定了检测方法的侧重方向。2.1.1CRISPR-Cas9系统：PAM依赖性与序列相似性导致的“错配容忍”CRISPR-Cas9是目前应用最广的基因编辑系统，其脱靶主要源于两个核心环节：一是Cas9-sgRNA复合物与基因组DNA的“非靶向识别”，二是DNA修复过程中的“错误修复”。-PAM序列限制的“绕行”：Cas9蛋白需识别靶点序列旁的PAM（原型间隔基序adjacentmotif，如SpCas9的5'-NGG-3'）才能启动切割。然而，基因组中存在大量“伪PAM”序列（如NAG、NGA等），当sgRNA与伪PAM附近序列存在部分匹配时，Cas9仍可能被招募，导致脱靶。1基因编辑工具的“内在缺陷”例如，在2020年一项针对DMD基因的CRISPR治疗研究中，科学家发现sgRNA靶向的序列旁存在一个“NGA”伪PAM，其与sgRNA的错配容忍度高达5个碱基，最终引发了脱靶切割。-sgRNA与DNA的“错配容忍”：传统观点认为sgRNA与靶序列需完全互补，但研究表明，当sgRNA的“种子序列”（seedregion，即PAM-distal端的5-12个碱基）与基因组DNA存在2-3个错配时，Cas9仍能保持活性。更棘手的是，这种错配容忍具有“位置依赖性”——种子序列末端的错配对活性的抑制远弱于起始端，导致即使远离靶点的错配也可能引发脱靶。1基因编辑工具的“内在缺陷”-高活性Cas9变种的“脱靶放大”：为提高编辑效率，研究者开发了SpCas9-HF1、eSpCas9等高保真变体，通过优化Cas9与sgRNA的相互作用减少脱靶。但部分变体（如xCas9）虽扩大了PAM识别范围，却因结构灵活性反而增加了对非靶序列的“误识别”，呈现出“效率提升、脱靶转移”的特点。1基因编辑工具的“内在缺陷”1.2碱基编辑器与先导编辑器的“脱靶新场景”与传统CRISPR-Cas9依赖DNA双链断裂（DSB）不同，碱基编辑器（BEs）和先导编辑器（PEs）通过“切口酶+脱氨酶”融合实现单碱基替换或小片段插入/删除，其脱靶机制更具特殊性。-碱基编辑器的“脱氨酶旁路效应”：胞嘧啶碱基编辑器（CBE）中的APOBEC1脱氨酶和腺嘌呤碱基编辑器（ABE）中的TadA脱氨酶，在催化过程中可能“脱离”sgRNA的引导，对基因组中其他富含A/T或C/G的序列进行脱氨反应。例如，2022年一项研究显示，ABE8e在编辑HEK293细胞时，可对基因组中非靶向的TA位点进行A-to-I编辑，脱靶率高达0.1%-1%，远高于传统CRISPR-Cas9的10^-6水平。1基因编辑工具的“内在缺陷”1.2碱基编辑器与先导编辑器的“脱靶新场景”-先导编辑器的“RNA模板依赖性脱靶”：先导编辑器通过逆转录机制将pegRNA携带的编辑模板插入靶点，其脱靶风险主要来自“pegRNA非依赖性编辑”——当pegRNA结构不稳定或细胞内RNA酶活性过高时，先导编辑器可能利用细胞内其他RNA作为模板，导致随机插入。此外，先导编辑器产生的“切口”也可能激活非同源末端连接（NHEJ）修复，引发小片段插入/删除。1基因编辑工具的“内在缺陷”1.3病毒载体的“随机整合风险”对于基于AAV、慢病毒等载体的基因治疗，外源基因的随机整合是另一类重要脱靶风险。AAV载体倾向于在基因组开放染色质区域整合，但低概率下也会整合至原癌基因（如MYC、CCND1）或抑癌基因（如TP53）位点，导致基因异常激活或失活。例如，2002年，法国SCID-X1基因治疗临床试验中，2例患者因逆转录病毒载体整合至LMO2基因启动子区域引发T细胞白血病，这一事件直接推动了病毒载体整合位点检测技术的革新。2基因组环境的“复杂干扰”基因组并非“静态模板”，其结构、表观遗传状态与序列多态性均会影响脱靶效应的发生。-染色质可及性的“区域选择性”：基因编辑工具需先接触DNA才能发挥作用，因此开放染色质区域（如DNaseIhypersensitivesites、组蛋白乙酰化区域）更易成为脱靶靶点。通过ATAC-seq（染色质开放性测序）分析发现，CRISPR-Cas9在基因组中的脱靶位点富集区域与开放染色质分布高度一致，提示染色质状态是预测脱靶风险的重要指标。-重复序列与假基因的“竞争结合”：人类基因组中存在大量重复序列（如LINEs、SINEs）和假基因（与功能基因高度同源的非编码序列），这些区域可能“竞争性”结合sgRNA或病毒载体，引发脱靶。例如，在针对CFTR基因的CFTR基因治疗中，其假基因CFTRP1与编码区序列相似度达98%，AAV载体易错误整合至假基因位点，导致治疗效率下降。2基因组环境的“复杂干扰”-单核苷酸多态性（SNPs）的“sgRNA适配度改变”：人群中存在的SNPs可能改变sgRNA与靶序列的匹配度，甚至创造新的“潜在靶点”。例如，当靶点序列中存在SNP导致与sgRNA错配减少时，原本的“弱脱靶位点”可能升级为“强脱靶位点”。据统计，约15%的CRISPR靶点序列在人群中存在SNPs，这要求脱靶检测必须考虑个体基因组背景。3细胞状态的“动态影响”细胞类型、分化阶段、代谢状态等生物学因素也会通过调控基因编辑工具活性或DNA修复通路影响脱靶效应。-细胞周期阶段的“DSB修复差异”：CRISPR-Cas9依赖DSB修复，而不同细胞周期阶段的DNA修复机制存在差异——G1期以NHEJ为主，易产生插入/删除（indels）；S/G2期以同源重组（HR）为主，修复更精准。因此，处于快速分裂期的细胞（如造血干细胞）脱靶风险更高，这解释了为何体外编辑的T细胞回输后需监测长期脱靶效应。-DNA修复通路活性的“编辑结果异质性”：细胞内NHEJ、HR、单链退火（SSA）等修复通路的活性平衡，直接影响脱靶突变的类型与频率。例如，当BRCA1（HR关键基因）表达缺失时，细胞被迫依赖NHEJ修复，导致indels发生率升高3-5倍。在肿瘤基因治疗中，肿瘤细胞常存在DNA修复通路缺陷，这既是编辑效率高的原因，也是脱靶风险高的隐患。04脱靶效应检测技术体系：从“预测”到“验证”的全链条覆盖脱靶效应检测技术体系：从“预测”到“验证”的全链条覆盖针对脱靶效应的复杂机制，当前检测技术已形成“生物信息学预测-体外筛查-体内验证-长期监测”的全链条体系，每种技术均有其适用场景与局限性，需根据基因编辑工具、治疗靶点与细胞类型合理选择。1生物信息学预测：脱靶检测的“第一道防线”生物信息学预测通过算法模拟sgRNA/载体与基因组的相互作用，快速识别潜在脱靶位点，为后续实验验证提供靶点清单，显著降低检测成本与工作量。1生物信息学预测：脱靶检测的“第一道防线”1.1基于序列相似性的预测算法此类算法核心是评估sgRNA与基因组序列的“匹配度”，通过设定错配阈值筛选潜在脱靶位点。-简单错配模型：早期工具如CCTop、CHOPCHOP通过计算sgRNA与基因组序列的错配数量（允许1-5个错配）及错配位置（种子区域权重更高），预测脱靶风险。例如，CHOPCHOP会优先标注种子区域无错配、PAM序列匹配的位点，但其局限性是无法评估序列二级结构、染色质状态等生物学因素。-机器学习模型：为提高预测准确性，研究者引入机器学习算法，整合序列特征（GC含量、错配位置）、基因组特征（重复序列、保守性）、编辑工具特征（Cas9变体活性）等多维数据。例如，DeepCRISPR采用深度学习模型，通过分析10万+sgRNA编辑数据，将预测准确率从传统算法的60%提升至85%；而Elevation则整合染色质开放性数据，对开放区域的脱靶位点赋予更高权重。1生物信息学预测：脱靶检测的“第一道防线”1.2基于结构模拟的预测工具Cas9-sgRNA-DNA三元复合物的三维结构是决定切割特异性的关键，基于分子对接的结构模拟可更精准识别脱靶位点。-Rosetta与HADDOCK：通过模拟sgRNA与DNA杂交形成“R-loop”结构的能量变化，评估不同位点的结合稳定性。例如，HADDOCK可考虑Cas9蛋白的结构柔性，预测sgRNA与DNA错配时的复合物构象变化，从而识别传统算法忽略的“远距离错配”脱靶位点。-AlphaFold2的革新性应用：随着AlphaFold2在蛋白质结构预测中的突破，研究者开始尝试预测Cas9-sgRNA-DNA复合物的动态结构。2023年，一项研究利用AlphaFold2模拟了SpCas9与1000+sgRNA-DNA复合物的结构，发现“非种子区域的连续错配”可通过改变DNA弯曲角度降低切割能垒，这一发现解释了为何部分“低相似度”序列仍会发生脱靶。1生物信息学预测：脱靶检测的“第一道防线”1.3病毒载体整合位点预测对于AAV等载体，生物信息学预测主要关注“安全harbors”（如AAVS1、CCR5等基因组安全区域），通过整合位点数据库（如ISfinder、SiteSeer）评估载体随机整合风险。例如，SiteSeer工具可通过分析载体序列与基因组同源性，预测潜在整合热点，并结合表观遗传数据（如H3K27me3标记）规避转录活跃区域。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号生物信息学预测的假阳性率较高（约30%-50%），需通过体外实验验证潜在脱靶位点。当前体外筛查技术可分为“基于测序”和“基于报告系统”两大类。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号2.1.1全基因组测序（WGS）WGS可对基因组所有位点进行无偏倚检测，是“金标准”级别的脱靶分析方法。-技术原理：通过提取编辑后细胞/组织的基因组DNA，构建测序文库，进行30x-100x深度的全基因组测序，与参考基因组比对后，识别indels、单核苷酸变异（SNVs）、大片段变异等异常。-优势与局限：优势在于“无遗漏”，能发现未预测的脱靶位点；局限是成本高（单个样本约1000-3000美元）、数据分析复杂（需过滤测序错误与天然SNPs），且对低频脱靶（<1%）的检测灵敏度不足（需深度>100x）。-临床应用：WGS主要用于基因治疗临床前研究的“全面筛查”，如2021年蓝鸟生物（BluebirdBio）的β-地中海贫血基因疗法LentiGlobin，即通过WGS确认无大片段脱靶整合后进入III期临床试验。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号2.1.2全外显子组测序（WES）WGS虽全面，但编码区仅占基因组的1.5%，为降低成本，研究者开发了WES技术，专注于外显子区域的脱靶检测。-技术原理：通过捕获外显子区域的DNA片段进行测序，分析编辑后外显子区的变异情况。-优势与局限：成本仅为WGS的1/3，且因外显子区功能重要性更高，脱靶风险更大；局限是无法检测非编码区脱靶（如启动子、增强子），而约80%的疾病相关变异位于非编码区。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号2.1.3染色质免疫共沉淀结合测序（ChIP-seq）对于Cas9等依赖蛋白-DNA互作的编辑工具，ChIP-seq可通过抗体捕获编辑工具结合的DNA片段，结合测序定位结合位点。-技术原理：利用抗Cas9抗体免疫共沉淀与Cas9结合的DNA片段，通过高通量测序分析结合位点分布。-优势与局限：优势是可直接检测“编辑工具结合”而非“切割”位点，提前预警潜在脱靶；局限是结合不等于切割（部分结合位点无切割活性），且需特异性抗体（如抗SpCas9抗体），对新型编辑工具（如Cas12a）支持不足。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号2.1.4GUIDE-seq与DISCOVER-seq为解决WGS灵敏度不足的问题，研究者开发了“体内标签”技术，通过在脱靶位点引入外源标签，富集低频脱靶事件。-GUIDE-seq：原理是在细胞内导入双链寡核苷酸（dsODN），作为dsB修复的“接头”，与脱靶位点共连接，通过特异性引物扩增测序。该技术可检测频率低至0.1%的脱靶位点，灵敏度较WGS提升100倍，但需导入外源分子，可能干扰细胞内环境。-DISCOVER-seq：原理是利用Cas9切割激活的γH2AX（DNA损伤标志物）作为“天然标签”，通过ChIP-seq捕获γH2AX结合位点，间接定位脱靶位点。该技术无需外源分子，更接近生理状态，但依赖DNA损伤通路的完整性，对DNA修复缺陷细胞（如肿瘤细胞）适用性较差。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号2.2基于报告基因的筛查系统为快速评估sgRNA/载体的脱靶风险，研究者构建了多种报告基因系统，通过荧光/发光信号量化脱靶效率。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号2.2.1荧素酶报告系统将潜在脱靶序列克隆至荧光素酶报告基因的上游，当脱靶切割激活报告基因表达时，通过荧光素酶活性反映脱靶效率。-优势与局限：操作简单、通量高（可同时检测数十个位点）；局限是报告基因与内源基因的染色质环境差异大，结果可能与体内情况不符。2体外筛查技术：在“受控环境”中捕获脱靶信号2.2.2GFP报告系统利用流式细胞术分选GFP阳性细胞，通过PCR扩增潜在脱靶位点，检测indels发生率。例如，StemCellTechnologies开发的“GUIDE-it”试剂盒，即通过GFP报告系统筛选低脱靶sgRNA，被广泛应用于CRISPR筛选实验。3体内验证技术：在“生理环境”中确认脱靶风险体外筛查无法完全模拟体内复杂的微环境（如免疫细胞浸润、组织特异性因子），因此临床前研究需通过体内模型验证脱靶效应。3体内验证技术：在“生理环境”中确认脱靶风险3.1人源化动物模型-人源化小鼠模型：将人源组织（如肝脏、造血干细胞）植入免疫缺陷小鼠，构建“人源化”模型，用于评估基因编辑工具在人体组织中的脱靶风险。例如，在血友病基因治疗中，研究者将人肝细胞植入FRG（Fah-/-;Rag2-/-;IL2rg-/-）小鼠，通过AAV载体递送FIX基因，6个月后通过WGS分析人肝细胞脱靶情况，结果显示无显著脱靶。-人源化类器官模型：利用干细胞培养的类器官（如肠类器官、脑类器官）保留了人体组织的细胞异质性与三维结构，可更真实模拟体内编辑环境。例如，2022年一项研究利用患者来源的结肠类器官测试CRISPR-Cas9编辑APC基因，发现类器官中的脱靶位点与临床样本高度一致，证实了类器官在脱靶验证中的价值。3体内验证技术：在“生理环境”中确认脱靶风险3.2活体成像与单细胞测序-活体成像：对于肿瘤基因治疗，通过标记报告基因（如荧光素酶），可实时监测编辑工具在体内的分布与脱靶情况。例如，将Cas9-sgRNA复合物与荧光染料结合，通过活体成像系统观察其在肿瘤组织中的富集程度，结合后续组织测序，可定位组织特异性脱靶位点。-单细胞测序（scRNA-seq/scDNA-seq）：传统bulk测序掩盖了细胞间的异质性，单细胞测序可精准识别单个细胞的脱靶突变。例如，在CAR-T细胞治疗中，通过scDNA-seq分析编辑后的T细胞，发现约0.5%的细胞存在非靶向indels，而bulk测序无法检测到这种低频事件。4长期监测技术：应对“延迟性脱靶”的挑战基因治疗的长期脱靶效应（如数月甚至数年后出现的癌变）是临床安全的主要隐患，需建立长期监测体系。4长期监测技术：应对“延迟性脱靶”的挑战4.1长期随访样本库建立基因治疗患者长期随访样本库，定期采集外周血、组织样本，通过ddPCR（数字PCR）或NGS检测脱靶突变。例如，SparkTherapeutics的Luxturna（RPE65基因治疗）在临床试验中建立了15年随访计划，通过每年一次的眼底检查与血液NGS，未发现延迟性脱靶事件。4长期监测技术：应对“延迟性脱靶”的挑战4.2整合位点特异性PCR（IS-PCR）对于病毒载体治疗的长期监测，IS-PCR可特异性扩增载体整合位点，通过Sanger测序确认是否整合至原癌基因/抑癌基因。例如，在SCID-X1基因治疗中，研究者定期患者外周血，通过LM-PCR（连接介导PCR）扩增整合位点，发现2例患者在治疗8年后出现LMO2基因整合，及时启动了干预措施。四、临床转化中的挑战与应对策略：从“实验室”到“病床边”的鸿沟尽管脱靶检测技术不断进步，但从实验室到临床的转化仍面临多重挑战，包括灵敏度需求、标准化缺失、个体化差异等，需通过技术创新与多学科协作破解。1灵敏度需求的“极致挑战”临床前研究中，脱靶检测的灵敏度需达到10^-6（即百万个细胞中1个脱靶细胞），而当前NGS技术的实际灵敏度约为10^-4，难以满足要求。应对策略包括：-深度测序与UMI结合：通过分子标签（UniqueMolecularIdentifiers，UMI）区分PCRduplicates与真实突变，将NGS灵敏度提升至10^-6。例如，Illumina的“TruSeqNanoDNALibraryPrepKit”通过UMI标记，可将测序错误率从0.1%降至0.001%，满足临床级脱靶检测需求。-数字PCR（dPCR）的靶向验证：对NGS筛查的潜在脱靶位点，通过dPCR进行靶向验证，dPCR的绝对定量能力（灵敏度10^-6）可确认低频突变的存在。例如，在CRISPR基因疗法的临床申报中，EMA要求对Top10潜在脱靶位点进行dPCR验证，确保灵敏度达标。2标准化缺失的“结果可比性”问题不同实验室采用的检测平台（如Illuminavs.MGI）、分析方法（如比对软件：BWAvs.Bowtie2）、过滤标准（如变异频率阈值：1%vs.0.1%）存在差异，导致跨实验室结果可比性差。应对策略包括：-建立国际标准品与质控体系：如NIH发布的“GenomeinaBottle”（GIAB）标准品，包含已知SNPs与indels，可用于校准测序数据；ISO也发布了ISO20393:2021《基因治疗产品脱靶效应检测指南》，规范了样本处理、测序深度、数据分析等流程。-推动数据共享与算法统一：通过全球基因治疗数据库（如ClinVar、Addgene）共享脱靶检测数据，开发开源分析流程（如CRISPResso2、GATK），减少算法差异带来的偏差。3个体化差异的“精准预测”难题患者的基因组背景（如SNPs、拷贝数变异）、疾病状态（如肿瘤细胞的DNA修复缺陷）可显著影响脱靶风险，但当前检测多为“通用型”，未考虑个体差异。应对策略包括：-“患者特异性”脱靶预测：通过全基因组测序获取患者个体基因组信息，结合机器学习模型（如ElevationPatient-Specific），预测个体化脱靶位点。例如，在针对BRCA1突变乳腺癌的基因治疗中，患者特异性模型可识别出与BRCA1缺失相关的“高敏感性脱靶位点”，指导sgRNA设计。-动态监测与适应性调整：在治疗过程中，通过液体活检（ctDNA检测）实时监测脱靶突变，一旦发现异常风险，及时调整治疗方案（如更换sgRNA、联合DNA修复抑制剂）。4成本与可及性的“现实制约”临床级脱靶检测（如WGS+UMI+dPCR）单次成本约5000-10000美元，对多数患者而言难以负担。应对策略包括：-开发低成本检测平台：如Nanopore的纳米孔测序技术，因其便携性与长读长优势，可降低测序成本（单样本约1000美元）；开发“靶向捕获+NGS”策略，仅检测潜在脱靶区域，而非全基因组，进一步降低成本。-医保与商业保险覆盖：推动将脱靶检测纳入医保报销目录，或开发商业保险产品，分担患者经济负担。例如，美国BlueCrossBlueShield已将部分基因治疗的脱靶检测纳入医保覆盖范围。05未来展望：迈向“零脱靶”的基因治疗新时代未来展望：迈向“零脱靶”的基因治疗新时代随着基因编辑技术的迭代与检测技术的革新，脱靶效应检测正向“更灵敏、更全面、更智能”的方向发展，为基因治疗的临床安全提供更强保障。1技术革新：从“被动检测”到“主动规避”-高保真编辑工具的持续优化：如SpCas9-HF1、eSpCas9、HiFiCas9等高保真变体通过增强sgRNA与靶序列的“特异性结合”，减少脱靶；碱基编辑器中的“进化型脱氨酶”（如A8e、A3.1）通过改造脱氨酶结构，降低旁路效应。-表观遗传编辑的“精准靶向”：通过融合表观遗传修饰域（如DNMT3A、TET1）与基因编辑工具，实现对特定表观遗传标记（如DNA甲基化、组蛋白乙酰化）的精准编辑，避免DNA切割，从根本上消除脱靶风险。例如，2023年一项研究开发的“CRISPR-dCas9-TET1”系统，可特异性激活抑癌基因p53的表达，无脱靶切割，为肿瘤基因治疗提供新思路。2多组学整合：构建“全景式”脱靶风险评估-空间组学技术的应用：如10xGenomics的VisiumSpatialGeneExpression技术，可同时检测基因表达与基因组变异，揭示脱靶效应在组织空间分布上的异质性。例如，在肝脏基因治疗中，空间组学可确认脱靶事件是否集中在特定肝小叶区域，为毒性评估提供更精细数据。-多组学数据联合分析：整合基因组（WGS）、转录组（RNA-seq）、表观基因组（ATAC-seq）、蛋白质组（质谱）数据，构建“脱靶风险评分模型”。例如，通过机器学习整合靶点