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    E31 人类为了瘦,都付出了什么代价?减肥药恐怖故事集

    04/09/2026 | 52 mins.
    咱——回顾一下过去,再展望一下将来[1]。
    GLP1是现今当之无愧的药王,但减肥药不是这几年才有的生意。 1930 年代人们就开始大开脑洞,想办法“欺骗”我们的“能量工厂”线粒体,让它把能量直接“烧掉”。然而这初代减肥药并没有让我们成功瘦下来,反而是引起了很大的副作用,甚至有人因为身体过热而死亡。60-90年代,人们第一次想要通过神经调节而抑制食欲,却又引起了意料之外的副作用。
    这一期我们先聊一聊减肥药简史:每一代药的分子机理是什么、为什么失败。人们是怎么想到GLP-1可以用来减肥的。再展望一下未来,看看GLP-1还有什么未解决的难点,又有什么新的思路、新的靶点值得我们关注? 
    (00:04) 减肥药凭什么成了最大的生意
    (01:08) 1933 年的 DNP:让线粒体空转,烧掉能量也烧死了人
    (05:58) 挨冻能减肥吗
    (11:06) 向大脑进军:Aminorex 与暴涨 20 倍的肺动脉高压
    (14:27) 芬芬:抑制食欲和心脏瓣膜病变绑在同一个受体家族
    (18:29) 奥利司他与成人纸尿裤
    (22:43) 一只希拉毒蜥的口水,救活了被判"不可成药"的 GLP-1
    (30:38) 一条脂肪酸链,换来一周一针
    (37:24) 三个未解难题:肌肉流失、停药反弹、23% 的人吃了没用
    (42:00) 下一站 INHBE / ALK7
    [1] 赵本山, 宋丹丹, 等. 《昨天·今天·明天》. 北京: 中央电视台春节联欢晚会, 1999-02-15.
    👥 本期嘉宾介绍
    特邀嘉宾
    🧑‍⚕️ Lulu:UCSF-UC Berkeley 联合培养代谢营养学博士。目前在湾区顶尖药企从事研发工作,专注于代谢与免疫交叉领域。她擅长从分子层面拆解慢性病机理,并能将前沿的科研发现转化为普通人也能听懂的医学知识。
    常驻嘉宾
    🧠 小水博士:神经生物学博士,博士后研究员,研究神经退行性疾病中的细胞死亡机制,擅长干细胞、类器官建模与活细胞成像,同时深度应用 AI 进行疾病的机制研究。
    🧪 小橙:生物物理学博士,专注于化学生物学与肿瘤靶向治疗。目前致力于新型靶向癌症疗法的开发,并正在推动AI和精准医疗在临床医学中的应用。
    🔬 可思叮:纽约生物医药战略咨询师,生物医学博士,曾于某药企从事神经退行性疾病方面多组学的研究。
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    E30 我不抽烟不喝酒爱运动,为什么还是得了阿尔兹海默病?

    25/08/2026 | 30 mins.
    生活方式干预究竟能不能降低阿尔兹海默病风险?临床试验怎么说?
    近期,在科学杂志上,加州大学旧金山分校神经科医生 Kristine Yaffe 在记忆门诊反复被病人问到的问题——"我每天走五英里,滴酒不沾,还打桥牌——为什么我还是得了阿尔茨海默病?"
    围绕预防,研究者早已列出一长串"良好习惯":健康饮食、规律运动、社交与认知刺激。但一个关键问题始终悬而未决,这些做法,在真实世界里究竟能把风险降低多少?这一期,我们把过去十几年最重要的几项随机对照试验摊开来看。芬兰的 FINGER、美国的 POINTER,都投入巨大:花几百万美元,找来几千个人,配上营养师、健身教练、心理医生,全套生活方式的干预两年,然后看看,效果到底有多大?
    在此基础上,我们来进一步讨论这两个问题:被广泛引用的 "45% 的阿尔兹海默病可预防",对我们每个人来讲,到底意味着什么?为什么社会层面的生活方式干预,可能会是关键?
    (00:43) 门诊里的困惑:我什么都做对了,为什么还是得了?
    (02:15) 柳叶刀委员会的 14 个可改变风险因素,与「45% 可预防」
    (03:13) 人群归因风险:那 45% 不是给你个人的保险单
    (04:11) 芬兰 FINGER:两年、两千六百人、全套专业团队的极限干预
    (08:12) 结果揭晓:0.2 对 0.16,统计显著但效应微乎其微
    (10:21) 这 0.04 到底值不值?从免疫治疗 30% 应答率说起
    (11:29) 为什么大型队列数据永远来自芬兰和 UK Biobank
    (16:11) 美国 POINTER:延缓认知老化 1–2 年,与高知人群的天花板效应
    (22:21) 空气污染、教育与食物里的糖和盐:这是社会层面的问题
    (24:47) 好消息:欧美发病率在过去二十五年每十年下降 13%。
    (28:57) 不如我们来做平行世界实验吧!

    👥 本期嘉宾介绍
    🧠 小水博士:神经生物学博士,博士后研究员,研究神经退行性疾病中的细胞死亡机制,擅长干细胞、类器官建模与活细胞成像,同时深度应用 AI 进行疾病的机制研究。
    🧪 小橙:生物物理学博士,专注于化学生物学与肿瘤靶向治疗。目前致力于新型靶向癌症疗法的开发,并正在推动AI和精准医疗在临床医学中的应用。
    🔬 可思叮:纽约生物医药战略咨询师,生物医学博士,曾于某药企从事神经退行性疾病方面多组学的研究。
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    E29 存在即合理?为什么研究者发起的临床实验(IIT)备受争议?

    23/08/2026 | 1h 11 mins.
    一场人体试验,究竟谁能发起?钱从哪里来?
    这一期我们把镜头转向临床试验的发起人。企业发起、研究者发起、患者与家属发起,出发点都是治病救人,但是背后的动力和方法,可能不完全相同。再有实力的企业也没办法脱离经济规律,去做一个没有市场的药。全球约七千种罕见病,绝大多数永远等不到一家公司来发起研究,不是没人想做,是这道账算不平。
    那么,没有药企愿意做的病,谁来发起?研究者发起的临床试验(IIT),能不能提供一条通往希望的路?我们又该如何用政策去撬动那些"不值得做"的药?而那些孤注一掷的患者,又是怎样身体力行地改写了临床规则、推动了整个行业。
    大部分家庭选择的路,是成立基金会。而基金会与基金会之间的差别,比想象中大:囊性纤维化基金会当了投资人,最后做出了几万人在用的药。渐冻症患者 Jaci 以身试药之后,那个原本只为她一个人做的药,最后被药企接手,如今正在做纳入近百人的三期试验;渐冻人协会与冰桶挑战,同一套患者倡导机制,也曾把一个后来被证明无效的药送上市场两年;KJ 小朋友的的费用,由所在机构、科研资助和慈善消化了,家属没有为这个疗法付一分钱;Grace Foundation 利用五年时间,资助科研,先把那个没人研究过的酶搞清楚,然后通过建立公司,成为 Grace Science,用一条抗癌管线的商业价值反哺罕见病研究;Micheal J Fox基金会没有投入做药,但是却带动了整个行业的改变;而且故事还在继续。
    这些为一个人做的药,有的成功推进到了下一阶段的临床,有的虽然失败了,却把整条路往前推了一步,让更多的病人受益。它们最初都带着患者的名字,而当其中一个真正走进正式的药物开发,它反而变成了一个拗口的通用名。
    但也许当一个患者的名字从药名上退下来的那一刻,它才真正从一个人的药,变成了一群人的药。
    (02:31) 企业发起:钱、IND,与"只做有市场的病"
    (04:09) 孤儿药认定、优先审评券与同情用药:政策的杠杆
    (08:12) 研究者发起 IIT:中国"双轨制"与中美监管差异
    (11:08) 传奇生物:一个院内一期临床,如何走成全球新药
    (17:21) 患者与家属发起的四种打法
    (23:43) 公开失败还是隐瞒:两个死亡案例的分水岭
    (29:37) Jacifusen:从一个人的药,到三期临床
    (37:20) Grace Science:基金会做基础研究,公司做药
    (47:52) 患者组织当投资人:CF 基金会与冰桶挑战的两面
    (55:02) Michael J. Fox 与钱的归属:为什么不能向患者收费本期

    出场人物与案例:
    小美 —— 上海接受碱基编辑(AAV9 双载体、腰穿给药)的患儿,死亡未按规定公开、项目照常推进甚至发表。

    KJ —— 2025 年美国的患儿,走单患者扩展用药通道、FDA 一周批准,由 NIH 经费、医院资源与 IGI 等平台共同承担成本,成为全球报道的个体化基因编辑范例。

    Valeria —— 重型癫痫女孩,2020 年用上为她一人定制的 ASO,发作骤减后因严重脑积水停药去世;她的病例被公开,才让领域看清鞘内 ASO 的共性风险。

    Jacifusen —— 以 26 岁 FUS 突变 ALS 患者 Jaci 命名的 ASO,她未等毒理完成即用药、注射十二次后离世,却由此带出二十多例病例与三期临床 FUSION。

    Terry Horgan —— 哥哥为他建非营利组织、拉起跨机构团队、走完完整 IND,2022 年成为唯一受试者,仍因载体不良反应去世;合规不等于安全。

    Grace Science —— 硅谷投资人为患 NGLY1 缺乏症的女儿建的双壳结构:基金会先花五年做基础生物学,再开公司推进 AAV9 基因增补疗法 GS-100。

    囊性纤维化基金会 —— 患者组织当风投的范本:1.5 亿美元投给 Vertex 换版税,后以 33 亿美元售出再投回研究,全程没让患者为实验性疗法掏钱。

    冰桶挑战与 Relyvrio —— 善款资助的 AMX0035 靠二期数据与患者签名压力获加速批准,三期全面落空后主动退市;事前决策与事后结果,值得分开评价。

    Michael J. Fox 基金会 —— 帕金森患者演员创立,不亲自做药而做基础设施:每年数亿美元资助、PPMI 开放队列,还主动问研究者缺什么就补什么。

    👥 本期嘉宾介绍
    🧠 小水博士:神经生物学博士,博士后研究员,研究神经退行性疾病中的细胞死亡机制,擅长干细胞、类器官建模与活细胞成像,同时深度应用 AI 进行疾病的机制研究。
    🧪 小橙:生物物理学博士,专注于化学生物学与肿瘤靶向治疗。目前致力于新型靶向癌症疗法的开发,并正在推动AI和精准医疗在临床医学中的应用。
    🔬 可思叮:纽约生物医药战略咨询师,生物医学博士,曾于某药企从事神经退行性疾病方面多组学的研究。
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    E28 基因治疗简史|把编辑器塞进细胞总共分几步?

    14/08/2026 | 1h 6 mins.
    同为基因治疗,为什么有的安全,有的危险?跨越四十六年,以生命为代价的技术进步,我们究竟能改写什么?就在2025年,两个孩子接受了原理几乎相同的治疗。一个七天后走了,另一个学会了走路。这期我们想弄明白的就是这件事。为什么同样叫"基因治疗",结果能差这么远。
    聊下来发现,最反直觉的一点是:基因治疗历史里那些出事的病例,几乎没有一例是因为改错了地方。真正把患者带走的,是把工具运进身体的那套办法。这个环节从八十年代卡到今天,还在卡。
    所以前半段我们先把几个总被混着用的说法分开:往细胞里补一份好的、真的去改染色体上那个字母、只拨一下开关不动序列、以及在 RNA 那层拦一道,风险完全不在一个量级。后半段讲故事:1980 年那个申请没批就跑去国外做实验的人,1990 年第一个被批准的四岁小孩,1999 年出事之后整个行业停摆十年,法国那批孩子免疫系统重建了却接连查出白血病,一直到去年五个人死于同一类问题、FDA 加上黑框警告。
    最后我们试着列了七个问题。如果哪天你的朋友真要面对这种选择,这七件事得先问清楚。
    不过这期不是来劝退的。恰恰相反,今年可能是这个领域三十五年里最好的一年,好消息在片尾。
    (00:00) 小美和KJ:一个走了,一个学会了走路
    (06:36) 补一份、改一个字、拨个开关:不是一回事
    (10:33) 体外做,还是直接打进身体
    (14:20) 四十年了,卡住所有人的还是同一件事
    (19:48) 病毒载体的另一面:肝和免疫系统先扛
    (22:51) 剂量为什么会大到那个地步
    (30:50) 1980 到 1999:一次绕过审查,一条年轻的命
    (39:03) 法国那批孩子:病治好了,癌来了
    (44:46) 也有真成了的:镰状细胞病那一次
    (48:47) 就在去年,同一类问题又带走了五个人
    (57:53) 真轮到你决定的时候,先问清这七件事
    (63:06) 但今年,其实是这个领域最好的一年
    下期聊:这种治疗到底能由谁发起、谁掏钱。有几个我们身边的真实案例。
    👥 本期嘉宾介绍
    特邀嘉宾
    ⚽️ 小Y博士: 神经免疫学研究者,主攻神经系统疾病中的免疫机制。研究涵盖阿尔茨海默病、新冠肺炎等领域的免疫调控。
    常驻嘉宾
    🧠 小水博士:神经生物学博士,博士后研究员,研究神经退行性疾病中的细胞死亡机制,擅长干细胞、类器官建模与活细胞成像,同时深度应用 AI 进行疾病的机制研究。
    🧪 小橙:生物物理学博士,专注于化学生物学与肿瘤靶向治疗。目前致力于新型靶向癌症疗法的开发,并正在推动AI和精准医疗在临床医学中的应用。
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    E27 AI制药的五大门派: 我们还在“集成电路”的史前时代? | 串台·八爪鱼Bioctopus

    14/08/2026 | 34 mins.
    AI制药可以把临床前从六年压到一年?有公司做到了,然后药在临床一期就倒下了。一款新药平均要走十到十五年,烧掉二三十亿美元,成功率不到十分之一。所有人都在赌 AI 能改变这一切。但今天真正做到的,可能比你以为的少得多。
    过去几十年,人们不断尝试把计算带入药物发现:从早期的定量构效关系和专家系统,到深度学习、生成式模型、生物学基础模型,再到今天被频繁讨论的 Lab in the Loop。
    但 AI 制药并不是一条单一的路线。不同公司对"药物发现究竟是什么问题",判断截然不同:有人把它看作化学问题,有人相信数据规模,有人坚持物理规律,有人试图在巨大的分子空间里做生成与搜索,也有人认为关键不是训练出一个全知全能的模型,而是让模型和真实实验持续交换信息,在一轮轮反馈中形成闭环。
    这期我们和伯克利计算生物学博士生、播客《八爪鱼 Bioctopus》主播 Alex,我们把这些押注一个个拆开聊:谁真的做出了东西,谁只是估值很高,以及为什么"让机器人自己做实验"这件事,在生物领域比想象中难得多。
    (02:39) 一款新药,十到十五年,二三十亿美元
    (04:03) AI 做药不是新事:六十年前就有人试过
    (07:45) 2012 年之后涌现的那批公司
    (10:45) AlphaFold 做对了什么,又没解决什么
    (12:20) 五个门派:他们眼中的药物发现完全不同
    (15:54) Lab in the Loop 到底指什么
    (18:03) 对比计算机的四个时代,我们在哪一段
    (20:10) 加药之前,你得先知道细胞状态好不好
    (23:35) 目前唯一交出同行评审数据的公司
    (27:05) 一款药两个名字:大药企的数据难题
    (29:56) 两家还没有硬数据,但估值几十亿的公司
    (32:53) 国内的另一条路,和 AI 不能当发明人

    👥 本期嘉宾介绍
    特邀嘉宾
    🎵Alex: UC Berkeley 计算生物学博士生,《八爪鱼 Bioctopus》主播。长期关注生物医药前沿动态,聚焦前沿科研与硬核技术向临床及产业转化的真实路径。
    常驻嘉宾
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我们是一群来自美国最顶尖研究机构(UCSF/Berkeley/Stanford)和全球领先生物科技公司的科学家与技术创新者。我们深度参与从基础研究到转化医学、从AI药物设计到细胞治疗的整个创新链条。我们不只是讲述者,而是行业内的实战派专家。在这里,你将听见最前沿的科研突破、最真实的产业内幕,以及那些即将颠覆世界的技术背后不为人知的故事。关注我们,一起洞见未来生物科技的核心脉搏。
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