专访曹义海院士：抗血管治疗走出肿瘤，还能走多远？｜院士上封面

封面新闻记者 边雪

血管，本来是人体里最普通的存在之一。它运输氧气、营养和各种信号，几乎和每一个器官都有关。但在医学研究者眼中，血管有时也是治疗疾病的一把“钥匙”——有些地方需要把异常血管压下去，有些地方却恰恰需要把新的、真正有功能的血管“养出来”。

过去几十年，这一思路最成熟的应用之一出现在肿瘤领域。抗血管生成药物通过阻断VEGF等信号，抑制肿瘤新生血管形成，已经成为部分癌症治疗方案中的重要组成部分；在眼科，抗VEGF药物也已广泛用于湿性年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变相关黄斑水肿以及视网膜静脉阻塞等疾病。

但如果把目光再往前推一步，血管研究的边界正在发生变化：从“切断”肿瘤的血供，到重新思考血管与免疫、代谢乃至心血管疾病之间的关系，血管可能成为一条连接不同疾病的共同线索。

近日，2026年疾病防治研究和成果转化协同创新会议在上海举行。会议由国家卫生健康委医药卫生科技发展研究中心、健康报社、神经与肿瘤药物研发全国重点实验室联合主办，会后，瑞典卡罗林斯卡医学院终身教授、中国工程院外籍院士曹义海接受了封面新闻的采访。长期从事血管新生研究的他认为，抗血管治疗已经进入临床广泛应用阶段，未来还有进一步突破的空间；与此同时，围绕血管与代谢性疾病之间关系的研究，也正在打开一个新的方向。

曹义海院士。（封面新闻记者边雪 摄）

从“饿死肿瘤”到调节血管，治疗思路正在变化

在肿瘤治疗中，血管过去常被简单理解成给肿瘤“供血”的管道，但曹义海认为，它实际上要复杂得多。

“血管是非常重要的成分，运输了很多不同的肿瘤需要的营养成分、生长因子，甚至对免疫细胞在肿瘤里面的分布也起到了非常重要的运输作用。”曹义海告诉封面新闻，因此调节血管本身，就是影响肿瘤治疗效果的重要手段。

这也是抗血管治疗从单一用药逐渐走向联合治疗的原因之一。曹义海提到，近年来抗血管治疗与免疫治疗等手段的联合越来越受到重视。在他看来，肿瘤并不是由一种细胞组成的“孤岛”，其中还包括免疫细胞、血管壁细胞、成纤维细胞等多种成分，单独干预其中一个环节，很难覆盖肿瘤发展的全部过程。

公开资料也显示，抗VEGF药物已经进入多种实体瘤的治疗体系，并被用于联合化疗、免疫治疗等方案，具体应用则取决于癌种、疾病阶段以及患者情况。

而在肿瘤之外，抗VEGF治疗已经在部分眼科疾病中形成较成熟的临床应用。美国国立眼科研究所资料显示，抗VEGF药物可用于糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑水肿、部分视网膜静脉阻塞相关黄斑水肿以及湿性年龄相关性黄斑变性等疾病；美国眼科学会相关资料也显示，抗VEGF药物目前是糖尿病黄斑水肿的重要一线治疗。

这让“血管”从肿瘤治疗中的一个靶点，逐渐变成一个更大的研究对象：很多疾病虽然病因不同，却可能共享部分血管生成或血管功能异常的机制。

血管，为什么又被盯上了代谢性疾病？

曹义海真正想往前推的，是血管和代谢之间的关系。

他特别提到了脂肪组织。过去，人们习惯把脂肪看作储存能量的地方，但现代研究已经发现，脂肪组织同时具有重要的内分泌功能，而其中密集分布的血管不仅负责运输氧气和营养物质，也参与激素、生长因子等信号的运输以及组织间的信息交流。相关研究已经发现，脂肪组织血管与脂肪组织扩张、能量代谢和代谢性疾病之间存在密切联系。

曹义海很早就开始关注这一方向。2007年，他在《Journal of Clinical Investigation》发表论文讨论血管生成对脂肪生成和肥胖的调控；2010年，他又在《Nature Reviews Drug Discovery》发表综述，提出通过药理学手段调节脂肪组织血管新生，可能成为肥胖及相关代谢性疾病的一种潜在治疗策略。

2023年，中国医学科学院血液病医院等机构公开介绍曹义海的研究时，也将“通过靶向抑制血管新生治疗代谢性疾病”列为其重要研究方向。

在采访中，曹义海进一步解释了这一思路：如果能够调节脂肪组织中的血管结构和功能，就有可能影响能量平衡、内分泌以及全身代谢。“调节血管就会调节能量的平衡，也可以调节内分泌的作用。”曹义海说。不过，从研究方向到临床药物，中间依然隔着很长的距离。曹义海也没有给出明确的时间表，只表示，这取决于基础研究能否取得突破，以及是否有足够的科研人员和资源进入这一领域。

同样需要区分的是，血管治疗在不同疾病中方向并不一样。肿瘤等疾病中，研究重点往往是抑制病理性新生血管；而对于缺血性心肌病等疾病，研究人员探索的是如何促进新的、有功能的血管建立，从而改善缺血组织的血液供应。后者目前仍主要处于研究和临床探索阶段，已有随机对照试验和系统评价，但疗效并未形成足以改变临床实践的统一证据。

这恰恰说明，所谓“血管治疗”并不是一套可以复制到所有疾病中的简单方案。什么时候该抑制，什么时候该促进，作用于哪一种血管、哪个时间窗口，又该如何避免产生新的风险，都需要建立在具体疾病机制之上。

AI可以找到靶点，但最后还得回到病人

在今天的药物研发中，AI正在变得越来越重要。算法可以从海量数据中寻找潜在靶点、预测分子相互作用，为过去耗时漫长的筛选环节提供新的工具。

但在曹义海看来，AI找到一个“相关靶点”，并不等于这个靶点就是一个真正有效的药物靶点。“同一种肿瘤内部可能存在不同细胞群体，随着疾病进展，肿瘤微环境也会不断发生变化。因此，AI今天从数据中找到的一个靶点，在疾病发展到另一个阶段后，未必仍然是决定疾病进展的关键节点。”

而更现实的问题在于，实验室里的“小鼠”与医院里的“病人”，从来不是一回事。在动物实验中，研究人员可以尽量保证实验组与对照组在年龄、性别和遗传背景等方面保持一致，而真实患者却有着不同的遗传背景、疾病进程和肿瘤微环境。曹义海认为，这种临床前模型与真实疾病之间的差异，是基础研究成果向临床转化过程中非常重要的障碍。

因此，在曹义海看来，AI真正参与新药研发，不能只盯着肿瘤细胞本身，还需要把疾病的动态变化、肿瘤微环境乃至患者全身状态纳入考虑。

“只有了解清楚机制才能去干扰。”曹义海说，这也是自己反复强调基础研究的原因。在他看来，无论是开发原创药物，还是对已有药物进行优化，最终都必须回到疾病机制本身：为什么有的人对药物敏感，有的人会耐药？为什么有些肿瘤能够被免疫系统识别，而有些肿瘤中甚至缺乏足够的免疫细胞？这些问题没有搞清楚，仅仅找到一个“看起来有效”的靶点，距离真正的临床药物仍然很远。

这套方法也延伸到了当下大热的GLP-1药物。需要厘清的是，司美格鲁肽属于GLP-1受体激动剂，而替尔泊肽则同时作用于GIP和GLP-1受体。美国FDA资料显示，司美格鲁肽作为GLP-1受体激动剂的相关药物在2017年已获批；替尔泊肽则是GIP/GLP-1双重受体激动剂。

对于GLP-1药物被大量用于减重，曹义海在采访中保持了相对谨慎的态度。他认为，药物长期使用对健康的影响仍需要继续积累研究，不应在缺乏充分医学评估的情况下盲目使用；对于停药后的体重变化等问题，也需要关注长期随访证据。

这一点与目前的国际监管态度并不冲突。2026年7月，世界卫生组织在关于GLP-1受体激动剂安全使用的声明中指出，这类药物在获批适应证和专业医疗监督下具有明确的获益—风险基础，但对于长期使用、不同人群和非规范使用场景，仍需要持续开展上市后安全监测和研究。

真正能够改变临床的创新，最终不能停留在一个漂亮的实验数据或者一个算法预测上，而必须经得起疾病机制和真实病人的检验。于已经研究血管新生数十年的曹义海而言，未来真正值得期待的，也许不是简单寻找一个新的“神药”，而是把血管、肿瘤、免疫和代谢之间越来越复杂的关系，一层层弄明白。