把蛋白降解它适用于哪一些领域?能不能给大家介绍一下?
新药项目药企业务布局
王波
2022-12-08
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冯焱
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因为说从这个作用机制来说,我们的考核确实是万物皆可降。为什么?就是说人在的到了成年之后,其实说虽然我们每一天吃了很多东西,但是其实人的体重包括各种指标,它其实是变化的不是很多。就是说我们佛教有句话叫不增不减,不垢不净,那我们可能是要努力达到这种状态,但是通常在人的过程当中,其实增减率不是很多。这是为什么呢?我们其实这些很多东西,就是我们体内在细胞内,在人的生长过程当中,总会是有一些平衡的过程存在,那这个条件平衡,其中就包括怎么样生长,然后怎么样清除,这个靶向蛋白降解可能说利用人体内本身就已经存在的对一些这个错误折叠蛋白或者错误表达蛋白或者是这个功能变异的一些蛋白的清除。
这个清除主要就是说这基于在 04 年或者或诺贝尔奖的一个概念上面,它就是为什么呢?说人体内有一种叫泛素化的一个机制,泛素化和这个蛋白酶体一个机制,它这机制是什么样子呢?当体内认为某一种蛋白错误折叠或者不再需要的时候,然后说这个蛋白会被那个E3连接酶给结合,然后会把这个叫泛素的东西从E3连接酶上面转到我们的这个靶蛋白当中,主要清除的蛋白上面。那清除蛋白被泛子化了之后,然后就同步人体内蛋白酶体,就把我们的所有蛋白都通通水解成氨基酸,就达到这样的清除的作用。所以这其实是人体内本来已经存在的一种机制。但这种其实在以前就是 74 年或者是那个 04 年提出来的时候,一直没有被用来作为一个药物开发的手段。
那说 01 年,耶鲁大学这个叫 Craig Crews 的教授,它首次提出来用 PROTAC这个可能用来做药物研发。但是最刚开始因为这是一个新的机制,研究的也不是很多,那怎么样用来做药物研发还不是很清楚,所以最刚开始的时候,就是Craig它们用的这个无论是跟我们的靶蛋白相连接的,以及跟我们的一些E3连接酶相连接的连接体,它都是用一些那个多肽,多肽多个氨基酸连接在一起,那这样连在一起的话,无论从这个它的稳定性也好,它的体内的这个代谢程度也好,说从它的这个整个的成药性来看,它都是不是具有很大的成药性的,所以虽然这个概念在 01 年被提出来了之后,一直没有很大的一个进展。一直到 08 年的之后,随着说越来越多的E3连接酶被发现,越来越多的E3连接酶的一些配体被发现,所以说一些小分子的E3连接酶的配体才会被慢慢用到我们的PROTAC上面,而且在这个时候,随着我们的一这个靶向治疗的研发,一些小分子也是被用来跟我们的一些靶蛋白进行联合。
所以说往后续的一些发展,就是说一四年Crews成立了我的 PROTAC首家公司叫 Arvinas,但这刚开始也没有找出突破点。接下来我刚才说到我们跟一个公司合作改良来那度胺,因为刚开始的机制不知道,但是一直到 14 年 15 年的时候才知道一些机制,然后Crews它们以及其它研究小组了,就把来那度胺、沙那度胺给用到 PROTAC上面,这个时候才能在体内能看到一些降解情况。
因为我们做药,虽然我们在细胞层面上有可能会找到一些比较激动人心的一些结果,但是怎么样就是把这个一些药物化合物,从体外能转到体内,能发生我们的一个降级功能,这还是目前我们所要面临的一个很巨大的一个困难。所以在 15 年的时候,大家能够看到一些在PROTAC在体内的一些降解作用。所以在 15 年的时候,很多的每个公司纷纷成立了,不管它们做分销也好,还是做这个PROTAC也好,大家都看到了靶向蛋白降解抑制剂的一个巨大的潜力。
那说这个 15 年国外很多公司纷纷成立之后,虽然公司成立了,但是还是面临着很大的挑战,就是你体内虽然能看到的是降解,但是你这个靶点被降解的这整个的过程,以及你是不是在你的靶组织、靶器官当中能看到你的降解,以及这个你降解是不能够和你的疾病直接相关,也就是说我们怎么样把这个PROTAC给用到一个这个疾病治疗上面,Arvinas以及美国的一些头部公司也是化了很大的力气来做这些研究。
那一直到 19 年 3 月份,Arvinas也就是PROTAC概念的提出人 Craig Crews 所创的一家公司,才把它们研究了近 20 年的一个雄激素受体的一个降解剂,就是代号叫 arv 110 给推到临床上,那这个时候可能大家都觉得这个成药性才可能慢慢地解决了。所以说随着这个 arv1101直进到临床,也受到了各药企、学术机构的一些关注,所以那后边陆陆续续的很多公司才慢慢开始的来进入到这个赛道,来朝这个方向一起努力。
然后 19 年的 Arvinas又把另外的一个它们也研究了差不多一二十年的一个降解期叫 arv471 给推到了临床,这个主要是雌激素受体的一个降解剂。那我刚才说的 arv 110 是雄激素受体的降解剂,雄激素受体主要针对是男士的前列腺癌的一个患者,因为说在这个前列腺癌的患者当中,有个很重要这个方法就是去势,那去势这个时候说白了可能就是一个阉割,那阉割它可能就阻止很多这个雄激素的一个释放,所以在这个时候如果能够降解这个受体,有可能不会造成太大的困难、太大的副作用。所以可能这就是它们为什么研究 arv 研究一二十年,最终决定把这个推到临床。
那 471 是针对一个雌激素受体的一个降解期,它主要的适应症就是这个乳腺癌。大家都知道乳腺癌现在目前其实是全世界最大的一个癌种,所以就受到这个乳腺癌的这个威胁的病人其实还很多的,不仅仅是女生,男生其也有不少得到乳腺癌的。
所以怎么样来治疗这个乳腺癌,尤其是这个雌激素过表达的一些,以及这个人就是 HR 阴性的,就是人表皮生长因子受体的病人其实是一个比较大的难题,所以说 Arvinas把这个 471 要推到临床之后,大家也陆陆续续看到一些数据。在今年 6 月份的时候,它们公布了它们的这个这个最新的一二期临床的一个数据。然后从这些数据当中可以看到,说在经过前面的至少有三种治疗方法之后还出现这个肿瘤进展的一些病人,在这些病人当中,这个 arv 471 还是发挥出来一些比较好的一个作用。它们 6 月 28 号就截止的临床数据分析当中,在四十十七个病人当中,差不多有十几 19 个病人要么就是肿瘤是 SD 就是 step disease 并且没有进展,还有一个说,在这个当中有三个确认的,说这个 partial response ,所以从这一方面来看,即使在前期重度治疗的目前病人当中,arv 471 都发挥了很大的一个作用。
所以说业界对这个结果还是纷纷看好。所以在今年 6 月份的时候,也就是辉瑞把管线以总价值 24 亿美元的这么样一个投资收归囊中,其中包括这个 6.5 亿美元的一个首付款,对很多很多药物来说,6.5亿美元的一个首付款其实很大的,在另外包括 14 亿美元的一个里程碑,就是说在这个药一旦获批之后,它们可能还会有一些利益分成,在另外还有一个 3.5 亿美元的一个股权投资。所以辉瑞说起来是一个重金把这个 arv471 给收入当中。虽然辉瑞只是把这一个药物收入囊中,但是从整个的管径来看,就是我们做白蛋白降解的这些公司认为这个赛道还是前景非常光明的,只要我们能够把我们的药物,提高我们体内的一些暴露量,能够找到我们一些合适用的靶点。我觉得我们的这个整个的靶原蛋白降解这个前途还是无量的。
因为在前两天的时候,PROTAC这个概念的提出人 Craig Crews 在 nature 在 cancer discovery 上面发表了一篇综述,它的题目说一切过往皆为序章,对前面 20 年的 Craig Crews 的一个发展进行了一个总结。就是说从 01 年到 19 年,可能一个就是动物上面的概念的验证过程,那说从 19 年到往后,至少在近几年当中可能就是一个临床药效的一个验证。那随着临床药效的验证就是 Craig它们说过以后可能会碰到一个爆炸性的增长。
就是说在以前,包括分子胶在内,我们大概是有五个降解剂在市场上、在病人当中用。但是至少是从 20 年起已经至少有 15 个降解剂正在临床或者既将被推到临床,就是说这个赛道经过各种研发人员的努力和辛苦之后,就解决了一些、底层的一些这个技术之后,PROTAC这个赛道会来会引来一个很好的一个发展,所以我们感觉说万物皆可降,然后靶向蛋白降解的春天终于来了。
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什么是“合成致死”?在该策略的布局中需要考虑哪些方面?
现在比较熟悉的就是PARP抑制剂,它主要是针对BRCA突变这一类肿瘤,特别在一些妇科肿瘤里比较常见,包括胰腺癌也获批了,这是一个很大的市场,首先上市的是阿斯利康的奥拉帕尼现在全球销售额已经突破30亿美金。最近几年,“合成致死”由PARP抑制剂也扩展到其他的一些靶点。属于第二梯队的一些靶点,比如ATR、Wee1、DNA-PK等等,包括PRMT5,国内外研究也比较多,可能有些公司也在做,当然还有一些其他新的公司,他们可能会采用高通量的基因敲除,包括利用组学的数据去分析找一些新的靶点做。“合成致死”的概念最开始是从生物里发现的一个现象,就是如果两个非致死的基因,如果同时敲除的话,它可能会导致细胞的死亡或者发育的障碍,但是你如果单独地敲除一个细胞对它的生长没有影响的。所以它相当是要一个配对才能发生,那么在肿瘤的治疗里,它的意义在什么呢?就是我们现在一些靶向药的治疗,大概就是针对致癌基因的疗法,针对这个致病的蛋白来抑制这个蛋白的功能。比如TP53这些转录因子,它的功能是发挥抑癌的作用,我们从小分子的角度上,像TP5这样的转录因子,它的表面非常光滑,你很难用小分子激动它,即发挥它的功能。但是对于抑癌基因的突变,你能不能找出它的一个搭档?我不直接针对TP53,我干预它的搭档,抑制搭档的功能,达到抑制TP53突变肿瘤的效果,所以是这样的一个概念。我们同诺康在“合成致死”靶点这方面的布局考虑。首先我们联合创始人是同济大学的刘琦教授,他主要是做人工智能跟多组学的,“合成致死”就是针对基因两两之间的关系,其实是针对组学的分析,包括加入人工智能的算法,这个可以解决很多问题。首先是靶点发现的问题,我们也构建了一个知识图谱的平台,把所有“合成致死”的靶点,包括肿瘤的数据形成一个抑制的网络,在这个基础上我们可以借助一些人工智能的算法,根据已知“合成致死”的靶点,就是已知的两个基因之间的配对去预测一些新的“合成致死”的配对,这样我们可以发现一些有意思的靶点,当然包括老药新用,因为我们在这个平台里已经整合了药物跟肿瘤,像这三者数据,我们可以找一些老药新用的机会,包括联合给药的机会。另外肿瘤其实也是非常复杂的一个疾病,我们另外搭建了一个多维度前景评估的平台。我们希望在多个维度数据的情况下评估肿瘤的靶点,我们结合了一些单细胞测序的数据,包括临床病人组学的数据,在这个平台的基础上,我们可以评估每个适应里面不同“合成致死”的靶点,并且对每个靶点进行打分以及结合临床上的一些数据,包括病人的预后的数据,所以就可以做到在立项的时候给我们提供很多的参考。第三个方面就是AI在临床方面的应用,AI跟多组学的一些数据,包括临床病人组学的数据,以及高通量基因敲除的数据,再加组学数据的分析,其实这个适合找一些针对我们某个“合成致死”靶点的药物,它到底适合哪些病人?这个是可以找一些标志物,我们现在这一块做得少一点,因为我们可能在正式推临床前的时候,我们可能才会做这样的工作。另外就是我们也在搭建其他的平台,比如根据临床病人组学的数据,怎么找靶点,找致病的驱动基因,在找到驱动基因的情况下,我们再找主要的致病驱动基因它的“合成致死”靶点,从而干预它,在这个方面我们也在搭相关的一些平台。分子设计的平台,我们也有。但是我们的重点还是跟组学的数据结合起来,因为“合成致死”本来就是基因之间的关系,所以它更多的是根据组学的数据来的,这就是我们在“合成致死”方面的考虑。另外就是对于靶点来说,我们会做更新的靶点,瞄准现在没有很好解决的一些肿瘤,就是靶向治疗跟免疫治疗没有很好解决方案的一些肿瘤,所以我们的主要精力在“合成致死”,我们布局了四个管线,其中最快的一个管线已经确定了PCC主要针对TP53突变的肿瘤,TP53也是实体瘤里非常常见的肿瘤,大概占到40%以上的突变。我们这个靶点国外有一家公司已经推到了临床一期,我们在临床前的药效数据跟他比,在停药以后我们可以持续地抑制肿瘤,肿瘤不反弹,所以我们也是在筹划正式的临床前研究,尽快进行IND申报。包括我们在“合成致死”也布局了其他三个靶点,有两个靶点做得比较快,有一个靶点我们已经做的动物实验有比较好的效果,另外一个靶点即将进入动物实验阶段,这是我们大概在“合成致死”方面的布局情况。14 2024-04-19
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