对于first in class来说,有可能你们是怎么去想到这个点子的,又怎么把它推到成功的?这里面是有一种偶然性还是有必然性,能不能把这里面的一种另外你中间有没有经历过别人对你这块充满的这种感觉?不可能咱们中国人不都这样吗?没有见过别人的,是怎么经历过的,也给大家分享一下好吧。谢谢
改良型新药新药项目
王波
2022-12-13
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鲁先平
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其实这个是对做原创新药其实都必须每个人都会经历了这些过程,就是刚才你问的,对于为什么我们会开始做这个西达本胺其实就是为什么要开始做组蛋白去纤化酶抑制剂。那么其实是在 90 年代末期,人们第一次大概发现把有一类酶叫做组蛋白,在组蛋白在这上面能够与纤化,就是这个核销体染色纸上,但是他们发现它有个功能,什么功能呢?就这一类酶它是跟一类转录因子是形成复合物,具体来讲就叫做维甲酸受体,就是RAR,那么你们知道刚才我介绍了我是在核激素受体,这个领域。那么核激素受体包括维甲酸、维生素 d3 这个甲状腺素、雌激素、雄激素、糖皮质激素等的很多很多。好,它们很显然要么就形成这个二一二聚体,要么形成是同二聚体,然后都跟这个 DNA 的这个 totbox 结合,最后启动基因的这个打开或者基因的这个关掉。那么因为我作为研究这个维甲维甲酸就是维生素 A 衍生物的。其实我们知道在 90 年代初,当我们研究肿瘤的时候,我们认为肿瘤是一个祛风化的疾病,就是低 different的这个疾病。所以说当时在科学上有一些展望,说我们既然肿瘤是一个逆分化祛分化的一个疾病,我们能不能设计一些药物,它能够重新去诱导肿瘤的分化,那么我们使得肿瘤的生长调控能够控制好。实际上当然今天类似于我们的 IPS 一样,我们重新能够变成一个这个可控的干细胞,然后重新去分化。说这是一个非常伟大的科学梦想,但是吸引了很多科学工作者,像我一样,但是包括当时我们在 nature science 上我们合成的这种伪甲酸的这种所谓的这个胚体,我们在动物模型上我们看见了非常漂亮的这个抗肿瘤的效果。但是我们在临床上当时我参与的工作进入到临床二期过后,其实疗效就拜拜啦。那么当然只有一个我们知道是这个这个急性白血病中的一个亚型,但是对其他亚型没用。那么另一个就是我们称之为皮肤的这个这个这 sale customer 肌底细胞膜,它就很非常完美的阐释了通过核激素受体这么一种转录调控因子重新诱导这类细胞的,要么从的水细胞的重新分化,要么是皮肤的基底细胞的这个分化使得肿瘤得了控制。
但是除此之外,通通以失败告终。当我们在 96 年 98 年就看见了这有个酶,它跟这个 RAR 和 rxr 形成了复合体,那么就意味着它极可能去修饰这些蛋白,影响它的转录。所以说我们第一个就想到那么这么一种蛋白相互作用,那么这个酶的生物学功能极可能是跟上一批的分化相关。这个就是最早当 2000 年我回到了国内要创微芯,那么首先在清华的重点实验室里的时候,所以说我们就想我们的第二个,这是我们的第二个靶标。第一个靶标就是说针对批判全机动机的糖尿病的这个增敏剂。好,那么我们同步开始,那么我们就设置了各种的方法。好,但是那个时候其实组蛋白乙酰化酶在大概 200几年的时候,大概只发现了大概 6 个亚性,就12,然后634,大概只能知道这么多,他们具体能干什么,有什么样生物学作用,不知道的好,但是比较性命的,在那个时候针对这个酶说针对细菌的组蛋白区域纤化酶,已经有了大概 4 到 5 种不同的化学探针。那么短链脂肪酸、羟钨酸这个大环内酯还有一些肽类,还有一些苯酰胺等等这种化学探针。因为我们都知道经常会有些化学探针,那么先出来,然后最后去用于生物学的这个解析。所以说这个时候我们就想我们能不能针对这个靶点去问这个靶点具有什么样的生物学作用。刚才谈到了微芯建当初是建的化学基因组学。什么叫化学基因组学?说它的正向化学基因主学就是企图用小分子探人去解析一个未知功能的靶点,通过对特定细胞模型上的全基因组的表达的实验,通过对数据的分析,那么最后寻找小分子化学探针它所对应的声学的信号传递。这个是一个我们称之为反向药理学,正向药理学就是说如果我把一个蛋白质不知道功能,我把这个蛋白质敲出或者就是过表达或者是把它承诺掉。然后我来观察这种沉默或过表达能够引起什么样的全基因组的变化。那么最后我能够分析出来它所对应的一个位置功能的蛋白对应的信号,这个基因表达的信号传递链我可以去推测它具有什么样的功能。所以说借助这么一种这个化学基因组学的技术,我们就把这种不同化学结构的探针运用到这个细胞模型中去获得了他们的全基因组表达,那么就很有意识。在这个全基因组表达中,当然不仅有这种化学探针,同时还有一些非常成功的已上市的药物,有神经类药物,有内分泌,有肿瘤药,有这个新肾药的等等。那么也有很多失败的药物,说上市过后或者三期因为安全原因被测试。我们就通过这么一种实验,我们就获得了大量的全基因组的表达的数据,这个数据就是百万级到千万级的数据。我们对这种数据通通过自己写这个算法,我们就开始去比较而不同的化学结构引发的信号传递和当我们把这些这个位置功能的这些没进行过表达或者是把沉默掉的时候,它能够引起什么样的基因表达很有意思,我们就发现了一类我们称之为苯酰胺结构的化合物,它能够抑制细菌的去胰腺化酶。这个作用它能够干几个事。第一个,上皮肿瘤上皮细胞有些被关掉的基因,比如说这个 apply 还有一些跟这个终端分化有关的基因,它会重新把它打开。好,这是一个第二个它会选择性的,比如把 DR 5 死亡受体通路和 CDK 十四十六二十一通路给它激活。那么这这是第三个,它能够把一些nk 和 T 细胞相关的这个免疫的启动,比如说 mtc class1 重新表达出来。它能够把共刺激CD 28, CD 多少 60 BD 记得清楚了,很多年前的事。好,他能够把这些这个这个抗原的识别分子和这个气细胞药物被集合所需要的这些东西,它能够把重新诱导出来。所以说我们就发现这一类机制是有非常独特,因为它什么?如果肿瘤能够再次被分化,我们就极可能实现上皮到键充值的这个分化或者键充值重新分化为这个上皮。这是什么?这就是肿瘤转移和复发的一个重要的机制。而这个机制是临床所有药物是不能干的。好如果我们把,nk 包括 nkg2的很多东西重新把它打开,把气细胞集合 CD 8 细胞的很多东西,从这个这个共识及因子都打开的时候,这难道不是一种可以去避免免疫逃逸的机制吗?好说这两个机制是我们最早通过化学基因组学发现,然后我们决定就选择去做本先胺类的化学结构。所以说如果你看看微芯在组蛋白乙酰化酶抑制剂的专利,我们大概有六七个。然后最后西达本胺是属于苯酰类。好,但是在那个时候不光我们不知道,全世界都不知道组蛋白乙酰化酶一直这个家族一共有 18 个亚型,一共有 18 个亚型。那个时候我们大概知道有三个四个亚型。好所以说好这个时候我们就有苯酰我们就发现一个问题,当我们用酶学说去以前画酶的这个用 hela 去测这个酶的时候,我们的苯酰化合物基本上跟那个这个羌坞3这些比我们没有活性,我们没有活性,但是我们对基因的调控在很低浓度就可以发现。所以说我们在问这是什么问题。最后我们猜测难道这个组蛋白去乙酰化酶是一个大的家族,可能本先只是锰西亚新的选择性好,我们就从这个地方我们就开始去找靶基因,说本先有什么样的靶基因群,羌坞 3 有什么样的靶基因群。我们把这种靶基因群的这个 promoter 促进子区域,把它提出来,把它连到 safety 做成报告基因,作为我们的筛选工具。好很快我们就发现了苯酰类西达本胺确实只对几类的报告机能够激活,而其他不一样。那么实际上就奠定了亚型选择性的这个雏形。当然我们今天就知道了,因为正是由于西达本胺具有亚型选择性,所以说我们当时观察到了对免疫耐受免疫抑制的重新集合。好说说这个事,这个组蛋白选择性抑制剂就是 class1抑制剂独特具有达那么比如说 mark 的沙,它是一个全机全抑制剂,它同时抑制了这个组蛋白去年化的二类亚型就是 customerplus2 正好同时将对这个 tym DSC 或者 M two 这种这这种免疫抑制细胞它起到了激动作用。正好所以我们这是科学给我们带来运气。
当然我们通过这么一种从头去探索机理,问题,最后让我们发现了一个全新的作用机制,那么开始让我们让我们开始进行一期的临床探索。那么一期临床探索的,这个时候我们看见了沙海皮肤 T 淋巴瘤有效。所以说我们就把T淋巴瘤,有皮肤外周,还有吉林,还有这个包括 B淋巴瘤等等,我们都包括进来。那么很快我们发现原来他对这个外周T 淋巴瘤的效果很独特是吧,这样才把我们带到了这个首先第一个,获批的适应证。当然第二个获批的适应证就更挑战。因为到今到了十几年后,那么表观遗传学变成了一个非常热门的领域,很多功能都知道了。但是没有一个表观遗传的药物对实体瘤是有效的。尽管我们知道肿瘤的转移这个耐药是跟表观宣传特别的相关,但是都没有这个能够证明这一点儿。那么我们的西达本胺正在我们首先选择了乳腺癌,因为我们应该是在零几年的第一个专利中,当时就涵盖了乳腺癌、前列腺和这个肺癌。因为这个前列腺和这个乳腺都跟基础这个核激素受体是相关的,所以说我们很自然把它给覆盖,所以说我们就在通过了这个急速阳性的乳腺癌。那么这个随机双盲三期的临床试验我们看到了对于这种带有内脏转移的晚期的阳性激素的这个乳腺癌患者。那么确实联合西达本胺过后,对这种转移的疗效是更为明显。所以说从这个地方就再一次证明了,我们最初发现了这种上批件充值转换,对于这个的诱导作用能够用于实体尤其是上批分化的肿瘤。所以这个基本上是一个比较简洁的描述。我们是怎么样通过最早的一一些一些最初的新的这种科学发现,我们一步一步去探索科学的问题,并由此把临床的需求比如说肿瘤的耐药、肿瘤的转移、肿瘤的免疫逃逸,这种大的科学问题也是最会满足的临床需求。作为我们的一个目标,逐渐把这种桥梁建起来,把它拉到一块儿。最后这么去一个适应的一个适应的去推说基本上是这么一个过程。
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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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如何应对肿瘤患者消瘦适应症?全球针对GDF 15和GFRAL的研发现状如何?
人的代谢其实有一个司令部,这个司令部就是GDF 15,还有一个是GFRAL。GDF 15是肿瘤细胞会高表达,GFRAL主要表达在脑垂体里面,当GDF 15跟GFRAL结合之后,就把整个代谢改变了。一方面它会减少进食,使得人没有食欲,即使吃进去,消化了,但是它不能够转化成人体的脂肪,还有蛋白,另外它会把人体现有的脂肪跟蛋白分解掉,分解掉使它排除体外,所以会消瘦。其实GDF 15蛋白本身是可以减肥的,但是有些病人会忧虑太瘦,像晚期的肿瘤病人,过度节食导致的厌食症、神经性呕吐,还有天生一些营养不良的儿童等等其实这些人都是需要增加它的同化功能,使他可以更多的地摄入营养,营养摄入之后能够更好地被利用,我们这个品种是阻断的GDF 15与GFRAL的结合,我们做的是一个GFRAL的抗体。当前国外走得最快就是NGM Bio公司,他们在1B期的时候,在晚期的胰腺癌里面看到了非常积极的效果,这个效果一方面是包括肿瘤病人体重的下降被逆转,另外就是实实在在地看到肿瘤组织的缩小,所以这个结果还是非常惊艳的,所以他现在也进入了二期的研究。在国外来讲,其实做靶点,其实我们看到就是NGM,还有辉瑞,还有其他的一些公司做的GDF 15抗体,这两个一个是配体,一个是抗体,其实做哪个我觉得都有异曲同工之妙,但是有不同的选择。当然我们看到的是GFRAL的数据非常好。辉瑞现在针对GDF 15,这个品种,也进入了临床二期,当时他发了个简报说1B期的结果是积极的,但是我们没看到他的效果,所以我们觉得心里还是有点没底的,我们就做了GFRAL抗体。国内的话,石药他们获得了一个IND,现在正在做临床一期,我们是比他们稍微慢了一点。那么我们现在报了Pre IND,可能比他们实施晚了几个月。国内还没有看到其他的公司在做这个品种。0 2024-04-19
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如何借助FDA经验和AI技术,实现临床推进的高效路径?
在我们团队里面最多的时候有五六位是从FDA出来的,其实是在两年多一点的时间把五个IND都已经申报上了,我觉得一个是因为我们来自于FDA,对FDA的审评,对他的这些途径,对他的要求这方面我们理解的程度可能比一般的新创公司要更全面一点。还有一个就是在应用上,我们早一点是用505b(2)的方式来做新药,我们选择的开发难度和开发的时间都比较适合于我们。第二个就是我们充分应用了我们的技术专长和技术背景。结合这两点,我们才能做出5个IND,还不在印度和拉美国家做的。另外从临床操作上,我们拿到IND后,就把第一个临床试验推进下去,大概4个多月就把一期临床试验做出来了,其他的二期、三期我们也有的在做,有的在做前期的准备工作,所以我们能做的尽快把他做起来,同时后期比较花钱的临床二期、三期,我们也会掌握进度,所以我们在控制速度,优化管线安排上应该算做的比较不错的。第二个方面就是AI我们用到哪些地方?我们的AI并不像传统的AI,我们没有花功夫在分子设计、分子筛选上面,我们是用到临床上,在临床上应用主要有几个方面,一个是临床设计,一个就是新靶点的筛选,特别是新靶点的筛选,这个需要的数据量是非常大的,对靶点、通路的理解,你光靠人的认知或者运算是远远不够的,所以AI在这些方面能够帮助到我们,在筛选品种上的确是有帮助的,包括筛选以后验证我们的筛选是不是对的?在这个方面我觉得起到了非常重要的作用。另外一点就是AI能在临床试验的设计(Clinical Trial Design),包括临床操作方面帮助我们,其实AI在用到我们自己的产品之外,我们现在也会做一些服务方面的工作,我们建立了自己的AI软件,还有数据库,对于我们40多人的公司,这个产能是超过我们的需求。所以我们除了自己用以外,我们也在帮助有需要的企业或者机构。1 2024-04-19
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