目前ⅠⅡⅢ期的一些注意点,还有容易遇到的问题,结合那个案例来聊一聊。
全球临床临床环节临床设计
王波
2022-12-13
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裴恒
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ⅡⅢ期临床的,不管是Ⅱ期还是Ⅲ期,其实样本量已经放大了,应该都是多中心来参与这个实验。所以对于一个临床实验以后,怎么能够多中心,能够同步的、标准化的、高效的去这个执行就显得非常重要。其实无外乎就两大块,一个就是所有中心的这个启动,我们通常叫SSU阶段,如何能够标准化,高效;另外一块实际上就是入组这个环节。这是整个行业核心的两大痛点,我们很多国际的公司在这块儿可以把SSU可能这个找专门的团队来做,这个可能会高效一点。但是实际上在入组上,外企的企业,不管是多大的公司做的都不太好。
那其实凯普顿呢为什么能够把这个中心的启动以及入组,能做出来某一个疾病,能做出来一个标准的时间呢?其实这其实挺有意思的。因为针对于我们SSU的话,我们实际上针对某一个领域都是进行了国家批的这些中心的,全面的1234线城市的这个标准化的筛选。在这个标准化筛选的过程中,我们对它的立项有什么要求,它的伦理有什么要求,合同有什么要求?我举个最简单的例子,就是伦理过的时候,能不能同时谈合同条款,或者是能不能形成双方的合同的标准模板。那能不能伦理过了以后,一个星期之内就给我把合同签了,包括启动以后,能不能我们这个打款以后,一天就能把中心组织我们,机构配合我们来启动起来。针对这一系列的问题呢,其实凯普顿立了一个flag,就是我们定的叫八周。我们把各家医院,不同疾病领域的科室如何能配合我们八周,从这个中心的立项到中心的启动能够完成,实际上我们建立了一个这样的数据库。这个数据库也是不光是同同行的数据,更是我们通过这几年300多个项目,涉及到1000多家中心,反反复复去做,形成这样一个数据库。哪些中心的机构和科室的配合能够达到这样子八周的效率。那我们实际上在数据库内部有这样的一个标准,同时有注意事项,同时有这个家中心的排名。
所以像张总跟我们合作的时候,我们就会把比如说银屑病,张总当时跟我合作的时候,我说我们才做了一个项目啊,只花了四个多月就就入组完了啊,张总说你能不能跟我再做一个中国第一的速度,那我们把我们的这些中心,当时多长时间能够启动,每个环节是花多长时间,包括我们在做过去的临床实验的时候,我们在管入组的环节呢,主要是管病人的分布,通过什么样渠道能接触到病人,这些病人如何通过预筛、培养,导入进入到临床实验,真正选择他适合他的药。我们是在这个管线上做了管理。
所以呢,我们也会根据流行病学,根据不同的疾病在中国的一些分布,包括根据不同的疾病的特点,这些病人可能最常见在哪些场景下出现。针对这些场景的渠道,我们怎么样能够接触到病人,和病人进行沟通,甚至让他了解到临床实验,认同这样临床实验啊,能够去就近的医院来参与这个实验,以及他前面已经做过的一些检查,历史的病历资料,我们能够进行初筛,把这个地区尽可能的在医院看过病的,甚至是散在各种渠道上的病人都给它收集在一起。通过这样一个过程呢,凯普顿现在在痴呆领域呢,我们已经积累了十万人以上的这样的病原库。现在在这个糖尿病领域上,也有将近4万多的这个病原库。对一个临床实验四五百例的病人,我们在自己的病原库里面去筛选,去储备。换句话说,我们要开哪些中心是因为我们的病人在哪里分布,我们才开就近的中心。
最近我们跟张总做了一个项目,又刷了一些记录,这个银屑病的项目啊。我们基本上跟张总成立承诺的是五个月,最后我们三个多月基本上就入组了这个合同的例数。现在呢又在帮着剩余的病例在解决。其实就是对于凯普顿来说呢,ⅡⅢ期的临床就是管好中心的快速启动,管好病原的提前的储备和管控,让它有序的按照临床医生的工作习惯,能够输送到医生,由我们的CRC全程的协助,尽可能的让医生少花精力只做医学科学判断,只做关键环节,让他轻松的能够把这些病人都入到临床实验里,把他的精力更多的放在医学科学判断上。其他的这些工作由我们的CRC来做,同时又由我们的CRA来监督检查,管控质量,管控标准。那实际上凯普顿是这样做的,所以才有了进度这样的标准,才有凯普顿敢去和客户进行对赌。这是其实是保证进度的一个方面啊。
那在质量的方面上呢,凯普顿其实怎么做标准化,我觉得也是非常有意思的一个事情。那我们实际上是在医学的科学方案设计上,以及科学方案的临床执行上,如何去在方案设计上尽可能地排除对主要疗效指标的一些影响,在临床操作上尽可能不违反临床习惯的前提下,减少临床操作的干扰。第三,是怎么能够不影响我们患者正常生活的条件下,让患者尽可能的从我们临床实验,不要干一些这个影响我们疗效结果的一些行为。我举个最简单的例子,那我们像脑卒中的患者,药物的治疗效果应该很好,甚至安慰剂治疗都有一定的效果,但是如果说我们这个患者回去的康复治疗不规范,或者是他没有做康复治疗,甚至有些人是在专门的康复医院里边去做治疗呢,这样子做没做康复治疗,它的疗效的差异就非常的大。那这样子有可能这个人是入到的一个这个实验组的,有些是入到这个对照组的,实际上就造成了我们临床实验的一个客观的评价。包括我们实验里面设计一下脑卒中,他是发病72小时的,还是48小时的,还是24小时的,其实越是发病急的,他的用药的疗效越好。但是大家也知道脑猝中的发病,他就算送到最近的这个脑猝中抢救的绿色通道的医院,它也是有时限的。所以凯普顿呢,也是不断的在刷,之前我们做了一个48小时的项目,基本上可以达到每中心每个月三到四例的入组,那我们现在有个新的客户,一个特别好的创新药,他们就给我们提出了新的挑战,我们要入24小时的,那个我们要把这个创新药做得更加严谨。像凯普顿实际上在这个领域上,我们还培养了很多三四线的这个卒中中心。还培养了很多和120、119能够绿色通道直通的这样的医院,还培养了我们神经科,内科医生在哪些急诊能够坐诊,能够第一时间去做这个临床实验诊疗的这医院,我们从1200多家医院,里面把这些不同类型的医院都分类分层的筛选出来。甚至因为这样脑卒中的项目呢,大部分都不是在一二线中心,很多都是就近治疗,你根本不可能给他送到大医院,根本来不及。所以我们也在这个过程中,不断的去培养我们基层的三四线的临床实验的sansi,也让他们能够更好地为临床实验服务,也其实在规范他们更好地临床的诊治,也其实是为我们广大的医生提高更加高效的治疗,我觉得都是非常有意义的事情。
所以凯普顿在这块的管理上,我们通过这样子的还是找根本,因为现在也得益于722后,国家现在批了很非常多的中心,以前我们都求着中心做,现在国家批了好几千家中心,那我们可以在每个治疗领域上把意愿性很强,也愿意积极配合的这些好中心选出来,给他们更多的实验项目,更好的给他们一些回报。另外呢,其实凯普顿还是依托于真正的要去从病源在哪里出现,病源在哪里,这个角度上建立整个我们病源的数据库。那这个数据库不仅解决了临床入组的问题,其实以后呢,我们的药出来以后,也是参加过我们临床实验这些人,是最需要我们这个药物的,那我们也能够用最直接的方法让他知道这些产品已经上市了,能够第一时间送到他们手上。换句话说,从卖方的角度上,我们也在用新的方式帮他们进行了药品的销售,那我觉得这都是来还是为了凯普顿的初心,就是要缩短整个临床实验的周期。要把创新药10到12年送到患者手上的药品,我们争取在3到5年之内,3到4年的时间能够真的用到老百姓身上。换句话说,我们有信心让这个肿瘤项目,肿瘤的患者,让他变成一个慢性病。为什么能变成一个慢性病呢?我自己的母亲就是一个亲身的经历,当他得了肺癌的时候,只有六个月的存活期,但是呢,我们也是用了各种的这个临床实验的一些层出不穷研究出来新药,让他活了26个月。那我其实也在想,有很多像我这样子的这个同事需要自己的父母啊,那我们只要把临床实验一层一层的,不同的新药,不同更好的药,层次无穷的推出来,那我们当这一个药没效的时候,下一个更有效地又出来了,我们就像做接力一样,让我们更多的老百姓呢,能够活得更久啊,这是我们现在从根本上想去做的一些事情啊。
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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?
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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?
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针对癌痛与晚期肿瘤消瘦的药物创新:解析一家公司的差异化立项策略
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