因为你做这个CNS 这块也是做了相,时间也是非常非常久了。对于目前CNS 领域的一个疾病的分类,还有目前全球主要的CNS 的一个玩家的情况,以及相关的临床的需求的痛点、难点、机会,能不能给大家做一个综合的分享。
疾病靶点CNS
王波
2022-12-14
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周显波
324
我觉得这是很好的问题,就是那中枢性的疾病这样种类很多,也有不同的分类的方式。一种方式实际上现在的全球的病人差不多是应该是超过,几年前就超过了 10 亿病人。所以我们的病人很多,像抑郁,像焦虑,都是超过近 3 亿人,超过两亿全球的病人的人数。
那从分类来讲,一种分类方式,我们还可以把它简单地分为器质性病变和功能性病变。那器质性病变就是我们常在最近大家经常听到的,像我们的退行性疾病,像一些神经性疾病,像一些脑的肿瘤,那这些都是有些物质的基础。最初的时候我们以为功能性的疾病可能物质基础不是很充分。我们最近也发现实际上在精神类疾病,像抑郁,像精神分裂,那我们也发现它像早期也有一些形成可塑性的改变,这也是中则的一个立项的依据之一。那这是一种分类方式。
那另外一种分类,我们也可以从它的一些比如说有感染,也有一些孤儿适应症。那我们可能都知道,孤儿适应症总共有大概 7000 多种,有很大一部分实际上是中枢神经方面。那具体细分到精神类疾病,那我们会有像HADHD,像刚才讲到的 anxiety 焦虑抑郁,像精神分裂,像 substance use 也就是说冲印物质或者它的一些无物质的滥用或需要毒品的一些滥用,所以它的还有一些像免疫性的一些疾病,它有很多不同的种类。那整体来讲,目前来看,我们在从药物的研发的角度,我们做的比较好的控制比较好的,相对来讲是精神类的疾病或者共功能性的疾病,像癫痫,抑郁,精神分裂。我们已经都有几十个药,二三十个药在 FDA 批准上市的药物,但是一些药物通常它都会有一些毒副作用,它的效果不是很好。它有耐药的问题,像癫痫抑郁和精神分裂的话都是差不多有 30% 的病人会有耐药的情况。同时这些药物它是通过调节神经低质调节它的兴奋和抑制的平衡,它们都会有一些不同类型的一些毒副作用。那这些方面是目前这类疾病的一个痛点,就是我们怎么来解决它的毒副作用和它的药效。
那我们还有一些极端的疾病,像退行性疾病,我们大家都知道说中枢神经难做,那主要是因为像阿斯海默这样的疾病,像其他的退行疾病,像舞蹈症,这些疾病的话目前我们还没有真正的一个好的手段。那实验的话因为我们对他的理解还是比较一个早期的阶段,所以我们的临床实验有些很重大的失败,比如说脑卒中我们也是只有一个真正的,是一个在美国用的,一个ukang的药物。那这些失败的话让大家觉得他的做药的特别难,但是最近的一些进展,像我们也有做,尤其是刚才讲的一些基因疗法的话,我们也有一些很好的进展,像 SMA 就脊髓灰这个这样一个症状,一个疾病的话,我们已经有一些不管是从antisen olegal还是AAV的基因疗法,还是我们现在用了一些小分子的修饰它的一些,改变它的基因表达,我们都已经有了一些很好的场景的进展。
那在整个的从玩家来讲,全球目前的一些聚焦点的话就是大药厂过去,因为尤其是阿尔兹海默这些重大的失败的话,大药厂经常是进进出出,2020年的话只有剩了不到 8 家就几家大药厂还在做中枢神经。但是今年,到了今年的话,前两天我们刚刚在做一些统计,就发现大药厂基本上都回到了中枢神经里来。他有的像辉瑞。大家最近可能听到辉瑞刚花了 116 亿美元买了 8 个Biohaven, 因为他们做了一个很好的偏头疼的一个药物,所以他们就觉得这是一个好机会,那BMS也是跟Evotec做了一些很好的合作。也是自己有些管线同时做的,我们自己最欣赏的可能是Abbvie ,他们做了几件有趣的事情。一个是他在对神经可塑性去花了很多钱买了一个公司来做一个跟神经可塑性相关的一个靶点,同时它们更重要的,我们觉得它终止了一个看上去很成功的一期临床,一个叫做α-synuclein,在我们看来就有点像类比anbioy对 AD 这样一个观念的一个抗体。实际上对方他们合作的一个公司一期临床非常成功,但是Abbvie还是把这个项目给终止掉了。所以我们觉得做药的话不可能是所有都成功,所以什么时候去止损,什么时候决定这个项目的科学或者它的数据不能支撑我继续来做的时候,那一定要有这种勇气,因为停掉一个项目是实际上比开一个项目还要困难,所以他们同时做这方面的这些最先进的,或者最具有挑战性的 AD 这方面的一些布局,他们也做一些很有趣的像 PD 方面的布局。
帕金森的话实际上是我们在退行性疾病控制的最好的一个症状的,一个方向。但是也有很多问题,我们现在用的adopt 它的多巴胺的一个补充。那它的补充的话,实际上它现在疗效方面的一个连续疗效,有时候还有很大的问题。所以他们用了两个老药,ai dopa 跟 core dopa ,他们做了一个 20 小时的皮下注射,那这样来改善它的一个药效。我们觉得是一个非常了不起的,这样一些看到了未满足临床需求,可以去解决他没满足临床需求的点。这些是大药厂重新回归到中枢神经。
那小公司现在全球从 18 年开始大规模的投资,有很多公司都获得了投资,刚才讲到中国也有 30 多家做中枢神经的公司。那目前在阿尔兹海默,去年xxx这个药获批以后,这个抗体获批以后,他这一个非常有争议的一个药物。但他的获批又引进了一些大批大量的资本,大量的一些兴趣来做这方面的一些研究。
但是好处现在是,大家已经发现了 armlight 这个作为一个治疗的靶点,可能这个 Python 也不是一个非常好的一个假说。所以大家开始去做一些比如说可塑性神经保护或者其他的一些靶点免疫方面的。因为将来的免疫神经学可能会有一些长远的进展,所以现在是一个非常好的一个时期,就是大家从不同的角度来去关注这个事情。
最近还有一些好的进展,就是刚才讲到了精准神经学。精神神经学的进展,尤其是一些计算机方面或者大数据方面。那这些进展加上我们在一些血液或者一些 csf 的一个脑脊液的方面的一些生物标志物,加上让我们影像学,那这些将来的一个长期的纵向的队列的进展,会让我们有可以更精准的来做中枢神经的新药研发。那再另外的技术的开展,像我们的一些基因的疗法RNA,刚才讲到了一些RNA的疗法,让我们将来会有更来去解决更多的问题。尤其现在这种单基因突变的这些孤儿适应症的话,现在有越来越多越来越好的,一些从基因疗法而疗法的一些解决方案。那另外我们实际上在精神类疾病,好多年也没有很大的一些突破的方面,像抑郁。
我们现在在国外的话,有好多公司开始通过这种置换物质来解决这种精神类疾病这方面的方向。所以从我们现在的角度来看,我们做中枢神经方面,那他的痛点主要还是在于说我们的机制,我们的靶点,同时我们疾病的医治性,因为目前的临床上主要还是一个临床诊断,所以精准诊断的话还需要一些时间,那就是一个痛点。那另外一个痛点是我们临床上的因为他的临床诊断,所以疾病的一致性非常大。所以这样一来我们实际上好多被比如说 AD ,被界定为 AD 的病人,她有可能不是 AD ,所以这种情况的话就导致了我们做临床上会有好多的一些困惑。那将来的一些突破的话,精准神经学的这方面的突破我们觉得会在他的一致性有找到更好的更多的靶点而来。
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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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