从这个石药的一个对未来的一些观点,就是我们现在还有就是我们现在研发的一些战略,以及我们整个就是小分子,大分子布局大健康。从创新的一个角度,咱们是怎么样去理解跟思考跟践行的。
大分子小分子
王波
2022-12-14
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李春雷
32
好的,非常感谢那个您的问题,我们现在考虑是这样的,就说中国的一些这几年这个医药业环境和这个产业政策其实变化也是蛮大的。那么国内可能是这个内卷很厉害,那么出海这一块可能又受各种因素影响。那么加上国家医保支付这一块,这个新药有这个医保降价,然后仿药这块有集采。各种的这个分子的靶点,包括小分子,大分子的内卷都很厉害。所以就说对于我们这样的那个头部药企,那么一个是要这个保证企业生存和发展,另外也是要满足这个临床需求,在竞争中获得生存,并且获得更好的发展。我觉得这是我们核心的这个目标,当然也是更多的是为社会做贡献。那么对于我而言,实际上就是说负责石药研发,所以就要现在想回来。那么我们觉得就是说从这个研发的角度来讲,我们还是要做这种有临床价值的。另外要有这种技术壁垒的这种产品,因为如果没有技术壁垒,实际就是这种恶性竞争,那么如果没有临床价值,做起来其实也没有意义,所以我们是坚持这个临床价值和技术壁垒。
那么从这个具体这种这个技术方向布局来讲,我们往前看,实际上未来肯定是在这个 DNA 水平,包括 RNA 水平制药肯定是一个大的趋势。那么原来无论是这个小分子药还是大分子药,基本上都是在蛋白水平上制药。那么实际上核酸药的这种出现,他开辟了就是说再把这个制药提升了一个层次,就是在DNA RNA 层次上做。那么现在有很多角度在做,包括这种基因编辑,甚至包括 cart 也是这种基因操作,包括这种DNA RNA疫苗。还有一些就是说 RNA的编辑甚至在这个RNA的水平上做一些调控因子的这种抑制剂。
我觉得这些包括 sRNA, ASO 所以我们觉得一个大的时代就是核酸药的时代肯定是已经到来了。那么在核酸药物时代来临的过程中,实际就要有一些技术储备去做一些这个技术积累,我们要基于这种技术平台来做产品。那么核酸药物由于它本身这种特点,这递送肯定是成为他这个一个很重要的一件事情。那么递送这块一个是要解决,就是说假如说我我通过静脉给药或者皮下给药不同方式给药,那么一个是要解决他在宏观上这种分布。另外一个还要解决就是说他往特定细胞器这种递送。譬如说你做一个RNA疫苗,做一个DNA疫苗也不一样。你做一个RNA疫苗,要么你通过转染内推以后,然后内推你逃逸进入包脂就可以表达你做DNA疫苗,你还需要把这个核酸递送到这个核里边去。所以就是说这第一点就是在递送这方面就是说宏观上的包括微观上这种递送肯定是我们要做的一个方向。
那么第二点我们讲就是说他开就是他 DNA RNA 这个药物时代,就是它这个成绩提高了,实际原来很多靶点都是可以用的,那么原来可能不可能成药的靶点,它也可以用来做药。那么但实际上因为它主要的这个原理还是依据这个剪辑互补原理来进行设计,当然也有一些就说蛋白提到疗法只要用mRNA来做。
那么实际它是从某种意义上讲,它的这种发现是相对简单,就是说它的设计筛选发现肯定是相对简单。尤其现在这个 AI 技术越来越发达,比如我们做一个 sRNA 那么可以通过计算机来预测做一个疫苗,现在这个表位也都能预测,所以出来就是说他的设计肯定不会很复杂。
那么的那么现在一个还除了我跟他讲递送以外,还有一个核心的瓶颈其实就是什么呢?就是工业化这种规模化,包括这种质量的提升和成本的降低。其实现在包括小杠核酸这一块,甚至 mRNA 这块,只是成本都是很重要。所以从这个角度来讲,就是对于我们这样的一个企业,就是全链条打造产业链,其实我们是做哪一门,那么可能就是 LT 涉及到的这种酶啊,帽子啊,可能我都要去做。那么做LNP我做辅料做LNP本身,然后我做工业化,所以整体上就说全产业的去做。然后规模化降低成本,我觉得这也是蛮重要的一件事情,这是第二件事情。
那么第三件事情实际上就是说我们做递送,是因为纳米例子本身它有很多这种很独特的属性。那么例如说一个境外给到的一个LNP它可能会活化补体,它会有这种开发反应。那么我们做一个 P1 化的例子,那么如果在某些条件下,它可能就会诱发这个体内产生这种这个脾气化的抗体,那么多次给药也会有加快清除。所以这些还有一些像我们做的细胞毒粒这种纳米药,它可能就会有远端富集,有皮肤黏膜毒性。所以就是说纳米粒子本身它的引起这种安全性和这个疗效的效应其实跟粒子属性相关的。
所以说如何能精确地调控这种纳米子,然后控制他体内这种 PC PD 的行为,那么改善他的安全性和疗效,这也是我们需要关注的点。那么所以是这个从就是说从核酸药这一大点讲,我觉得至少有这件事需要解决。那么从我做产业来讲的首先我就是什么呢?做电商价值,做技术壁垒,然后围绕着核心方向去做那个做与众不同,这就是我们整体的思路。我刚才是以这个核酸药物,举了个例子,基本上这样的风险。
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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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