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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?
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樊后兴
药物合成
2024-04-19
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。
治疗子宫内膜异位症的新药分享:作用机制和脱发副作用情况是怎样的?
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娄实
新药
2024-04-19
对于做药人来说,安全有效、质量可控是不可回避的问题。子宫内膜异位症是由于经血倒流进入到子宫之外,着床,产生感染,产生疼痛。子宫内膜本来是在子宫内部,产生周期性脱落,它会随经血排出体外,如果它跑到输卵管或者其他子宫之外的部位,那就会导致炎症的发生。随着各种激素周期性的影响都会刺激它,在月经来潮的时候发生疼痛,疼痛多半是轻度、中重度,一旦发生中重度以上可能就需要休息,当女性荷尔蒙的各种激素恢复到一定水平,它就会缓解,实际上这是针对女性荷尔蒙分泌导致的问题,但是这些荷尔蒙的分泌又是人体所必需的,所以在现有的疗法很大程度上都是通过假性的避孕或者是荷尔蒙截断让患者出现假性绝经的状态,绝经以后雌激素水平降到最低,当然也就不来月经了,也就没有周期性疼痛,但是这不可避免会带来假性绝经所产生的副作用,像潮红、偏头痛、骨质疏松、更严重的还会产生抑郁和自杀倾向等等。
当我们用现在这种疗法都是可以把它彻底回避的,也就是我们不以减少雌激素的分泌为目的,我们只是对泌乳素的受体给它这个通道加了一个开关,所以它完全不影响其他雌激素的分泌,所以由雌激素降低所带来的副作用就没有了。同时很多患病女性都是在育龄期,而恰恰这些女性在生育有很大的需求,在服用其他子宫内膜异位症的药物,也就是在绝经的状态下它们是不可能怀孕的。我们这个药的治疗将为患有子宫内膜异位症的女性的生育需求带来很大的可能性,虽然现在还没有临床数据来测试,但是从原理的分析上它能够带来这样的获益。
针对脱发我们在临床前动物动物身上做了非常严谨的研究,直接数据告诉我们只是在脱发严重的区域,它会出现生发的状态。,而在不脱发的区域基本上是在百分之十几的范围之内波动,基本上从统计学上来讲,它基本上等于没有副作用。之所以这样,是因为毛发的多少是由毛囊来决定的,只有那些已经处于脱发或者睡眠状态的毛囊,你去刺激它的时候,它才会有复苏的可能,好好的毛囊,你再怎么刺激它都不会过度地生长。这样的逻辑就很好地能够解释为什么当一些生理的状态、激素水平出现不正常的时候,你要把它调回来。我觉得这有点像当年陈列平教授讲的,你要有一个正常的PD-1的水平,才能保持一个微环境的正常状态。就是在激素水平太高太低都不行,保持让它恢复到一个正常状态的时候,由激素水平不正常导致的这些疾病就会被克制。
在动物身上我们不但看到了它治疗脱发,而且在停药以后,我们在两年、三年、四年都看到当时生长出来的头发还继续存在,至于这样的效果能不能在人身上得到复现,肯定是需要时间的考量我们给到患者身上顶多才有一年的时间,可能需要有更长的时间观察才能得出这个结论,但至少到目前为止我们所有看到的数据都是支持这个方向的,它不会发生像米诺地尔,你给药的时候它会有生发的效果,停药以后就立刻反弹,这样就导致实践当中能不能停止用药。而我们希望看到的是系统给抗体药两周一次,能够在一个疗程,不管是六个月还是以后停下相当长的一段时间,它的毛发生长能够保持,三个月、六个月甚至一年、两年,我们是希望能够看到这样的一个机制,所以它就不是一个局部用药,你涂它就生发,你不涂就没有。
关于价格方面,一个抗体药,无论你再怎样去生产,做出来它都会是一个相对比较昂贵的生物药,在这个方向上我们对标的是更多的是现在的植发。在米诺地尔、非那雄胺广泛使用,但是不能满足患者需求的情况下,只能靠手术移植的方案,但是很多植发的人都不想植第二次,所以大家对我们这个药寄予了很高的期望。
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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王春河
创新药研发
2024-04-19
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。
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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杜新
临床推进
2024-04-19
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。