近年來,我國創(chuàng)新藥研發(fā)能力大幅提升,但大多數(shù)創(chuàng)新藥研發(fā)企業(yè)尚處在“跟著國外走”的狀態(tài),致力于選擇有潛力的靶點做Me-Too藥物。本文重點介紹近年來國外的一些新藥研發(fā)新思路、新方法,供國內(nèi)企業(yè)參考。
人工智能技術的應用
引入人工智能(AI)技術或許是2018年以來創(chuàng)新藥研發(fā)領域最大的變化。2018年9月,諾和諾德宣布裁減研發(fā)人員,重組研發(fā)模式,并引入AI技術。事實上,諾和諾德并非第一家運用AI技術進行新藥研發(fā)的公司。
Atomwise是第一家使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡“Deep neural networks”進行藥物結(jié)構設計的公司,目前該公司已經(jīng)獲得4500萬美元的融資,以發(fā)展AI驅(qū)動藥物設計的技術。該公司是計算機篩選藥物的集大成者,通過其AtomNet平臺,每天可同時對1000萬個分子進行監(jiān)控,并預測它們的活性、毒性和不良反應等。截至目前,Atomwise已經(jīng)擁有50多個分子發(fā)現(xiàn)程序,可基于AI技術進一步改良,并與默沙東、艾伯維等制藥公司合作,還與哈佛大學、杜克大學等知名大學達成了合作協(xié)議。
除了Atomwise,Sirenas、Insilico Medicine、Datavant、Verge Genomics、Engine Biosciences、XtalPi、Owkin和E-Therapeutics等都是AI技術驅(qū)動藥物設計與篩選的新銳,并已引起制藥巨頭的關注,其中,Sirenas已經(jīng)與百時美施貴寶達成了戰(zhàn)略合作。
小分子藥物探索范圍大幅擴大
有人認為小分子化學藥物已經(jīng)日薄西山,其實相反,人們對小分子化學藥物的認識才剛剛開始。一方面,簡單的碳原子通過復雜的組合,可以形成數(shù)百億計的新有機分子,而目前上市的新分子化學實體只有幾千個;另一方面,人們對已知分子的認識也只是基于某一個或某幾個靶點,隨著人們對靶點和疾病信息通路認識的逐漸系統(tǒng)化,對已知分子的重新定位意義重大。近年來,篩選技術的不斷進步和AI技術的應用,正推動小分子化學藥物研究突破瓶頸,向更寬、更深的方向發(fā)展。
截至目前,國外已經(jīng)有企業(yè)在著手發(fā)展這些技術,通過打造強大的數(shù)據(jù)庫,收集盡量多的分子,以實現(xiàn)藥物的廣義篩選和大規(guī)模篩選。比如GDB-17數(shù)據(jù)庫、ZINK數(shù)據(jù)庫、REadily AvailabLe數(shù)據(jù)庫和EnamineStore數(shù)據(jù)庫等,這些數(shù)據(jù)庫已收錄數(shù)億計的分子,在AI技術的幫助下,可實現(xiàn)分子與靶點自動匹配和定位。
RNA(核糖核酸)藥物
以前,RNA藥物領域研究一直都不溫不火。事實上,RNA在蛋白表達中起著至關重要的作用,通過合成一些短鏈的RNA可以干擾基因的表達,彌補部分基因的缺失或矯正不正?;虻谋磉_。隨著近年來幾個RNA或RNAi藥物相繼獲批上市,RNA藥物逐漸受到關注。截至目前,至少有十幾家公司有專門的RNA藥物研究計劃,包括默沙東、諾華、賽諾菲和輝瑞等大型制藥公司,以及Arrakis Therapeutics和Expansion Therapeutics等生物技術初創(chuàng)公司。
新型抗生素研發(fā)
長期以來,抗生素的研發(fā)沒有實質(zhì)性的突破。然而近年來的“超級細菌”事件,使各國政府開始鼓勵新型抗生素的研發(fā)??股仡I域令人興奮的突破之一是,美國東北大學抗菌發(fā)現(xiàn)中心主任Kim Lewis及其團隊于2015年發(fā)現(xiàn)了Teixobactin及其類似物。這種強大的新抗生素被認為有抵抗“超級細菌”的潛力。2018年,林肯大學的研究人員成功合成了Teixobactin,抗生素研發(fā)又向前邁出了重要一步。
截至目前,Teixobactin及其部分衍生物已經(jīng)進入臨床試驗,部分制藥企業(yè)加入了這一領域的競賽。
現(xiàn)代表型藥物篩選
表型藥物篩選是基于生物體表型的藥物篩選方法,傳統(tǒng)表型藥物篩選是在動物疾病模型上篩選能夠改變表型的化合物,再深入探索化合物發(fā)揮藥理作用的靶點及作用機制。
近年來,表型藥物篩選重新受到廣泛重視,并被賦予了新的內(nèi)涵,形成了現(xiàn)代表型藥物篩選?,F(xiàn)代表型藥物篩選可涉及更多、更復雜的生理和病理過程,研究內(nèi)容深入到細胞水平,通過細胞水平的表型變化來發(fā)現(xiàn)新型藥物。
2011年,David Swinney和Jason Anthony發(fā)表的一篇文章表示,對1999~2008年上市藥物的發(fā)現(xiàn)方法進行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn),大部分First-in-class藥物(28個中的17個)在發(fā)現(xiàn)過程中都采用了現(xiàn)代藥物表型篩選。這一有影響力的分析引發(fā)了自2011年以來表型藥物篩選的范式復興。
諾華公司的科學家對這一現(xiàn)象進行分析后得出結(jié)論:雖然制藥研究組織在表型方法方面遇到了相當大的挑戰(zhàn),但在過去5年時間里,基于傳統(tǒng)靶點篩選出的藥物數(shù)量正在減少,而采用表型藥物篩選出的藥物數(shù)量卻在進一步增加。
數(shù)字化器官
2017年,美國FDA批準了大冢制藥的數(shù)字化藥物阿立哌唑,該藥物中含有一顆芯片,可實時監(jiān)控藥物在患者體內(nèi)的處置過程。這是一個數(shù)字化醫(yī)療的典型案例。除了數(shù)字化制劑,國外一些制藥企業(yè)已經(jīng)著手探索數(shù)字化器官,以輔助藥物篩選。
活細胞內(nèi)襯的微芯片不但可以徹底改變藥物的研發(fā)方式,而且對疾病的建模和個性化醫(yī)療都有幫助。這種植入細胞的微芯片被稱為“organ-on-a-chip”的藥物篩選模式,可以為科學家提供實時數(shù)據(jù),有效彌補了動物篩選藥物的不足。但這種過于理論化的高科技仍然面臨著實用性的問題。
生物打印技術
生物打印技術是一種類似3D打印的技術,但打印出來的是有生命的器官。
很多疾病通過器官移植就能夠得到救治,然而目前人體器官并不能像零件一樣批量生產(chǎn),生物打印技術有望讓這一愿望成為可能。不但如此,生物打印的器官還有望促進藥物研發(fā),讓藥物篩選變得簡單化。
Cellink是世界上首批能夠提供3D打印生物聚合物的公司之一,Cellink已經(jīng)與法國醫(yī)療技術公司CTI Biotech達成合作,專門生產(chǎn)癌癥組織,以推進癌癥研究,加快抗癌藥物研發(fā)。除了Cellink,OxSyBio也在積極探索生物打印技術,目前該公司已經(jīng)完成1000萬英鎊的A輪融資。(魏利軍)
轉(zhuǎn)自:中國醫(yī)藥報
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