从2017年行业政策的大幅转变,创新已经成为制药行业不可逆转的新风潮,过去还对仿制药抱有坚定理想的企业,也都开始看向仿创结合。虽然现有药物机制和技术有限,但一千家公司就可能有一千种现状和创新之道,如何选择适合自己企业的变革策略?具体到如何选题立项?在科睿唯安第五届中国制药行业大会上,国内大型药企恒瑞医药、丽珠集团研发负责人分享了各自企业的关注点,或许可以值得学习借鉴。
恒瑞医药
恒瑞医药近些年一直都是制药行业的创新驱动器,抗肿瘤药、手术**类用药、特色输液、造影剂的市场份额在国内市场名列前茅。从仿创到自主创新,恒瑞医药有其自己的研发立项经验和目标,恒瑞医药全球研发总裁张连山博士表示,“基因治疗、细胞治疗,更前沿的一些颠覆性的治疗方式,恒瑞都要有布局。不能只看眼前,要有更长远的打算。”目前恒瑞新药立项主要有以下4个关注点:
关注一:紧跟国际前沿的靶点
1、c-Met ADC:HGF/c-Met信号通路参与多种肿瘤发生、发展。艾伯维开发的ABBV-399是目前临床进展最快的c-Met ADC药物。恒瑞自主开发的c-Met ADC药物SHR-A1403拟用于c-Met高表达实体瘤,在美正在进行临床1期试验,中国预计今年获批临床。
2、ROMK:肾外髓质钾(ROMK)通道是一个对血钾影响较小的新型利尿剂靶点,对中国人受益更大。默克MK-7145是最早进入临床的ROMK小分子抑制剂,目前仍处于临床一期。恒瑞SHR0532临床拟作为利尿剂用于水钠潴留和高血压。国内临床一期已于2018年6月启动。
3、CD47:CD47在肿瘤细胞表面表达量高,而抗CD47抗体可以使巨噬细胞吞噬肿瘤细胞,并协同其他肿瘤靶向抗体增强对肿瘤细胞的吞噬作用。Forty Seven公司CD47单抗Hu5F9-G4联合rituximab用于复发难治非霍奇金淋巴瘤的安全和有效性研究已进入临床1b/2期,恒瑞SHR1603在动物实验研究中显示出更优的效果,该药在国内2018年6月获批临床,临床一期试验即将启动。
4、IL-15:IL-15先后与IL-15Rα和IL-15Rβγ结合而刺激T细胞和NK细胞的增殖,同时不会刺激Treg细胞增殖或诱导活化的T细胞死亡。Altor BioScience公司的ALT-803联合nivolumab治疗非小细胞肺癌已进入IIIb/IV期研究,恒瑞IL-15融合蛋白SHR-1501单药与ALT-803抗肿瘤效果相当,与PD-1单抗联合疗效更加,该药目前已递交IND,预计今年获批临床。
5、LAG3:目前诺华LAG3单抗LAG-525联合PD-1单抗治疗三阴性乳腺癌、晚期实体瘤和血液恶性肿瘤已进入临床二期;再生元REGN3767单药或联合PD-1单抗治疗晚期癌症也已进行临床一期。恒瑞LAG3单抗目前处于临床前开发后期阶段,计划今年递交IND。
关注二:分子设计差异化
1、BTK抑制剂:恒瑞SHR1459属于BTK抑制剂的“me better”,具有激酶选择性强、高效、口服性。
2、JAK1抑制剂:恒瑞SHR0302对JAK1的选择性显示出高于其余在研分子,其口服制剂用于类风湿性关节炎、溃疡性结肠炎、克罗恩氏病在中国和美国均进入IND阶段,类风湿关节炎适应症在中国已进入临床二期;其皮肤用药治疗银屑病也已在中、美进行IND。
关注三:选择“冷门”靶点
1、MOR激动剂:选择性MOR激动剂比吗 啡具有更强的G蛋白偶联效应,可消除阿 片类药物治疗的关键障碍,有更高安全性和疗效。恒瑞MOR激动剂SHR8554于2017年4月在美获批临床,2017年9月在国内获批临床,国内临床1期已启动。
2、GnRH受体拮抗剂:选择性GnRH受体小分子拮抗剂可用于治疗子宫内膜异位症、子宫肌瘤、卵巢癌、前列腺癌等。恒瑞自主研发的GnRH受体小分子拮抗剂SHR7280于2018年5月获批临床,国内1期启动中。
关注四:契合中国特色疾病
1、慢性乙肝:中国作为“乙肝大国”,急需安全有效的药物,临床期待的药物应从源头控制乙肝进展或在终末期降低肝癌死亡率。恒瑞现有多个抗乙肝新靶点药物均在研发阶段。
2、肝癌:大量慢性乙肝感染也导致我国肝癌发病率居高不下。恒瑞阿帕替尼治疗肝癌临床数据已公布在ASCO 2018:阿帕替尼联合PD-1单抗SHR-1210治疗晚期肝癌**可控,对经治患者PR率达到54.5%。
丽珠集团
丽珠集团近十年来在全球有很多布局,除了化学药、中药以及丽珠单抗以外,也有基因公司,近十年来公司一直在精准医药进行整体布局,重视智能化。智能化本质上有两个要点,一个是大数据,另一个是人工智能。
关注点:精准医疗、智能化
“精准医疗并不同于人们所说的个体化医药,因为个体化医药实际上更侧重于病理表征等信息,而精准医药倾向于基因和大数据。”丽珠集团首席科学家温弘博士介绍。
为什么近些年全球药物开发投入了巨大的资金,但是结果并不让人满意呢?第一,对生物学基因变化、通道机制仍无法特别理解;第二,现有各种药物(如RNA、单抗、小分子等)只能调节不到20%的靶点。当药品疗效比现在市场上所有都好时,副作用就变得很明显;当控制药物副作用时,疗效又不明显,所以一些付出很大代价和努力的新药最终都只能放弃。第三,需要新的给药系统,包括RNA药物在内,如果不解决给药性,临床效果仍无法确定。
但随着技术进步,基因测序费用降低,测序的数据增长非常之快,研究者可以通过统计基因的变异和临床表征的关系预测疾病、开发药物等。同时,伴随诊断的发展也突飞猛进,约19种药品已拥有被批准的、较完整的伴随诊断工具,不仅能够为病人提供更好、更安全的用药方式,对越来越多的新药研发也非常有价值,包括探索可能的副作用。这两种工具都积累了大量的医疗数据。
近几年,基因测序与人工智能已经开始“合作”,第一步把病人的癌症细胞和正常细胞取出,用基因测序的方法区别癌症细胞和正常细胞基因序列的不同;第二步用人工智能的方法进行计算,预测出哪些变异会产生出特别的物质,例如多肽等,则可能会诱导出这种多肽**,使其对癌症具有特异性,其可以为每个病人制造数十种病人特定的**。这样的癌症**正是结合了基因测序的大数据和人工智能方法的产物。
温弘博士认为,过去30年的科技是渐进式的,但是过去一年和未来已经进入了科技大变革的时代。很多企业以及美国FDA都已经开始把各种各样的数据联合起来,中国政府和很多单位也在进行这方面的探索。
从发现靶点到设计优化的药物,从临床前到一期、二期临床,过去需要5-7年,但Celgene转化医学的负责人Robert Plenge认为,在不远的未来这一流程应该可以压缩到一年半以内。
可是也需要客服来自于人工智能的困难。这一技术仍处于刚刚起步的阶段,很大的问题是数据的规范化,数据的收集整理。FDA有很多数据库,其中的副作用报告系统虽然利用率很高,但是数据库不全,存在大量的缺陷,只能作为一个“哨兵”。另外,数据模型也亟待改进。现有多数临床的模型,基本上都是静态模型,而且会设很多边界条件,因此没有自我循环、自我提高的能力。
虽然大数据和人工智能在医药发展方面非常快,但温弘博士指出,大数据和人工智能的布局应该深远,落脚点务实,否则不可避免很多不确定性的因素会阻碍其发展。
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