Қиын экономикалық және технологиялық ортада бәсекелесу үшін үнемі өсіп келе жатқан қысым астында бола отырып, фармацевтикалық және биотехнологиялық компаниялар ойыннан алда болу үшін өздерінің ҒЗТКЖ бағдарламаларында үнемі жаңалықтар енгізуі керек.
Сыртқы инновациялар әртүрлі нысандарда келеді және әртүрлі жерлерде пайда болады - университет зертханаларынан бастап жеке венчурлық капиталмен қамтамасыз етілген стартаптар мен келісімшарттық зерттеу ұйымдарына дейін (CRO). 2018 жылы және одан кейінгі жылдары «ыстық» болатын кейбір ықпалды зерттеу үрдістерін қарастырайық және инновацияларды қозғайтын кейбір негізгі ойыншыларды қорытындылайық.
Өткен жылы BioPharmaTrend қорытындыладыбірнеше маңызды тенденцияларбиофармацевтикалық өнеркәсіпке әсер ететін, атап айтқанда: генді өңдеу технологияларының әртүрлі аспектілерін жетілдіру (негізінен, CRISPR/Cas9); иммуно-онкология саласындағы керемет өсу (CAR-T жасушалары); микробиоманы зерттеуге көбірек көңіл бөлу; нақты медицинаға деген қызығушылықты тереңдету; антибиотиктерді ашудағы кейбір маңызды жетістіктер; есірткіні табу/дамыту үшін жасанды интеллектке (AI) деген қызығушылықтың артуы; медициналық каннабис саласындағы даулы, бірақ жылдам өсу; және инновациялар мен тәжірибеге қол жеткізу үшін ҒЗТКЖ аутсорсинг модельдеріне қатысуға фарманың үздіксіз назар аударуы.
Төменде тізімге бірнеше белсенді зерттеу бағыттары қосылған осы шолудың жалғасы және жоғарыда көрсетілген тенденцияларға қатысты кейбір кеңейтілген түсініктемелер берілген.
1. Фарма және биотехнологияның жасанды интеллект (AI) қабылдануы
Қазіргі уақытта AI айналасындағы барлық дүрбелеңмен фармацевтикалық зерттеулердегі бұл үрдіспен ешкімді таң қалдыру қиын. Дегенмен, AI басқаратын компаниялар шынымен де үлкен фармацевтикамен және өмір туралы ғылымның басқа жетекші ойыншыларымен, көптеген ғылыми серіктестіктермен және бірлескен бағдарламалармен тартымды бола бастайтынын атап өткен жөн.Мұндаәзірге негізгі мәмілелердің тізімі болып табылады жәнеМұндаБұл соңғы бірнеше айдағы «Дәрілерді табу үшін AI» кеңістігіндегі кейбір маңызды әрекеттерге қысқаша шолу.
Жасанды интеллект негізіндегі құралдардың әлеуеті қазір дәрі-дәрмектің ашылуы мен дамуының барлық кезеңдерінде зерттелуде — зерттеу деректерін зерттеуден және мақсатты сәйкестендіру мен валидацияға көмектесуден бастап, жаңа қорғасын қосылыстары мен дәрілік үміткерлерді табуға көмектесуге, олардың қасиеттері мен қауіптерін болжауға дейін. Ақырында, AI негізіндегі бағдарламалық жасақтама қазір қызықты қосылыстар алу үшін химиялық синтезді жоспарлауға көмектесе алады. AI клиникаға дейінгі және клиникалық сынақтарды жоспарлауға және биомедициналық және клиникалық деректерді талдауға да қолданылады.
Мақсатқа негізделген дәрі-дәрмектерді табудан басқа, AI басқа зерттеу салаларында, мысалы, фенотиптік препараттарды табу бағдарламаларында - жоғары мазмұнды скрининг әдістерінен деректерді талдауда қолданылады.
Жасанды интеллектпен басқарылатын стартаптар шағын молекулалы препараттарды ашуға басты назар аудара отырып, биологиялық заттарды ашу және дамыту үшін мұндай технологияларды қолдануға қызығушылық бар.
2. Дәрілік заттарды ашу үшін химиялық кеңістікті кеңейту
Кез келген шағын молекулалы препараттарды табу бағдарламасының маңызды бөлігі - көптеген оңтайландыру, валидация және сынақ кезеңдері арқылы сәтті дәрі-дәрмекке сапарға аттанатын бастапқы нүкте молекулаларын анықтау (бірақ олар бұл сапардан сирек кездеседі) барлау болып табылады.
Хит барлаудың негізгі элементі, әсіресе жаңа мақсатты биологияны зерттеу үшін үміткерлерді таңдау үшін молекулалар сияқты дәрілік заттардың кеңейтілген және химиялық әртүрлі кеңістігіне қол жеткізу болып табылады. Фарманың қолындағы бар қосылыстар топтамалары белгілі биологиялық мақсаттарға бағытталған шағын молекулалық конструкцияларға негізделген ішінара салынғанын ескере отырып, жаңа биологиялық мақсаттар бірдей химияны қайта өңдеудің орнына жаңа дизайн мен жаңа идеяларды қажет етеді.
Осы қажеттілікті ескере отырып, академиялық зертханалар мен жеке компаниялар әдеттегі фармацевтикалық компанияның қосылыстар топтамаларында қолжетімді емес химиялық қосылыстардың дерекқорларын жасайды. Мысалдарға 166,4 миллиард молекуладан тұратын виртуалды молекулалардың GDB-17 дерекқоры жәнеFDB-1717 ауыр атомға дейін 10 миллион фрагмент тәрізді молекулалардан;МЫРЫШ– 750 миллион молекуланы қамтитын виртуалды скринингке арналған коммерциялық қол жетімді қосылыстардың тегін дерекқоры, оның ішінде қондыруға дайын 3D форматындағы 230 миллионы; және синтетикалық қол жетімді READY AvailabLe (REAL) химиялық кеңістіктің жақында әзірленген Enamine — 650 миллион молекула арқылы іздеуге болады.REAL Space Navigatorбағдарламалық қамтамасыз ету және337 миллион молекуланы іздеуге болады(ұқсастық бойынша) EnamineStore дүкенінде.
Хит барлау үшін жаңа дәріге ұқсас химиялық кеңістікке қол жеткізудің баламалы тәсілі ДНҚ-кодталған кітапхана технологиясын (DELT) пайдалану болып табылады. DELT синтезінің «бөліну және пул» сипатының арқасында шығындар мен уақытты үнемдейтін (миллионнан миллиардқа дейін қосылыстар) көптеген қосылыстарды жасауға болады.МұндаДНҚ-кодталған кітапхана технологиясының тарихи алғышарттары, тұжырымдамалары, жетістіктері, шектеулері және болашағы туралы түсінікті есеп болып табылады.
3. Шағын молекулалары бар РНҚ-ны нысанаға алу
Бұл дәрі-дәрмектің ашылу кеңістігіндегі қызу үрдіс, үздіксіз өсіп келе жатқан толқу: академиктер, биотехнологиялық стартаптар және фармацевтикалық компаниялар РНҚ мақсаттылығы бойынша белсендірек, дегенмен белгісіздік жоғары.
Тірі организмде,ДНҚүшін ақпаратты сақтайдыақуызсинтез жәнеРНҚрибосомалардағы ақуыз синтезіне әкелетін ДНҚ-да кодталған нұсқауларды орындайды. Дәрілердің көпшілігі ауруға жауап беретін ақуыздарға бағытталғанымен, кейде патогендік процестерді басу жеткіліксіз. Процеске ертерек кірісу және ақуыздар синтезделмей тұрып РНҚ-ға әсер ету ақылды стратегия сияқты көрінеді, сондықтан генотипті қажетсіз фенотипке (аурудың көрінісі) аудару процесіне айтарлықтай әсер етеді.
Мәселе мынада, РНҚ кішкентай молекулалар үшін қорқынышты нысана болып табылады - олар сызықты, бірақ ыңғайсыз бұралуға, бүктеуге немесе өздігінен жабысып қалуға қабілетті, дәрі-дәрмекке жарамды байланыстырушы қалталарға пішінін нашар береді. Сонымен қатар, белоктардан айырмашылығы, олар тек төрт нуклеотидті құрылыс блоктарынан тұрады, бұл олардың барлығына өте ұқсас және кішкентай молекулалар арқылы таңдамалы нысанаға алу үшін қиын.
Дегенмен,бірқатар соңғы жетістіктерРНҚ-ны нысанаға алатын дәріге ұқсас, биологиялық белсенді шағын молекулаларды әзірлеуге болатынын болжайды. Жаңа ғылыми түсініктер РНҚ үшін алтын асқынуға түрткі болды -кем дегенде оншақты компанияоған арналған бағдарламалары бар, соның ішінде үлкен фарма (Biogen, Merck, Novartis және Pfizer) және Arrakis Therapeutics сияқты биотехнологиялық стартаптар.$38 миллион А сериясы2017 жылы және кеңейту терапиясы –$55 миллион А сериясы 2018 жылдың басында.
4. Антибиотиктердің жаңа ашылуы
Антибиотиктерге төзімді бактериялардың - супербактериялардың көбеюіне қатысты алаңдаушылық бар. Олар жыл сайын дүние жүзінде 700 000-ға жуық өлімге жауапты және Ұлыбритания үкіметінің шолуына сәйкес бұл сан күрт өсуі мүмкін — 2050 жылға қарай 10 миллионға дейін. Бактериялар дамып, дәстүрлі түрде үлкен табыспен қолданылған антибиотиктерге төзімділікті дамытады, содан кейін оларға айналады. уақыт өте пайдасыз.
Науқастардың қарапайым жағдайларын емдеу үшін антибиотиктерді жауапсыз тағайындау және антибиотиктерді мал шаруашылығында кеңінен қолдану бактериялық мутацияның жылдамдығын жеделдету, оларды қауіпті жылдамдықпен дәрілерге төзімді ету арқылы жағдайды қауіп төндіреді.
Екінші жағынан, антибиотиктерді табу «экономикалық тұрғыдан тиімді» дәрілерді әзірлеумен салыстырғанда, фармацевтикалық зерттеулер үшін тартымсыз сала болды. Бұл соңғысы отыз жылдан астам уақыт бұрын енгізілген антибиотиктердің жаңа кластары құбырының құрғауының негізгі себебі болуы мүмкін.
Қазіргі уақытта антибиотиктердің ашылуы реттеуші заңнамадағы кейбір пайдалы өзгерістерге байланысты анағұрлым тартымды салаға айналуда, фармацияны антибиотиктерді табу бағдарламаларына ақша құюға ынталандырады, ал венчурлық инвесторлар — перспективалы бактерияға қарсы дәрі-дәрмектерді әзірлейтін биотехнологиялық стартаптарға. 2016 жылы біздің біріміз (AB)антибиотиктерді табу жағдайын қарастырдыжәне Macrolide Pharmaceuticals, Iterum Therapeutics, Spero Therapeutics, Cidara Therapeutics және Entasis Therapeutics сияқты ғарыштағы кейбір перспективалы стартаптарды қорытындылады.
Айта кету керек, антибиотиктер кеңістігіндегі ең қызықты жаңалықтардың біріТейксобактиннің ашылуыжәне оның аналогтары 2015 жылы Солтүстік-Шығыс университетінің микробқа қарсы зерттеулер орталығының директоры, доктор Ким Льюис бастаған ғалымдар тобымен. Бұл күшті жаңа антибиотиктер класы оған қарсы бактериялық төзімділіктің дамуына төтеп бере алады деп саналады. Өткен жылы Линкольн университетінің зерттеушілері тейксобактиннің синтезделген нұсқасын сәтті жасап, алға маңызды қадам жасады.
Қазір Сингапурдың көз ғылыми-зерттеу институтының зерттеушілері препараттың синтетикалық нұсқасы тірі тінтуір үлгілерінде алтын стафилококк кератитін сәтті емдей алатынын көрсетті; бұрын тейксобактиннің белсенділігі тек in vitro жағдайында ғана көрсетілді. Осы жаңа тұжырымдармен тейксобактин дәрігерлер қолдана алатын дәріге айналуы үшін тағы 6-10 жыл дамуы қажет.
2015 жылы тейксобактин табылғалы бері малацидиндер деп аталатын антибиотиктердің тағы бір жаңа тобы пайда болды.2018 жылдың басында анықталды. Бұл жаңалық әлі бастапқы кезеңдерінде және тейксобактин бойынша соңғы зерттеулер сияқты дамымаған
5. Фенотиптік скрининг
Сурет несиесі:SciLifeLab
2011 жылы авторлар Дэвид Суинни мен Джейсон Энтониқорытындыларының нәтижелерін жариялады1999 және 2008 жылдар аралығында жаңа дәрі-дәрмектердің қалай ашылғаны туралы, бірінші кластағы шағын молекулалы препараттардың айтарлықтай көп бөлігі мақсатқа негізделген тәсілдерге қарағанда фенотиптік скрининг арқылы ашылғанын көрсетеді (тиісінше 28 мақұлданған дәрі-дәрмектер 17-ге қарсы) - және ол көрсетілген кезеңде басты назар аударылған мақсатқа негізделген тәсіл екенін ескерсек, одан да таң қалдырады.
Бұл ықпалды талдау 2011 жылдан бастап фармацевтика өнеркәсібінде де, академиялық ортада да дәрі-дәрмектің фенотиптік ашылу парадигмасының ренессансын тудырды. Жақында Novartis ғалымдарышолу жүргіздіОсы тенденцияның қазіргі жағдайын зерттеп, фармацевтикалық ұйымдар фенотиптік тәсілмен айтарлықтай қиындықтарға тап болғанымен, соңғы 5 жылда мақсатты экрандар санының азаюы және фенотиптік тәсілдердің көбеюі туралы қорытындыға келді. Мүмкін, бұл үрдіс 2018 жылдан кейін де жалғасады.
Маңыздысы, фенотиптік және мақсатқа негізделген тәсілдерді салыстырудан басқа, өлмейтін жасуша линияларынан бастапқы жасушаларға, пациент жасушаларына, бірлескен мәдениеттерге және 3D дақылдарына өту сияқты күрделі жасушалық талдауларға қатысты айқын үрдіс бар. Тәжірибелік қондырғы да барған сайын жетілдірілуде, ол субклеткалық бөлімдердегі өзгерістерді бақылауға, бір ұяшықты талдауға және тіпті ұяшықты бейнелеуге бағытталған бір айнымалы көрсеткіштерден асып түседі.
6. Ағзалар (дене)-чипте
Тірі адам жасушаларымен қапталған микрочиптер дәрі-дәрмек жасауды, ауруларды модельдеуді және жеке медицинаны өзгертуі мүмкін. «Чиптерде органдар» деп аталатын бұл микрочиптер жануарларды дәстүрлі тестілеуге әлеуетті балама ұсынады. Сайып келгенде, жүйелерді тұтастай қосу - бұл дәрі-дәрмекті табу және дәрі-дәрмекке үміткерді сынау және валидациялау үшін тамаша «чиптегі дене» жүйесіне ие болу тәсілі.
Бұл тенденция қазір есірткіні табу және дамыту кеңістігінде үлкен мәміле болып табылады және біз жақында «чиптегі орган» парадигмасының ағымдағы жағдайы мен контекстін қарастырдық.шағын шолу.
Шамамен 6-7 жыл бұрын, бұл саладағы перспективаларды ынталы қабылдаушылар айтқан кезде көптеген күмәндар болған. Алайда бүгінде сыншылар толығымен шегініп бара жатқан сияқты. Тек реттеуші және қаржыландыру органдары ғана еместұжырымдамасын қабылдады, бірақ қазір ол барған сайын артып келедіқабылданғанфарма мен академияның есірткіні зерттеу платформасы ретінде. Чиптік жүйелерде жиырмадан астам орган жүйелері ұсынылған. Бұл туралы толығырақ оқыңызМұнда.
7. Биопринтинг
Адамның тіндері мен мүшелерін биобасып шығару саласы қарқынды дамып келеді және бұл, сөзсіз, медицинаның болашағы. 2016 жылдың басында құрылған,Cellink3D басып шығарылатын биоинкті – адам жасушаларының өмір сүруіне және өсуіне мүмкіндік беретін сұйықтықты ұсынатын әлемдегі алғашқы компаниялардың бірі. Қазір компания дененің бөліктерін — мұрын мен құлақты, негізінен дәрі-дәрмек пен косметиканы сынау үшін биобасып шығарады. Ол сонымен қатар зерттеушілерге бауыр сияқты адам мүшелерінің жасушаларымен «ойнауға» мүмкіндік беретін текшелерді басып шығарады.
Cellink жақында онкологиялық зерттеулер мен дәрілерді табу саласын айтарлықтай ілгерілету үшін қатерлі ісік тіндерін өндіруге маманданған француздық CTI Biotech medtech компаниясымен серіктес болды.
Жас биотехнологиялық стартап CTI-ға Cellink биоинкін пациенттің рак клеткаларының үлгісімен араластыру арқылы рак ісіктерінің 3D басып шығаруына көмектеседі. Бұл зерттеушілерге қатерлі ісіктің нақты түрлеріне қарсы жаңа емдеу әдістерін анықтауға көмектеседі.
Биологиялық материалдарды басып шығару үшін 3D басып шығару технологиясын дамытатын тағы бір биотехнологиялық стартап — Оксфорд университетінің OxSyBio спинут компаниясы.£10 млн қамтамасыз еттіA сериясында қаржыландыру.
3D биопринтинг өте пайдалы технология болғанымен, ол статикалық және жансыз, өйткені ол басып шығарылған нысанның бастапқы күйін ғана қарастырады. Неғұрлым жетілдірілген тәсіл – басып шығарылатын биообъектілердің («4D биобасып шығару» деп аталатын) төртінші өлшем ретінде «уақытын» қосу, сыртқы ынталандыру кезінде олардың пішіндерін немесе функцияларын уақыт бойынша өзгертуге қабілетті ету.Мұнда4D биопринтинг туралы терең шолу болып табылады.
Жабық перспектива
Жоғарыда сипатталған трендтердің әрқайсысына терең бойлау болмаса да, AI әрекеттің үнемі өсіп келе жатқан бөлігін алатыны анық болуы керек. Биофарма инновациясының барлық осы жаңа бағыттары үлкен деректерге бағытталған. Бұл жағдайдың өзі AI үшін маңызды рөлді болжайды, сонымен қатар тақырыпты осы қамтудың посткрипті ретінде AI үздіксіз эволюциядан өтетін көптеген, аналитикалық және сандық құралдарды қамтитынын атап өтеді. Дәрі-дәрмекті табудағы және ерте сатыдағы жасанды интеллектті қолданулар көбінесе анықтауға немесе түсінуге болмайтын себептер мен салдарды байланыстыратын жасырын үлгілер мен қорытындыларды ашуға бағытталған.
Осылайша, фармацевтикалық зерттеулерде қолданылатын AI құралдарының жиыны «машиналық интеллект» немесе «машиналық оқыту» деген атауларға сәйкес келеді. Бұл екеуі де классификаторлар мен статистикалық оқыту әдістері сияқты адамның басшылығымен немесе жасанды нейрондық желілердің әртүрлі түрлерін жүзеге асырудағы ішкі жұмысында бақылаусыз болуы мүмкін. Белгісіз (немесе анық емес) пайымдаулар үшін тілдік және семантикалық өңдеу және ықтималдық әдістері де пайдалы рөл атқарады.
Бұл әртүрлі функцияларды «AI» кең пәніне қалай біріктіруге болатынын түсіну - барлық мүдделі тараптар орындауы керек қиын міндет. Түсініктемелер мен түсініктемелерді іздеудің ең жақсы орындарының біріДеректер ғылымының орталығыпорталы және әсіресе Винсент Гранвиллдің блог жазбаларыайырмашылықтарын түсіндіредіAI, машинаға сүйену, терең оқыту және статистика арасында. Жалпы AI-ның қыр-сырын меңгеру - кез келген биофарма трендтерінен қалыс қалудың немесе олардан озып кетудің таптырмас құрамдас бөлігі.
Хабарлама уақыты: 29 мамыр 2018 ж