2018 оны эмийн судалгааны шилдэг 7 чиг хандлага

 

Эдийн засаг, технологийн хүнд хэцүү орчинд өрсөлдөх дарамт улам бүр нэмэгдэж байгаа тул эм, биотехнологийн компаниуд тоглоомын өмнө байхын тулд R&D хөтөлбөрүүддээ байнга шинэчлэл хийх ёстой.

Гадны инноваци нь өөр өөр хэлбэрээр ирдэг бөгөөд их сургуулийн лаборатори, хувийн венчур хөрөнгөөр ​​дэмжигдсэн стартапууд, гэрээт судалгааны байгууллагууд (CROs) хүртэл өөр өөр газар бий болдог. 2018 он болон түүнээс хойшхи хугацаанд "халуухан" байх судалгааны хамгийн нөлөө бүхий чиг хандлагуудыг авч үзээд, инновацийг хөгжүүлэх гол тоглогчдын заримыг тоймлон хүргэе.

Өнгөрсөн жилийн BioPharmaTrend-ийг нэгтгэн дүгнэвхэд хэдэн чухал чиг хандлагабио эмийн үйлдвэрлэлд нөлөөлөх, тухайлбал: ген засварлах технологийн олон талын дэвшил (голчлон CRISPR/Cas9); дархлаа-онкологийн чиглэлээр гайхалтай өсөлт (CAR-T эсүүд); микробиомын судалгаанд анхаарлаа төвлөрүүлэх; нарийн анагаах ухааныг гүнзгийрүүлэх сонирхол; антибиотикийн нээлтийн зарим чухал дэвшил; эмийн нээлт/боловсруулах хиймэл оюун ухаан (AI)-ын талаарх өсөн нэмэгдэж буй сэтгэл хөдлөл; эмнэлгийн каннабисын чиглэлээр маргаантай боловч хурдацтай өсөлт; мөн инноваци, туршлага олж авахын тулд R&D аутсорсингийн загварт хамрагдахад фармагийн байнгын анхаарал хандуулдаг.

Жагсаалтад судалгааны хэд хэдэн идэвхтэй чиглэлийг нэмсэн энэхүү тоймыг үргэлжлүүлж, дээр дурьдсан чиг хандлагын талаархи зарим өргөтгөсөн тайлбарыг доор харуулав.

1. Хиймэл оюун ухааныг (AI) эм, биотехнологийн салбарт нэвтрүүлэх

Өнөө үед хиймэл оюун ухааны талаар шуугиан тарьж байгаа энэ үед эмийн судалгааны энэ чиг хандлага хэнийг ч гайхшруулахад бэрх юм. Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухаанд суурилсан компаниуд олон тооны судалгааны түншлэл, хамтарсан хөтөлбөрүүд бүхий том фарма болон бусад амьдралын шинжлэх ухааны тэргүүлэх тоглогчидтой жинхэнэ утгаараа татагдаж эхэлдэг гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй.энднь өнөөг хүртэл хийгдсэн гол хэлэлцээрүүдийн жагсаалт бөгөөдэндЭнэ бол сүүлийн хэдэн сарын хугацаанд "Эм олж илрүүлэх хиймэл оюун ухаан"-ын хүрээнд хийгдсэн зарим онцлох үйл ажиллагааны товч тойм юм.

Хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслүүдийн боломжийг одоо эмийн нээлт, хөгжлийн бүхий л үе шатанд судалж байна - судалгааны мэдээлэл олборлох, зорилтот түвшинг тодорхойлох, баталгаажуулахад туслах, шинэ хар тугалга нэгдлүүд болон эмэнд нэр дэвшигчдийг олох, тэдгээрийн шинж чанар, эрсдлийг урьдчилан таамаглахад туслах. Эцэст нь, хиймэл оюун ухаанд суурилсан программ хангамж нь сонирхолтой нэгдлүүдийг олж авах химийн синтезийг төлөвлөхөд туслах боломжтой болсон. AI нь эмнэлзүйн өмнөх болон эмнэлзүйн туршилтыг төлөвлөх, биоанагаах ухаан, эмнэлзүйн мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийхэд мөн хэрэглэгддэг.

Зорилтот дээр суурилсан эмийг илрүүлэхээс гадна хиймэл оюун ухааныг бусад судалгааны чиглэлээр, жишээлбэл, фенотипийн эм илрүүлэх хөтөлбөрүүдэд ашигладаг - өндөр агууламжтай скрининг аргуудын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийдэг.

AI-д суурилсан стартапууд жижиг молекулын эм илрүүлэхэд гол анхаарлаа хандуулж байгаа тул биологийн нээлт, хөгжүүлэлтэд ийм технологийг ашиглах сонирхол бас бий.

2. Эмийн хайгуулын химийн орон зайг өргөжүүлэх

Аливаа жижиг молекулын эмийг илрүүлэх хөтөлбөрийн чухал хэсэг бол олон тооны оновчлол, баталгаажуулалт, туршилтын үе шатуудаар дамжуулан амжилттай эм олж авах аялалд гарах эхлэлийн цэгийн молекулуудыг тодорхойлох явдал юм.

Хайгуулын гол элемент бол нэр дэвшигчдийг сонгох, ялангуяа шинэ зорилтот биологийг судлах зорилгоор молекул зэрэг эмийн өргөн хүрээтэй, химийн олон янзын орон зайд нэвтрэх явдал юм. Фармагийн гарт байгаа нэгдлүүдийн цуглуулгууд нь мэдэгдэж буй биологийн зорилтод чиглэсэн жижиг молекулын загварт тулгуурлан хэсэгчлэн бүтээгдсэн тул биологийн шинэ зорилтууд нь ижил химийн бодисыг дахин боловсруулахын оронд шинэ загвар, шинэ санааг шаарддаг.

Энэхүү хэрэгцээ шаардлагад нийцүүлэн эрдэм шинжилгээний лабораториуд болон хувийн компаниуд эмийн сангийн ердийн нэгдлүүдийн цуглуулгаас хамаагүй илүү химийн нэгдлүүдийн мэдээллийн санг бий болгодог. Жишээлбэл, 166,4 тэрбум молекул агуулсан виртуал молекулуудын GDB-17 мэдээллийн сан,FDB-1717 хүртэл хүнд атом бүхий 10 сая хэлтэрхий молекул;ЦИНК– 750 сая молекул, түүний дотор залгахад бэлэн 3D форматтай 230 сая молекул агуулсан виртуал скрининг хийх худалдаанд байгаа нэгдлүүдийн үнэ төлбөргүй мэдээллийн сан; болон нийлэг байдлаар ашиглах боломжтой READly AvailabLe (REAL) химийн орон зайг саяхан хөгжүүлсэн Enamine - 650 сая молекулыг ашиглан хайлт хийх боломжтой.REAL Space Navigatorпрограм хангамж, болон337 сая молекул хайх боломжтой(ижил төстэй байдлаар) EnamineStore дээр.

Химийн бодистой төстэй шинэ орон зайд нэвтрэх өөр арга бол ДНХ кодлогдсон номын сангийн технологийг (DELT) ашиглах явдал юм. DELT синтезийн "хуваах" шинж чанарын ачаар асар их хэмжээний нэгдлүүдийг зардал, цаг хугацаа багатай (саяас тэрбум нэгдлүүд) гаргах боломжтой болдог.ЭндЭнэ нь ДНХ-ээр кодлогдсон номын сангийн технологийн түүхийн үндэс, үзэл баримтлал, амжилт, хязгаарлалт, ирээдүйн талаар ухаарсан илтгэл юм.

3. Жижиг молекул бүхий РНХ-ийг онилно

Энэ нь эмийн нээлтийн орон зайд байнга өсөн нэмэгдэж буй сэтгэл хөдөлгөм хандлага юм: эрдэмтэд, биотехнологийн стартапууд болон эмийн компаниуд РНХ-ийн зорилтот тал дээр улам бүр идэвхтэй болж байгаа ч тодорхойгүй байдал өндөр байна.

Амьд организмд,ДНХмэдээллийг хадгалдагуурагсинтез баРНХрибосом дахь уургийн нийлэгжилтэнд хүргэдэг ДНХ-д кодлогдсон зааврыг гүйцэтгэдэг. Ихэнх эм нь өвчин үүсгэдэг уураг руу чиглүүлдэг боловч заримдаа эмгэг төрүүлэгч үйл явцыг дарах нь хангалтгүй байдаг. Уургууд нийлэгжихээс өмнө үйл явцыг эрт эхлүүлж, РНХ-д нөлөөлөх нь ухаалаг стратеги юм шиг санагддаг, тиймээс генотипийг хүсээгүй фенотип (өвчний илрэл) руу шилжүүлэх үйл явцад ихээхэн нөлөөлдөг.

Асуудал нь РНХ нь жижиг молекулуудын хувьд маш аймшигтай бай болдог - тэдгээр нь шугаман боловч эвхэгддэг, эвхдэг, наалддаг, хэлбэрээ эмэнд тохирох халаасанд өгдөггүй. Үүнээс гадна уургуудаас ялгаатай нь тэдгээр нь ердөө дөрвөн нуклеотидын барилгын блокоос бүрддэг бөгөөд тэдгээр нь бүгд ижил төстэй харагддаг бөгөөд жижиг молекулуудыг сонгоход хэцүү байдаг.

Гэсэн хэдий ч,сүүлийн үеийн хэд хэдэн дэвшилЭнэ нь РНХ-г чиглүүлдэг эмтэй төстэй, биологийн идэвхит жижиг молекулуудыг хөгжүүлэх боломжтой гэдгийг харуулж байна. Шинжлэх ухааны шинэ үзэл баримтлал нь РНХ-ийн хувьд алтан яаран өдөөсөн.дор хаяж арав гаруй компанитомоохон фарма (Biogen, Merck, Novartis, Pfizer), Arrakis Therapeutics зэрэг биотехнологийн стартапууд зэрэг үүнд зориулагдсан хөтөлбөрүүдтэй.$38 сая А цуврал2017 онд, Өргөтгөх эмчилгээ -2018 оны эхээр $55 сая А цуврал.

4. Антибиотикийн шинэ нээлт

Антибиотикт тэсвэртэй нянгууд болох супер хорхойтнууд нэмэгдэж байгаа талаар санаа зовоож байна. Тэд жил бүр дэлхий даяар 700,000 орчим нас баралтыг хариуцдаг бөгөөд Их Британийн засгийн газрын хийсэн судалгаагаар энэ тоо 2050 он гэхэд 10 сая хүртэл өсөх боломжтой. Бактери нь хөгжиж, уламжлалт антибиотикт тэсвэртэй болж, улмаар маш их амжилтанд хүрдэг. цаг хугацаа өнгөрөхөд ашиггүй.

Антибиотикийг өвчтөнд энгийн тохиолдлыг эмчлэхийн тулд хариуцлагагүй бичиж өгөх, мал аж ахуйд антибиотикийг өргөнөөр хэрэглэх нь нянгийн мутацийн хурдыг нэмэгдүүлж, эмэнд тэсвэртэй болгох нөхцөл байдлыг аюулд хүргэж байна.

Нөгөөтэйгүүр, антибиотикийн нээлт нь илүү "эдийн засгийн хувьд боломжтой" эмүүдийг боловсруулахтай харьцуулахад эмийн судалгааны ажилд тааламжгүй талбар байсан. Энэ нь магадгүй гуч гаруй жилийн өмнө нэвтрүүлсэн антибиотикийн шинэ ангиллын шугам хоолой хатаж байгаагийн гол шалтгаан байж магадгүй юм.

Өнөө үед антибиотикийн нээлт нь зохицуулалтын хууль тогтоомжид гарсан зарим ашигтай өөрчлөлтүүд, эмийн санг антибиотик илрүүлэх хөтөлбөрт мөнгө оруулахад түлхэц өгч, венчур хөрөнгө оруулагчид - ирээдүйтэй бактерийн эсрэг эм боловсруулж буй биотехнологийн гарааны бизнесүүдэд түлхэц өгч байгаатай холбоотойгоор илүү сонирхол татахуйц салбар болж байна. 2016 онд бидний нэг (AB)антибиотик эмийн нээлтийн байдлыг хянаж үзсэнМакролид эм, Итерум Терапевтикс, Сперо Терапевтикс, Сидара Терапевтикс, Энтасис Терапевтикс зэрэг орон зайн ирээдүйтэй гарааны бизнесүүдийг нэгтгэн дүгнэв.

Антибиотикийн салбарт сүүлийн үеийн хамгийн сэтгэл хөдөлгөм нээлтүүдийн нэг нь онцлох юмTeixobactin-ийн нээлтболон түүний аналогийг 2015 онд Зүүн хойд их сургуулийн дэргэдэх нянгийн эсрэг илрүүлэх төвийн захирал, доктор Ким Льюис тэргүүтэй хэсэг эрдэмтэд хийсэн. Энэхүү хүчирхэг шинэ антибиотик нь түүний эсрэг бактерийн эсэргүүцлийг тэсвэрлэх чадвартай гэж үздэг. Өнгөрсөн жил Линкольны их сургуулийн судлаачид тейксобактины нийлэгжүүлсэн хувилбарыг амжилттай бүтээсэн нь урагшлах чухал алхам болсон юм.

Одоо Сингапурын Нүдний судалгааны хүрээлэнгийн судлаачид эмийн синтетик хувилбар нь амьд хулганы загварт Staphylococcus aureus кератитыг амжилттай эмчилж чаддаг болохыг харуулсан; Өмнө нь teixobactin-ийн идэвхийг зөвхөн in vitro-д харуулсан. Эдгээр шинэ олдворуудаар тейксобатиныг эмч нарын хэрэглэж болох эм болгохын тулд дахин 6-10 жил хөгжүүлэх шаардлагатай болно.

2015 онд тейксобактиныг нээснээс хойш малацидин хэмээх өөр нэг антибиотик гэр бүл гарч ирэв.2018 оны эхээр илэрсэн. Энэ нээлт одоог хүртэл эхний шатандаа байгаа бөгөөд тейксобактерийн талаарх сүүлийн үеийн судалгаа шиг хөгжөөгүй байна

5. Фенотипийн скрининг

Зургийн кредит:SciLifeLab

2011 онд зохиолч Дэвид Свинни, Жейсон Энтони нарсудалгааныхаа үр дүнг нийтэлсэн1999-2008 оны хооронд шинэ эмүүдийг хэрхэн нээсэн тухай, зорилтот аргаас илүү фенотипийн скрининг ашиглан 1-р зэрэглэлийн жижиг молекулын эмүүдээс хамаагүй илүүг олж илрүүлсэн тухай (28 батлагдсан эм эсрэг 17) - ба Энэ нь заасан хугацаанд гол анхаарлаа хандуулж байсан зорилтод суурилсан хандлага байсныг харгалзан үзэх нь бүр ч гайхалтай юм.

Энэхүү нөлөө бүхий дүн шинжилгээ нь 2011 оноос хойш эмийн үйлдвэрлэл болон эрдэм шинжилгээний салбарт фенотип эмийн нээлтийн парадигмын сэргэлтийг өдөөсөн юм. Саяхан Novartis-ийн эрдэмтэдшалгалт хийсэнЭнэ чиг хандлагын өнөөгийн байдлын талаар дүгнэлт хийж, эмийн судалгааны байгууллагууд фенотип арга барилд ихээхэн бэрхшээлтэй тулгарсан ч сүүлийн 5 жилийн хугацаанд зорилтот дэлгэцийн тоо буурч, фенотипийн хандлага нэмэгдсэн гэсэн дүгнэлтэд хүрсэн. Магадгүй энэ хандлага 2018 оноос цааш үргэлжлэх болно.

Чухал зүйл нь зөвхөн фенотип болон зорилтод суурилсан аргуудыг харьцуулахаас гадна үхэшгүй эсийн шугамаас анхдагч эс, өвчтөний эс, хамтын соёл, 3D өсгөвөр рүү шилжих гэх мэт илүү нарийн төвөгтэй эсийн шинжилгээнд чиглэсэн тодорхой хандлага бий. Туршилтын төхөөрөмж нь нэг хувьсах хэмжигдэхүүнээс хол давж, эсийн дэд хэсгүүдийн өөрчлөлтийг ажиглах, нэг эсийн шинжилгээ, тэр ч байтугай эсийн дүрслэлийг судлахад чиглэсэн улам боловсронгуй болж байна.

6. Эрхтэн (бие)-чип дээр

Амьд хүний ​​эсээр доторлогоотой микрочип нь эмийн хөгжил, өвчний загварчлал, хувь хүний ​​анагаах ухаанд хувьсгал хийж чадна. "Чипс дээрх эрхтэн" гэж нэрлэгддэг эдгээр микрочипүүд нь уламжлалт амьтдын туршилтаас өөр боломжит хувилбарыг санал болгодог. Эцсийн эцэст, системийг бүхэлд нь холбох нь эмийг илрүүлэх, эмэнд нэр дэвшигчийг шалгах, баталгаажуулахад хамгийн тохиромжтой "чип дээрх бие" системийг бүхэлд нь бий болгох арга юм.

Энэ чиг хандлага нь одоо эмийн нээлт, хөгжлийн орон зайд томоохон асуудал болж байгаа бөгөөд бид саяхан "чип дээрх эрхтэн" парадигмын өнөөгийн байдал, нөхцөл байдлыг аль хэдийн авч үзсэн.мини тойм.

6-7 жилийн өмнө энэ талбарын хэтийн төлөвийг урам зоригтой үрчлэгчид илэрхийлж байх үед маш их эргэлзээ төрж байсан. Харин өнөөдөр шүүмжлэгчид бүрэн ухарч байгаа бололтой. Зөвхөн зохицуулах, санхүүжүүлэгч агентлагтай бишүзэл баримтлалыг хүлээн зөвшөөрсөн, гэхдээ энэ нь одоо улам бүр нэмэгдсээр байнабаталсанэм, академийн аль алиных нь эмийн судалгааны платформ болгон. Чип дээрх системд хорь гаруй эрхтэн тогтолцоог төлөөлдөг. Энэ талаар дэлгэрэнгүй уншина ууэнд.

7. Биопринтинг

Хүний эд, эрхтнүүдийг био хэвлэлтээр хэвлэх салбар эрчимтэй хөгжиж байгаа бөгөөд энэ нь анагаах ухааны ирээдүй болсон нь дамжиггүй. 2016 оны эхээр байгуулагдсан,Селинкнь хүний ​​эсийн амьдрах, өсөлтийг хангах шингэн болох 3D хэвлэх боломжтой биоинкийг санал болгож буй дэлхийн анхны компаниудын нэг юм. Одоо тус компани биеийн хэсгүүд болох хамар, чихний биопринтийг голчлон эм, гоо сайхны бүтээгдэхүүнд туршиж үздэг. Мөн элэг зэрэг хүний ​​эрхтнүүдийн эсүүдээр "тоглох" боломжийг судлаачдад олгодог шоо хэвлэдэг.

Cellink саяхан хорт хавдрын судалгаа, эмийн нээлтийн талбарыг ахиулах зорилгоор хорт хавдрын эдийг үйлдвэрлэх чиглэлээр мэргэшсэн Францын CTI Biotech компанитай хамтран ажиллав.

Залуу биотехнологийн стартап нь CTI-д хорт хавдрын 3D хуулбарыг хэвлэх, Cellink-ийн биоинкийг өвчтөний хорт хавдрын эсийн дээжтэй холих замаар үндсэндээ туслах болно. Энэ нь судлаачдад хорт хавдрын тодорхой төрлүүдийн эсрэг шинэ эмчилгээг тодорхойлоход тусална.

Биологийн материалыг хэвлэх 3D хэвлэх технологийг хөгжүүлж буй өөр нэг биотехнологийн стартап бол Оксфордын их сургуулийн OxSyBio компани юм.дөнгөж сая 10 сая фунт стерлинг авсанA цувралын санхүүжилт.

3D био хэвлэх нь маш ашигтай технологи боловч хэвлэсэн объектын зөвхөн анхны төлөвийг авч үздэг тул хөдөлгөөнгүй, амьгүй байдаг. Илүү дэвшилтэт арга бол хэвлэсэн био-объектуудын дөрөв дэх хэмжигдэхүүн болгон "цаг"-ыг оруулах явдал юм ("4D био хэвлэх" гэж нэрлэдэг), гадны өдөөлтөд цаг хугацааны явцад хэлбэр, функцээ өөрчлөх чадвартай болгодог.Энднь 4D био хэвлэх талаар гүнзгий тойм юм.

Хаалтын хэтийн төлөв

Саяхан тайлбарласан шилдэг чиг хандлага тус бүрийг гүнзгийрүүлээгүй байсан ч хиймэл оюун ухаан нь үйл ажиллагааныхаа нэг хэсгийг авах нь тодорхой болж байна. Биофарма инновацийн эдгээр бүх шинэ чиглэлүүд нь том өгөгдөлд төвлөрсөн байдаг. Энэ нөхцөл байдал нь хиймэл оюун ухаанд онцгой үүрэг гүйцэтгэхийг илтгэж байгаа бөгөөд уг сэдвийг тусгахын тулд хиймэл оюун ухаан нь тасралтгүй хувьсан өөрчлөгдөж байдаг олон, аналитик болон тоон хэрэгслүүдээс бүрддэг гэдгийг онцлон тэмдэглэв. Мансууруулах бодис илрүүлэх, эрт үе шатанд хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь ихэнх тохиолдолд учир шалтгаан, үр дагаврыг холбосон далд хэв маяг, дүгнэлтийг илрүүлэхэд чиглэгддэг.

Тиймээс эм зүйн судалгаанд ашигладаг хиймэл оюун ухааны хэрэгслийн дэд хэсэг нь "машины оюун ухаан" эсвэл "машин суралцахуй" гэсэн нэр томъёонд илүү тохиромжтой байдаг. Эдгээрийг ангилагч, статистикийн сургалтын аргууд гэх мэт хүний ​​удирдамжаар удирдаж болно, эсвэл янз бүрийн төрлийн хиймэл мэдрэлийн сүлжээг хэрэгжүүлэхэд дотоод үйл ажиллагаандаа хяналтгүй байж болно. Хэл, семантик боловсруулалт, тодорхой бус (эсвэл бүдэг) үндэслэл гаргах магадлалын аргууд нь бас ашигтай үүрэг гүйцэтгэдэг.

Эдгээр өөр өөр функцуудыг "AI"-ын өргөн хүрээний сахилга баттай хэрхэн нэгтгэж болохыг ойлгох нь бүх сонирхогч талуудын хийх ёстой хэцүү ажил юм. Тайлбар, тодруулга хайхад хамгийн тохиромжтой газруудын нэг болМэдээллийн шинжлэх ухааны төвпортал, ялангуяа Винсент Гранвиллийн блог нийтлэлүүдийг тогтмол хийдэгялгааг тодруулж өгдөгAI, машинд тулгуурлах, гүнзгий суралцах, статистикийн хооронд. Хиймэл оюун ухааныг бүхэлд нь мэддэг болох нь биофармагийн чиг хандлагыг дагаж мөрдөх эсвэл түүний өмнө байх зайлшгүй бүрэлдэхүүн хэсэг юм.


Шуудангийн цаг: 2018 оны 5-р сарын 29-нд
WhatsApp онлайн чат!