Zorlu bir ekonomik ve teknolojik ortamda rekabet etme konusunda giderek artan baskı altında olan ilaç ve biyoteknoloji şirketlerinin, rekabette önde kalabilmek için Ar-Ge programlarında sürekli olarak yenilik yapmaları gerekiyor.
Dış yenilikler farklı biçimlerde gelir ve üniversite laboratuvarlarından özel girişim sermayesi destekli girişimlere ve sözleşmeli araştırma kuruluşlarına (CRO'lar) kadar farklı yerlerden kaynaklanır. 2018 ve sonrasında "sıcak" olacak en etkili araştırma trendlerinden bazılarını gözden geçirelim ve yeniliklere yön veren kilit oyunculardan bazılarını özetleyelim.
Geçen yılın BioPharmaTrend özetibirkaç önemli trendbiyofarmasötik endüstrisini etkileyen, yani: gen düzenleme teknolojilerinin çeşitli yönlerinde ilerleme (temel olarak CRISPR/Cas9); immüno-onkoloji (CAR-T hücreleri) alanında büyüleyici bir büyüme; mikrobiyom araştırmalarına artan bir ilgi; hassas tıbba olan ilginin derinleşmesi; antibiyotik keşfindeki bazı önemli gelişmeler; ilaç keşfi/geliştirilmesinde yapay zeka (AI) konusunda artan bir heyecan; tıbbi esrar alanında tartışmalı ama hızlı bir büyüme; ve yeniliklere ve uzmanlığa erişmek için ilaç sektörünün sürekli olarak Ar-Ge dış kaynak kullanımı modellerine odaklanması.
Aşağıda bu incelemenin devamı yer almakta olup, listeye eklenen birkaç aktif araştırma alanı ve yukarıda özetlenen eğilimler hakkında - ilgili olduğu yerlerde - bazı genişletilmiş yorumlar bulunmaktadır.
1. Yapay Zekanın (AI) ilaç ve biyoteknoloji tarafından benimsenmesi
Bugünlerde yapay zekaya dair tüm bu heyecan göz önüne alındığında, farmasötik araştırmalardaki bu trendle kimseyi şaşırtmak zor. Bununla birlikte, yapay zeka odaklı şirketlerin, birçok araştırma ortaklığı ve işbirlikçi programlarla, büyük ilaç firmaları ve diğer önde gelen yaşam bilimi oyuncuları tarafından gerçekten ilgi görmeye başladığı unutulmamalıdır.Buradaşu ana kadarki önemli anlaşmaların bir listesi veBuradaSon birkaç ayda "İlaç keşfi için yapay zeka" alanındaki bazı önemli etkinliklerin kısa bir incelemesidir.
Artık yapay zeka tabanlı araçların potansiyeli, araştırma veri madenciliği ve hedef tanımlama ve doğrulamaya yardımcı olmaktan, yeni öncü bileşikler ve ilaç adaylarının ortaya çıkarılmasına ve bunların özelliklerinin ve risklerinin tahmin edilmesine kadar ilaç keşfi ve geliştirmenin tüm aşamalarında araştırılıyor. Ve son olarak, yapay zeka tabanlı yazılım artık ilgilenilen bileşikleri elde etmek için kimyasal sentezin planlanmasına yardımcı olabiliyor. Yapay zeka aynı zamanda klinik öncesi ve klinik deneylerin planlanması ve biyomedikal ve klinik verilerin analiz edilmesinde de kullanılıyor.
Yapay zeka, hedefe dayalı ilaç keşfinin ötesinde, örneğin fenotipik ilaç keşif programları gibi diğer araştırma alanlarında da, yüksek içerikli tarama yöntemlerinden elde edilen verileri analiz ederek uygulanır.
Yapay zeka odaklı girişimlerin büyük bir kısmı küçük moleküllü ilaç keşfine odaklanıyor ve bu tür teknolojilerin biyolojik keşif ve geliştirme için uygulanmasına da ilgi var.
2. İlaç keşfi araştırmaları için kimyasal alanın genişletilmesi
Herhangi bir küçük moleküllü ilaç keşif programının hayati bir parçası, çok sayıda optimizasyon, doğrulama ve test aşamasından geçerek başarılı ilaçlara doğru bir yolculuğa çıkacak olan başlangıç noktası moleküllerinin tanımlanması (ancak bu yolculukta nadiren hayatta kalırlar) - isabetli keşiftir.
İsabet keşfinin temel unsuru, özellikle yeni hedef biyolojiyi araştırmak için adayların seçilebileceği ilaç benzeri moleküllerin genişletilmiş ve kimyasal olarak çeşitli alanına erişimdir. İlaç sektörünün elindeki mevcut bileşik koleksiyonlarının kısmen bilinen biyolojik hedefleri hedef alan küçük molekül tasarımlarına dayalı olarak oluşturulduğu göz önüne alındığında, yeni biyolojik hedefler, aynı kimyayı aşırı derecede geri dönüştürmek yerine yeni tasarımlar ve yeni fikirler gerektirir.
Bu ihtiyacın ardından akademik laboratuvarlar ve özel şirketler, tipik ilaç şirketlerinin bileşik koleksiyonlarında mevcut olanın çok ötesinde kimyasal bileşiklerin veritabanlarını oluşturur. Örnekler arasında 166,4 milyar molekül içeren sanal moleküllerden oluşan GDB-17 veritabanı veFDB-1717'ye kadar ağır atom içeren 10 milyon parça benzeri molekül;ÇİNKO- 230 milyonu kenetlenmeye hazır 3D formatlarda olmak üzere 750 milyon molekül içeren, sanal tarama için ticari olarak temin edilebilen bileşiklerin ücretsiz bir veritabanı; ve Enamine tarafından sentetik olarak erişilebilen HAZIR KULLANILABİLİR (GERÇEK) kimyasal alanın yakın zamanda geliştirilmesi — 650 milyon molekül, aracılığıyla aranabilirGERÇEK Uzay Gezginiyazılım ve337 milyon molekül aranabilir(benzerliğe göre) EnamineStore'da.
İsabet araştırması için yeni ilaç benzeri kimyasal alana erişmeye yönelik alternatif bir yaklaşım, DNA kodlu kütüphane teknolojisinin (DELT) kullanılmasıdır. DELT sentezinin "böl ve havuzla" doğası sayesinde, çok sayıda bileşiğin maliyet ve zaman açısından verimli bir şekilde (milyonlarca ila milyarlarca bileşik) üretilmesi mümkün hale gelir.BuradaDNA kodlu kütüphane teknolojisinin tarihi geçmişi, kavramları, başarıları, sınırlamaları ve geleceği hakkında aydınlatıcı bir rapordur.
3. Küçük moleküllerle RNA’nın hedeflenmesi
Bu, ilaç keşif alanında sürekli büyüyen bir heyecana sahip sıcak bir trend: Akademisyenler, biyoteknoloji girişimleri ve ilaç şirketleri, belirsizliğin de yüksek olmasına rağmen, RNA hedefleme konusunda giderek daha aktif hale geliyor.
Canlı organizmada,DNAiçin bilgileri saklarproteinsentez veRNARibozomlarda protein sentezini sağlayan DNA'da kodlanan talimatları yerine getirir. İlaçların çoğunluğu bir hastalıktan sorumlu proteinleri hedeflemeye yönelik olsa da bazen patojenik süreçleri baskılamak yeterli olmuyor. Süreçte daha erken başlamak ve proteinler sentezlenmeden önce RNA'yı etkilemek akıllı bir strateji gibi görünüyor, bu nedenle genotipin istenmeyen fenotipe (hastalık belirtisi) çeviri sürecini büyük ölçüde etkiliyor.
Sorun şu ki, RNA'lar küçük moleküller için herkesin bildiği gibi korkunç hedeflerdir; bunlar doğrusaldır, ancak beceriksizce bükülebilir, katlanabilir veya kendi kendine yapışabilir, şeklini ilaçlar için uygun bağlama ceplerine zayıf bir şekilde verebilir. Ayrıca, proteinlerin aksine, sadece dört nükleotid yapı bloğundan oluşurlar, bu da hepsinin birbirine çok benzer görünmesini ve küçük moleküller tarafından seçici hedeflemenin zor olmasını sağlar.
Fakat,bir takım son gelişmelerRNA'yı hedef alan, ilaç benzeri, biyolojik olarak aktif küçük moleküller geliştirmenin aslında mümkün olduğunu öne sürüyor. Yeni bilimsel anlayışlar RNA için altın hücumuna yol açtı.en az bir düzine şirketBüyük ilaç firmaları (Biogen, Merck, Novartis ve Pfizer) ve Arrakis Therapeutics gibi biyoteknoloji startupları da dahil olmak üzere bu konuya özel programlar var.38 milyon dolarlık A Serisi turu2017'de ve Genişleme Tedavileri -2018'in başında 55 milyon dolarlık A Serisi.
4. Yeni antibiyotik keşfi
Antibiyotiğe dirençli bakterilerin (süper mikroplar) yükselişine ilişkin artan bir endişe var. Her yıl dünya çapında yaklaşık 700.000 ölümden sorumludurlar ve Birleşik Krallık hükümetinin yaptığı bir incelemeye göre bu sayı önemli ölçüde artabilir - 2050 yılına kadar 10 milyona kadar. Bakteriler gelişip, geleneksel olarak büyük başarıyla kullanılan antibiyotiklere karşı direnç geliştirir ve daha sonra antibiyotiklere karşı direnç kazanırlar. zamanla işe yaramaz.
Hastalardaki basit vakaları tedavi etmek için sorumsuzca antibiyotik reçete edilmesi ve hayvancılıkta antibiyotiklerin yaygın kullanımı, bakteriyel mutasyonların hızını artırarak, onları endişe verici bir hızla ilaçlara karşı dirençli hale getirerek durumu tehlikeye atıyor.
Öte yandan, antibiyotik keşfi, 'ekonomik açıdan daha uygun' ilaçların geliştirilmesiyle karşılaştırıldığında, farmasötik araştırmalar için çekici olmayan bir alan olmuştur. Muhtemelen, sonuncusu otuz yılı aşkın bir süre önce tanıtılan yeni antibiyotik sınıflarının tükenmesinin ardındaki temel neden budur.
Günümüzde antibiyotik keşfi, düzenleyici mevzuattaki bazı yararlı değişiklikler, ilaç sektörünün antibiyotik keşif programlarına para akıtmasını teşvik etmesi ve yatırımcıların gelecek vaat eden antibakteriyel ilaçlar geliştiren biyoteknoloji girişimlerine yönelmesi nedeniyle daha çekici bir alan haline geliyor. 2016 yılında içimizden biri (AB)Antibiyotik ilaç keşfinin durumunu gözden geçirdive Macrolide Pharmaceuticals, Iterum Therapeutics, Spero Therapeutics, Cidara Therapeutics ve Entasis Therapeutics dahil olmak üzere alanda ümit vaat eden girişimlerden bazılarını özetledi.
Özellikle antibiyotik alanında son zamanların en heyecan verici buluşlarından biri,Teixobactin'in keşfive benzerlerini 2015 yılında Northeastern Üniversitesi Antimikrobiyal Keşif Merkezi Direktörü Dr. Kim Lewis liderliğindeki bir grup bilim insanı tarafından keşfedildi. Bu güçlü yeni antibiyotik sınıfının, kendisine karşı bakteriyel direnç gelişimine dayanabileceğine inanılıyor. Geçen yıl, Lincoln Üniversitesi'nden araştırmacılar, teixobactin'in sentezlenmiş bir versiyonunu başarıyla geliştirerek ileriye doğru önemli bir adım attı.
Singapur Göz Araştırma Enstitüsü'nden araştırmacılar, ilacın sentetik versiyonunun canlı fare modellerinde Staphylococcus aureus keratitini başarıyla tedavi edebildiğini gösterdi; teixobactin'in aktivitesi yalnızca in vitro olarak gösterilmeden önce. Bu yeni bulgularla birlikte teixobactinin doktorların kullanabileceği bir ilaç haline gelmesi için 6-10 yıl daha geliştirilmesi gerekecek.
2015 yılında teixobactin'in keşfinden bu yana, malasidinler adı verilen yeni bir antibiyotik ailesi daha ortaya çıktı.2018'in başlarında ortaya çıktı. Bu keşif henüz başlangıç aşamasında ve teiksobaktin üzerine yapılan son araştırmalar kadar gelişmiş değil.
5. Fenotipik tarama
Resim kredisi:SciLifeLab
2011'de yazarlar David Swinney ve Jason Anthonybulgularının sonuçlarını yayınladılar1999 ve 2008 yılları arasında yeni ilaçların nasıl keşfedildiği hakkında, sınıfının ilki olan küçük moleküllü ilaçların çok daha fazlasının aslında hedefe dayalı yaklaşımlardan çok fenotipik tarama kullanılarak keşfedildiği gerçeğini ortaya koyuyor (sırasıyla 28 onaylı ilaca karşı 17) - ve Belirtilen dönemde ana odak noktasının hedef odaklı yaklaşım olduğu dikkate alındığında bu daha da çarpıcıdır.
Bu etkili analiz, 2011'den bu yana hem ilaç endüstrisinde hem de akademide fenotipik ilaç keşif paradigmasının yeniden doğuşunu tetikledi. Son zamanlarda Novartis'teki bilim insanlarıbir inceleme gerçekleştirdiBu eğilimin mevcut durumu hakkında bilgi edinmiş ve ilaç araştırma kuruluşlarının fenotipik yaklaşımla ilgili önemli zorluklarla karşılaştığını ancak son 5 yılda hedefe dayalı taramaların sayısında azalma ve fenotipik yaklaşımlarda artış olduğu sonucuna varmıştır. Büyük ihtimalle bu trend 2018’in çok ötesinde de devam edecek.
Daha da önemlisi, sadece fenotipik ve hedefe dayalı yaklaşımları karşılaştırmanın ötesinde, ölümsüz hücre hatlarından birincil hücrelere, hasta hücrelerine, ortak kültürlere ve 3 boyutlu kültürlere gitmek gibi daha karmaşık hücresel analizlere doğru açık bir eğilim vardır. Deney düzeneği de giderek daha karmaşık hale geliyor; tek değişkenli okumaların çok ötesine geçerek hücre altı bölmelerdeki değişiklikleri gözlemlemeye, tek hücre analizine ve hatta hücre görüntülemeye doğru gidiyor.
6. Çip üzerindeki organlar (gövde)
Canlı insan hücreleriyle kaplı mikroçipler, ilaç geliştirmede, hastalık modellemede ve kişiselleştirilmiş tıpta devrim yaratabilir. 'Çip üzerinde organ' olarak adlandırılan bu mikroçipler, geleneksel hayvan testlerine potansiyel bir alternatif sunuyor. Sonuçta, sistemlerin birbirine bağlanması, ilaç keşfi ve ilaç adayı testi ve doğrulaması için ideal bir "çip üzerinde vücut" sistemine sahip olmanın bir yoludur.
Bu eğilim artık ilaç keşfi ve geliştirme alanında büyük bir sorun haline geldi ve yakın zamanda "çip üzerinde organ" paradigmasının mevcut durumu ve bağlamını zaten ele aldık.mini inceleme.
Yaklaşık 6-7 yıl önce, bu alandaki bakış açıları coşkulu benimseyenler tarafından dile getirildiğinde, pek çok şüphecilik mevcuttu. Ancak bugün eleştirmenler tamamen geri çekilmiş gibi görünüyor. Yalnızca düzenleyici ve fon sağlayan kuruluşlar değilkonsepti benimsedimama artık giderek artıyorbenimsenmişhem eczacılık hem de akademi tarafından bir ilaç araştırma platformu olarak. Çip üstü sistemlerde iki düzineden fazla organ sistemi temsil edilmektedir. Bu konuda daha fazlasını okuyunBurada.
7. Biyobaskı
İnsan doku ve organlarının biyobaskı alanı hızla gelişiyor ve şüphesiz tıbbın geleceği bu. 2016 yılı başlarında kurulanCellinkinsan hücrelerinin yaşamasını ve büyümesini sağlayan bir sıvı olan 3D yazdırılabilir biyomürekkebi sunan dünyadaki ilk şirketlerden biridir. Artık şirket, esas olarak ilaç ve kozmetik ürünlerini test etmek için vücudun bazı kısımlarını (burun ve kulaklar) biyobaskılıyor. Ayrıca araştırmacıların karaciğer gibi insan organlarından alınan hücrelerle “oynamasını” sağlayan küpler de basıyor.
Celllink yakın zamanda kanser araştırmaları ve ilaç keşfi alanını önemli ölçüde ilerletmek amacıyla kanser dokuları üretiminde uzmanlaşmış bir Fransız tıp teknolojisi şirketi olan CTI Biotech ile ortaklık kurdu.
Genç biyoteknoloji girişimi, Celllink'in biyomürekkebini hastanın kanser hücrelerinin bir örneğiyle karıştırarak CTI'nin kanser tümörlerinin 3 boyutlu kopyalarını basmasına yardımcı olacak. Bu, araştırmacıların belirli kanser türlerine karşı yeni tedavileri belirlemelerine yardımcı olacaktır.
Biyolojik materyalleri basmak için 3D baskı teknolojisi geliştiren bir diğer biyoteknoloji girişimi, Oxford Üniversitesi'nin yan şirketi OxSyBio'dur.az önce 10 milyon £ güvence altına aldıA Serisi finansmanda.
3D biyobaskı son derece kullanışlı bir teknoloji olsa da, basılan nesnenin yalnızca başlangıç durumunu dikkate aldığı için statik ve cansızdır. Daha gelişmiş bir yaklaşım, basılı biyo-nesnelere dördüncü boyut olarak "zamanı" dahil etmektir ("4D biyobaskı" olarak da bilinir), harici bir uyaran uygulandığında şekillerini veya işlevlerini zamanla değiştirme yeteneğine sahip olmalarını sağlar.Burada4D biyobaskı hakkında aydınlatıcı bir incelemedir.
Kapanış perspektifi
Az önce açıklanan en önemli trendlerin her birine derinlemesine bir inceleme yapılmasa bile, yapay zekanın bu eylemin giderek artan bir bölümünü üstleneceği açıkça görülmelidir. Biyofarma inovasyonunun tüm bu yeni alanları büyük veri merkezli hale geldi. Bu durum, kendi içinde yapay zeka için üstün bir rolün habercisidir; konunun bu kapsamına bir dipnot olarak, yapay zekanın sürekli olarak evrim geçiren çoklu, analitik ve sayısal araçlardan oluştuğuna da dikkat çekmektedir. Yapay zekanın ilaç keşfi ve erken aşama geliştirmedeki uygulamaları çoğunlukla, başka türlü tanımlanamayan veya anlaşılamayan nedenleri ve sonuçları birbirine bağlayan gizli kalıpları ve çıkarımları ortaya çıkarmayı hedefliyor.
Bu nedenle, farmasötik araştırmalarda kullanılan yapay zeka araçlarının alt kümesi, "makine zekası" veya "makine öğrenimi" adı altında daha uygun bir şekilde yer alır. Bunlar hem sınıflandırıcılarda hem de istatistiksel öğrenme yöntemlerinde olduğu gibi insan rehberliği tarafından denetlenebilir veya çeşitli yapay sinir ağlarının uygulanmasında olduğu gibi iç işleyişinde denetimsiz olabilir. Belirsiz (veya bulanık) akıl yürütmeye yönelik dil ve anlamsal işleme ve olasılıksal yöntemler de yararlı bir rol oynamaktadır.
Bu farklı işlevlerin geniş "AI" disiplinine nasıl entegre edilebileceğini anlamak, ilgili tüm tarafların üstlenmesi gereken göz korkutucu bir görevdir. Açıklamalar ve açıklamalar için bakılacak en iyi yerlerden biriVeri Bilimi Merkeziportalı ve özellikle düzenli olarak Vincent Granville'in blog yazılarıfarklılıkları açıklıyorYapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve istatistikler arasında. Bir bütün olarak yapay zekanın tüm ayrıntılarına hakim olmak, herhangi bir biyofarma trendini takip etmek veya bir adım önde olmak için vazgeçilmez bir bileşendir.
Gönderim zamanı: Mayıs-29-2018