Estar bajo presión cada vez mayor para competir en una desafiantes empresas del entorno económico y tecnológico, farmacéuticas y de biotecnología deben innovar continuamente en sus programas de I + D para mantenerse por delante del juego.
innovaciones externas vienen en diferentes formas y se originan en diferentes lugares - de los laboratorios universitarios, a nuevas empresas respaldadas por capital riesgo del sector privado y las organizaciones de investigación por contrato (CRO). Vamos a llegar a la revisión de algunas de las líneas de investigación más influyentes que será “caliente” en el año 2018 y más allá, y resumir algunos de los actores principales innovaciones de conducción.
El año pasado BioPharmaTrend resume varias tendencias importantes que afectan a la industria biofarmacéutica, a saber: un avance de varios aspectos de las tecnologías de edición gen (principalmente, CRISPR / Cas9); un crecimiento fascinante en el área de inmuno-oncología (células CAR-T); un creciente interés en la investigación microbioma; un interés profundizar en la medicina de precisión; algunos avances importantes en antibióticos descubrimiento; un creciente entusiasmo por la inteligencia artificial (IA) para el descubrimiento de fármacos / desarrollo; una controversia, pero el rápido crecimiento en el área de cannabis medicinal; y el enfoque continuo de la industria farmacéutica en la participación en modelos de externalización de I + D para tener acceso a las innovaciones y experiencia.
A continuación se muestra una continuación de esta revisión con varias áreas más activas de la investigación añadido a la lista, y algunos comentarios extensos sobre las tendencias descritas anteriormente - en su caso.
1. Aprobación de la Inteligencia Artificial (AI) por farmacéuticas y biotecnológicas
Con todo el bombo alrededor AI hoy en día, es difícil sorprender a nadie con esta tendencia en la investigación farmacéutica. Sin embargo, cabe señalar que las empresas impulsadas por la IA realmente comienza a recibir tracción con las grandes compañías farmacéuticas y otros actores principales ciencias de la vida, con una gran cantidad de asociaciones de investigación y programas de colaboración - aquí es una lista de ofertas clave hasta ahora, y aquí es una breve revisión de alguna actividad notable en el espacio “IA para el descubrimiento de fármacos” en los últimos meses.
Un potencial de las herramientas basadas en IA ahora se exploró en todas las etapas de descubrimiento de fármacos y desarrollo - desde la minería de datos de investigación y contribuir a la identificación y validación de objetivos, para ayudar a llegar a nuevos compuestos de plomo y los candidatos de la droga, y la predicción de sus propiedades y riesgos. Y, por último, el software basado en IA es ahora capaz de ayudar en la planificación de síntesis química para obtener los compuestos de interés. AI también se aplica a la planificación de los ensayos preclínicos y clínicos y análisis de datos biomédicos y clínicos.
Más allá de descubrimiento de fármacos basado en objetivos, AI se aplica en otras áreas de investigación, por ejemplo, en los programas de descubrimiento de fármacos fenotípica - análisis de datos de altas métodos de selección de contenido.
Con un importante foco de nuevas empresas impulsadas por la IA en el descubrimiento de fármacos pequeña molécula, también hay un interés en la aplicación de estas tecnologías para el descubrimiento y desarrollo biológicos.
2. Ampliación de espacio químico para las exploraciones de descubrimiento de fármacos
Una parte vital de cualquier programa de descubrimiento de fármacos pequeña molécula se golpeó la exploración - identificación de esas moléculas punto de partida que se embarcaría en un viaje hacia los medicamentos exitosos (raramente sobreviven a este viaje, sin embargo) - a través de numerosos optimización, la validación y ensayo.
El elemento clave de la exploración hit es el acceso a un espacio expandido y químicamente diverso de drogas como las moléculas de elegir candidatos de, especialmente, para el sondeo novela biología objetivo. Dado que colecciones de compuestos existentes en las manos de Pharma fueron construidos en parte sobre la base de la molécula pequeña diseños focalización objetivos biológicos conocidos, nuevas dianas biológicas requieren nuevos diseños y nuevas ideas, en lugar de reciclar excesivamente la misma química.
A raíz de esta necesidad, laboratorios académicos y empresas privadas crean bases de datos de compuestos químicos mucho más allá de lo que está disponible en las colecciones de compuestos farmacéuticos típicos empresa. Los ejemplos incluyen la base de datos GDB-17 de moléculas virtuales que contienen 166,4 mil millones de moléculas y FDB-17 de 10 millones de moléculas de fragmentos-como con hasta 17 átomos pesados; ZINK - una base de datos libre de compuestos comercialmente disponibles para el cribado virtual, que contiene 750 millones de moléculas, incluyendo 230 millones en 3D formatea listos para el acoplamiento; y un desarrollo reciente del espacio químico sintéticamente accesible fácilmente disponible (REAL) por enamina - 650 millones de moléculas de búsqueda a través de espacio real Navigator software, y 337 millones de moléculas de búsqueda (por similitud) en EnamineStore.
Un enfoque alternativo para acceder a nuevos espacio químico similar a un medicamento para la exploración hit está utilizando la tecnología biblioteca de ADN-codificada (DELT). Debido a la naturaleza “split-y-pool” de síntesis DELT, se hace posible realizar un gran número de compuestos de una manera rentable y eficiente en el tiempo (millones a mil millones de compuestos). Aquí es un informe profundo sobre los históricos fondo, conceptos, éxitos, limitaciones, y el futuro de la tecnología de la biblioteca de ADN codificado.
3. Orientación de ARN con pequeñas moléculas
Esta es una tendencia caliente en el espacio de descubrimiento de fármacos con una excitación en continuo crecimiento: académicos, nuevas empresas de biotecnología y compañías farmacéuticas son cada vez más activo acerca de la orientación de ARN, aunque la incertidumbre es también alta.
En el organismo vivo, ADN almacena la información para la proteína de síntesis y ARN lleva a cabo las instrucciones codificadas en el ADN que conduce a la síntesis de proteínas en los ribosomas. Si bien la mayoría de los fármacos se dirige a dirigir proteínas causantes de una enfermedad, a veces no es suficiente para suprimir los procesos patogénicos. Parece una estrategia inteligente para comenzar más temprano en el proceso de ARN y la influencia antes de proteínas se sintetizan incluso, por lo tanto, influir sustancialmente el proceso de traducción del genotipo al fenotipo deseado (manifestación de la enfermedad).
El problema es, los ARN son notoriamente objetivos terribles para moléculas pequeñas - que son lineales, pero capaz de torcer torpemente, doblez, o se pega a sí mismo, pobremente prestando su forma a los bolsillos de unión adecuados para los medicamentos. Además, en contraste con las proteínas, componen de tan sólo cuatro bloques de construcción de nucleótidos que hacen todos ellos son muy similares y difícil para la orientación selectiva de moléculas pequeñas.
Sin embargo, una serie de avances recientes sugieren que en realidad es posible desarrollar pequeñas moléculas similares a fármacos biológicamente activos que se dirigen a ARN. Descubrimientos científicos novedosos provocaron una oleada de oro para el ARN - al menos una docena de empresas han programas dedicados a ella, incluyendo las grandes farmacéuticas (Biogen, Merck, Novartis y Pfizer), y nuevas empresas biotecnológicas como Arrakis Terapéutica con un $ 38M Serie Una ronda en 2017 y Terapéutica de expansión - $ 55M Serie a principios de 2018.
4. Nuevos antibióticos descubrimiento
Existe una creciente preocupación por el surgimiento de bacterias resistentes a los antibióticos - superbacterias. Ellos son responsables de cerca de 700.000 muertes en el mundo cada año, y de acuerdo con una revisión gobierno del Reino Unido este número puede aumentar drásticamente - hasta 10 millones para el año 2050. Las bacterias evolucionar y desarrollar resistencia a los antibióticos que se utilizan tradicionalmente con gran éxito, y luego se vuelven inútil con el tiempo.
prescripción irresponsable de antibióticos para tratar casos sencillos en los pacientes y un uso generalizado de antibióticos en la cría de ganado en peligro la situación mediante la aceleración de la tasa de mutaciones bacterianas, haciéndolas resistentes a los fármacos con una velocidad alarmante.
Por otro lado, los antibióticos descubrimiento ha sido un área poco atractivo para la investigación farmacéutica, en comparación con el desarrollo de más fármacos 'económicamente viables. Es probablemente la razón principal detrás de un agotamiento de la tubería de nuevas clases de antibióticos, con el último introdujo hace más de treinta años.
Hoy en día el descubrimiento de antibióticos se está convirtiendo en una zona más atractiva debido a algunos cambios beneficiosos en la legislatura de regulación, estimulando la industria farmacéutica a invertir dinero en programas de descubrimiento de antibióticos, y los inversores de riesgo - en nuevas empresas de biotecnología el desarrollo de medicamentos antibacterianos prometedores. En 2016, uno de nosotros (AB) examinaron el estado de descubrimiento de fármacos antibióticos y resume algunas de las nuevas empresas prometedoras en el espacio, incluyendo macrólidos Pharmaceuticals, Iterum Therapeutics, Spero Therapeutics, Cidara Terapéutica y Entasis Terapéutica.
En particular, uno de los avances recientes más emocionantes en el espacio de antibióticos es el descubrimiento de teixobactina y sus análogos en el año 2015 por un grupo de científicos dirigidos por el Dr. Kim Lewis, Director del Centro de Descubrimiento antimicrobiana de la Universidad Northeastern. Esta nueva y poderosa clase de antibióticos se cree que es capaz de soportar el desarrollo de resistencia bacteriana en contra de ella. El año pasado, investigadores de la Universidad de Lincoln ha desarrollado con éxito una versión sintetizada del teixobactina, haciendo un paso importante hacia adelante.
Ahora los investigadores del Instituto de Investigación Ocular de Singapur han mostrado la versión sintética de la droga puede curar con éxito Staphylococcus aureus queratitis en modelos de ratones vivos; antes de la actividad de teixobactina solamente se demostró in vitro. Con estos nuevos hallazgos, teixobactina necesitará otros 6-10 años de desarrollo para convertirse en un medicamento que los médicos pueden utilizar.
Desde el descubrimiento de teixobactina en 2015, otra nueva familia de antibióticos llamados malacidins se reveló a principios de 2018 . Este descubrimiento se encuentra todavía en sus primeras etapas, y no tan desarrollada como las últimas investigaciones sobre teixobactina
5. cribado fenotípico
Crédito de la imagen: SciLifeLab
En 2011 los autores David Swinney y Jason Anthony publicaron los resultados de sus hallazgos sobre cómo los nuevos medicamentos habían sido descubiertos entre 1999 y 2008, revelando el hecho de que mucho más de los primeros en su clase de fármacos de moléculas pequeñas en realidad había sido descubierto usando la detección fenotípica de Destino- enfoques basados en fármacos aprobados (28 vs 17, respectivamente) - y es aún más sorprendente teniendo en cuenta que se trataba de enfoque objetivo que había sido un foco importante en el período indicado.
Este análisis influyente provocó un renacimiento del paradigma de descubrimiento de fármacos fenotípica desde 2011 - tanto en la industria farmacéutica y en el mundo académico. Recientemente, los científicos de Novartis realizaron una revisión del estado actual de esta tendencia y llegaron a la conclusión de que, mientras que las organizaciones de investigación farmacéuticas encontraron con retos considerables con aproximación fenotípica, hay una disminución del número de pantallas por objetivos y un aumento de los enfoques fenotípicas en los últimos 5 años. Lo más probable es que esta tendencia continuará más allá de 2018.
Es importante destacar que, más allá de la comparación de los enfoques basados en fenotípicos y de destino, hay una clara tendencia hacia ensayos celulares más complejas, como ir a partir de líneas celulares inmortales a células primarias, células de pacientes, co-cultivos, y culturas 3D. El montaje experimental también se está volviendo cada vez más sofisticados, que va mucho más allá de las lecturas univariados hacia la observación de los cambios en compartimentos subcelulares, el análisis de una sola célula e incluso imágenes de células.
6. Órganos (cuerpo) -on-a-Chip
Microchips revestidos por células humanas vivas podrían revolucionar el desarrollo de fármacos, el modelado de la enfermedad y la medicina personalizada. Estos microchips, llamados 'órganos-on-chips', ofrece una alternativa potencial a la experimentación con animales tradicionales. En última instancia, la conexión de los sistemas de conjunto es una manera de tener el conjunto sistema ideal “cuerpo-on-a-chip” para el descubrimiento de fármacos y pruebas de fármaco candidato y validación.
Esta tendencia es ahora un gran problema en el descubrimiento de fármacos y el espacio de desarrollo y ya hemos cubierto el estado actual y el contexto del paradigma de “órgano-on-a-chip” en una reciente mini-revisión.
Mientras que una gran cantidad de escepticismo existía hace unos 6-7 años, cuando las perspectivas en el campo fueron articuladas por los adoptadores entusiastas. Hoy, sin embargo, los críticos parecen estar en plena retirada. No sólo tienen los organismos reguladores y de financiación adoptaron el concepto , pero ahora es cada vez más adoptado como plataforma de investigación de drogas tanto por la industria farmacéutica y el mundo académico. Más de dos docenas de sistemas de órganos están representados en los sistemas en chip. Lea más sobre esto aquí .
7. Bioprinting
El área de bioprinting tejidos y órganos humanos está desarrollando rápidamente y que es, sin duda, el futuro de la medicina. Fundada a principios de 2016, Cellink es una de las primeras empresas en el mundo que ofrece 3D bioink imprimible - un líquido que permite la vida y el crecimiento de las células humanas. Ahora la compañía bioprints partes del cuerpo - nariz y las orejas, principalmente para probar fármacos y cosméticos. También imprime cubos que permiten a los investigadores a “jugar” con las células de los órganos humanos, tales como el hígado.
Cellink se ha asociado recientemente con CTI Biotech, una compañía de tecnología médica francesa especializada en la producción de tejidos de cáncer, con el fin de avanzar sustancialmente el área de la investigación del cáncer y el descubrimiento de fármacos.
La empresa de biotecnología joven será esencialmente ayudar a CTI 3D réplicas de impresión de los tumores de cáncer, mezclando bioink del Cellink con una muestra de células cancerosas del paciente. Esto ayudará a los investigadores a identificar nuevos tratamientos contra determinados tipos de cáncer.
Otra empresa de biotecnología el desarrollo de la tecnología de impresión 3D para la impresión de materiales biológicos - una compañía spinout la Universidad de Oxford, OxSyBio, que acaba de £ 10m asegurado en la Serie A de financiación.
Mientras bioprinting 3D es una tecnología extremadamente útil, es estática e inanimadas, ya que sólo tiene en cuenta el estado inicial del objeto impreso. Un enfoque más avanzado es incorporar “tiempo” como la cuarta dimensión en los bio-objetos impresos (los llamados “bioprinting 4D”), haciéndolas capaces de cambiar sus formas o funcionalidades con el tiempo cuando se impone un estímulo externo. Aquí es una revisión detallada sobre 4D bioprinting.
perspectiva de cerrar
Incluso sin una inmersión profunda en cada una de las tendencias principales que acabamos de describir, debe ser evidente que la IA va a tomar una parte cada vez mayor de la acción. Todas estas nuevas áreas de innovación biofarmacéutica han convertido en un gran centrada en los datos. Esta circunstancia en sí misma presagia un papel preeminente para la IA, señalando también, como una posdata a esta cobertura del tema, que comprende múltiples AI, analíticas y numéricas herramientas de someterse a continua evolución. Las aplicaciones de la IA en el descubrimiento de fármacos y desarrollo de las primeras etapas son en su mayor parte dirigidos a descubrir patrones ocultos e inferencias que conectan las causas y efectos de otra manera no identificable o comprensible.
Por lo tanto, el subconjunto de herramientas de IA que se emplean en la investigación farmacéutica caer más apropiadamente bajo el nombre de “máquina de inteligencia” o “máquina de aprendizaje”. Estos pueden ser a la vez supervisados por orientación humana, como en los clasificadores y métodos de aprendizaje estadístico, o sin supervisión en su funcionamiento interno como en la realización de diversos tipos de redes neuronales artificiales. Lenguaje y el procesamiento semántico y métodos probabilísticos para el razonamiento incierto (o difusa) también juegan un papel útil.
La comprensión de cómo estas diferentes funciones se pueden integrar en el amplio disciplina de “AI” es una tarea de enormes proporciones que todas las partes interesadas deberían emprender. Uno de los mejores lugares para buscar explicaciones y aclaraciones es el Centro de Datos Científicos portal y en especial las entradas del blog de Vincent Granville, que regularmente aclara las diferencias entre la IA, máquina que se inclina, el aprendizaje profundo, y las estadísticas. Convertirse en versado en los entresijos de la gripe aviar en su conjunto es un componente indispensable de mantenerse al día o por delante de las tendencias de la industria biofarmacéutica.
Hora de publicación: Mayo-29-2018