Ker je pod vse večjim pritiskom, da tekmujejo v zahtevnih gospodarskih in tehnološkega okolja, farmacevtskih in biotehnoloških podjetij morajo stalno inovativni pri svojih raziskovalnih in razvojnih programov, da ostanejo pred igro.
Zunanji inovacije prihajajo v različnih oblikah in izvirajo iz različnih krajih - od univerzitetnih laboratorijih, v zasebni lasti tveganega kapitala podprla ustanavljanjem in pogodba raziskovalnih organizacij (CROS). Pojdimo na pregled nekaj najbolj vplivnih raziskovalnih trendov, ki bo "vroče" v letu 2018 in naprej, in povzeti nekaj ključnih igralcev vožnje novosti.
Lani BioPharmaTrend povzeti nekaj pomembnih trendov , ki vplivajo biofarmacevtskih industrije, in sicer: za napredovanje različne vidike urejanja genske tehnologije (predvsem, CRISPR / Cas9) o; očarljivo rast na področju imunskimi onkologije (CAR-T celice); vse večji poudarek na microbiome raziskave; bo poglobitev zanimanje za precizno medicini; nekatere pomembne napredek v odkritjem antibiotikov; vse večje razburjenje okoli umetne inteligence (AI) za odkrivanje drog / razvoj; sporna, vendar hitro rast na področju medicinske konoplje; in stalno poudarek Pharma za sodelovanje v R & R outsourcing modelov za dostop do inovacij in znanja.
Spodaj je nadaljevanje tega pregleda z več bolj aktivnih področij raziskav dodana na seznam, in nekatere razširjene komentarji o trendih opisano zgoraj - kjer je to potrebno.
1. Potrditev umetno inteligenco (AI) s Pharma in biotehnološka
Z vsemi hype okoli AI Dandanes je težko presenetiti koga s tem trendom v farmacevtske raziskave. Vendar pa je treba opozoriti, da AI-usmerjenih podjetij res začeli že vleko z velikim farmacevtskih in drugih vodilnih življenja igralcev znanosti, z veliko raziskovalnih partnerstev in skupnih programov - tukaj je seznam ključnih poslov doslej, in tukaj je kratek pregled nekaterih opaznih dejavnosti v "AI za odkrivanje drog" prostora v zadnjih nekaj mesecih.
Potencialni orodij, ki temeljijo na AI je zdaj raziskati v vseh fazah odkrivanja drog in razvoj - od raziskave podatkovnega rudarjenja in pomoč pri identifikaciji in potrjevanju ciljno, na pomoč prišli do nove svinčevih spojin in kandidatov za zdravila, in napovedovanje njihove lastnosti in tveganja. In končno, programska oprema, ki temelji AI je zdaj lahko pomagajo pri načrtovanju kemično sintezo, da dobimo spojine interesa. AI se uporablja tudi za načrtovanje predkliničnih in kliničnih preskušanj in analizo biomedicinskih in kliničnih podatkov.
Beyond odkrivanje drog, ki temelji na ciljni, je AI uporablja na drugih raziskovalnih področjih, na primer, v programe odkrivanja fenotipske drog - analiziranje podatkov iz visokih vsebinskih metod pregledovanja.
Z velikim poudarkom AI-prevoženih ustanavljanjem na majhnem odkritju molekule drog, je tudi zanimanje za uporabo teh tehnologij za odkrivanje in razvoj bioloških zdravil.
2. Razširitev kemične prostor za odkrivanje drog raziskovanj
Pomemben del vsake majhne molekule programa za odkrivanje drog je udaril raziskovanje - določitev tistih izhodišče molekule, ki bi se vkrcajo na poti do uspešnih zdravil (redko preživijo to pot, čeprav) - preko številnih optimizacijo, potrjevanja in testiranje fazah.
Ključni element raziskovanja zadetek je dostop do razširjenega in kemično raznoliko prostor zdravila, kot molekul do izbire kandidatov iz posebej za sondiranje novo ciljno biologijo. Glede na to, da so bile zgrajene obstoječe sestavljeni zbirke v rokah farmacije v delu, ki temelji na majhni molekuli načrtuje ciljanje znani biološki cilji, novi biološki cilji zahtevajo nove modele in nove ideje, namesto da bi pretirano recikliranje enake kemije.
Po tej stiski, akademskih laboratorijev in zasebna podjetja ustvarjanje baze podatkov o kemičnih spojin daleč presega tisto, kar je na voljo v tipičnih farmacevtska družba sestavljenih zbirk. Primeri vključujejo GDB 17 bazo virtualnih molekul, ki vsebujejo 166,4 milijarde molekule in FDB-17 10 milijonov fragmentov podobnih molekul z največ 17 težkih atomov; Zink - brezplačno baze komercialno dostopnih spojin za virtualno pregleda, ki vsebuje 750 milijonov molekule, vključno s 230 milijonov v 3D formate pripravljene za pristajanje; in nedavni razvoj sintetično dostopen na voljo (REAL) kemično prostor, ki ga enamina - 650 milijonov molekul mogoče iskati preko realnega prostora Navigator programske opreme, in 337 milijonov molekul Searchable (po podobnosti) na EnamineStore.
Alternativni pristop za dostop do novih drog, kot so kemična prostor za raziskovanje hit uporablja knjižnice tehnologijo-DNA kodirano (delt). Zaradi "split-in-pool" narave sinteze delt, postane mogoče, da bi ogromno število spojin v stroškovno in časovno učinkovito (milijone milijard spojin). Tukaj je vpogled poročilo o zgodovinskih ozadja, konceptov, uspehov, omejitev in prihodnost-DNA kodiran knjižnice tehnologije.
3. ciljanje RNA z majhnimi molekulami
To je vroč trend odkrivanja drog prostor s stalno rastoče razburjenje: akademiki, biotehnološka ustanavljanjem in farmacevtska podjetja so vse bolj aktivni o ciljanju na RNA, čeprav je visoka tudi negotovost.
V živega organizma, DNK shranjuje podatke za proteinsko sintezo in RNA izvaja navodila kodirane v DNK, ki vodi k sintezi beljakovin v ribosome. Medtem ko je večina zdravil usmerjena na ciljnih beljakovine, ki so odgovorni za bolezni, včasih to ni dovolj, da se zatiranje patogenih procesov. Zdi se, kot pametno strategijo začeti prej v procesu in vpliv RNA preden so proteini tudi sintetizirani, zato bistveno vplivajo na proces prevajanja genotipa na neželeno fenotip (manifestacije bolezni).
Problem je, RNA molekule so notoričen strašne cilji za majhne molekule - so linearna, temveč lahko prodiral zasuk, gube ali držijo zase, slabo kreditiranje svojo obliko s primernimi vezavnih žepov za zdravila. Poleg tega, v nasprotju z beljakovinami, ki jih sestavite iz samo štirih nukleotidnih gradnikov, ki jih izdelajo vse videti zelo podobne in težko za selektivno ciljanje majhne molekule.
Vendar pa številni nedavni napredek kažejo, da je dejansko mogoče razviti drog, kot so, biološko aktivnih majhnih molekul, ki ciljajo na RNA. Nova znanstvena spoznanja, pozove zlato hitenja za RNA - vsaj ducat podjetij so programi namenjeni za to, vključno z Big Pharma (Biogen, Merck, Novartis, in Pfizer), in biotehnoloških ustanavljanjem kot Arrakis Therapeutics s $ 38m Series okroglo leta 2017 in širitev Therapeutics - $ 55m serije A v začetku leta 2018.
Odkritje 4. Novi antibiotiki
Obstaja vedno večja zaskrbljenost o vzponu antibiotikom odpornih bakterij - superbugs. Ti so odgovorni za okoli 700.000 smrtnih žrtev po vsem svetu vsako leto, in v skladu z UK vlade pregleda se lahko ta številka drastično povečala - do 10 milijonov do leta 2050. Bakterije razvija in razvije odpornost na antibiotike, ki so bili tradicionalno uporabljajo z velikim uspehom, nato pa postanejo neuporabna s časom.
Neodgovorno predpisovanje antibiotikov za zdravljenje preprostih primerov pri bolnikih in razširjena uporaba antibiotikov v živinoreji ogrozilo položaj s pospeševanjem stopnjo bakterijskih mutacij, zaradi česar jih odporna na zdravila z zaskrbljujočo hitrostjo.
Po drugi strani pa je odkritje antibiotikov bila neprivlačna območje za farmacevtske raziskave, v primerjavi z razvojem bolj "ekonomsko izvedljivo," droge. To je verjetno ključni razlog za izsušitev pripravi novih antibiotikov, razredov, pri čemer je zadnja uvedla pred več kot tridesetimi leti.
Danes odkritje antibiotikov postaja bolj privlačno območje zaradi nekaterih pozitivnih sprememb v regulativnem zakonodajalca, spodbujanje pharma pour denar v antibiotikov programov odkrivanja in tveganega vlagatelji - v biotehnološka ustanavljanjem razvoju obetavnih protibakterijskih zdravil. Leta 2016, eden izmed nas (AB), pregledali stanje odkritje antibiotikov drog in povzel nekaj obetavnih ustanavljanjem v prostoru, vključno makrolid Pharmaceuticals, Iterum Therapeutics, spero Therapeutics, Cidara Therapeutics, in Entasis Therapeutics.
Predvsem ena od bolj zanimivih zadnjih odkritij v prostoru antibiotikov je odkritje Teixobactin in njegovih analogov v letu 2015 s skupino znanstvenikov dr Kim Lewis, direktor protimikrobni Discovery centra v severovzhodni Univerze led. Ta zmogljiva nova antibiotiki razred je verjel, da lahko vzdrži razvoja bakterijske odpornosti proti njim. Lani so raziskovalci iz Univerze v Lincoln uspešno razvili sintetizirano različico teixobactin, kar je pomemben korak naprej.
Zdaj so raziskovalci iz Singapurja Eye Research Institute prikazano sintetično različico zdravila lahko uspešno zdravi Staphylococcus aureus keratitis pri živih modelih miško; Pred aktivnostjo teixobactin dokazali le vitro. S temi novimi spoznanji, bo teixobactin potrebovali še 6-10 let razvoja, da postane zdravilo, ki lahko zdravniki uporabljajo.
Od odkritja teixobactin v letu 2015, so še ena nova družina antibiotikov imenovanih malacidins razkrila v začetku leta 2018 . To odkritje je še vedno v povojih, in niti približno ni tako razvita kot v najnovejših raziskav o teixobactin
5. fenotipa presejalni
Kreditne slike: SciLifeLab
V letu 2011 so avtorji David Swinney in Jason Anthony objavila rezultate svojih ugotovitev o tem, kako nova zdravila, ki so bila odkrita med letoma 1999 in 2008 razkriva, da je bilo dejansko odkrili precej več od prvih v razredu majhnih molekul zdravil uporabo fenotipske pregled kot target- pristope (28 odobrenih droge vs 17, v tem zaporedju) - in to je še bolj očitna, če upoštevamo, da je bil cilj, pristop, ki je bil velik poudarek čez obdobje, navedeno.
Ta vplivni analiza sprožilo preporod fenotipske odkrivanje drog paradigmo od leta 2011 - tako v farmacevtski industriji in na univerzah. V zadnjem času so znanstveniki na Novartis opravila pregled trenutnega stanja tega trenda in prišel do zaključka, da je, medtem ko farmacevtskih raziskovalne organizacije se srečujejo z velikimi izzivi z fenotipske pristop, obstaja zmanjšuje število, ki temelji na ciljnih zasloni in povečanje fenotipskih pristopov zadnjih 5 let. Najverjetneje se bo ta trend nadaljeval daleč 2018.
Pomembno je, da več kot samo primerjavo fenotipske in ciljne pristope, je jasen trend k bolj kompleksnih celičnih testov, kot bi šli iz nesmrtnih celičnih linij do primarnih celic, celice pacientov, sodelavcev kultur in 3D kultur. Eksperimentalna postavitev je tudi vse bolj sofisticirane, je presegla enolastnostnimi readouts proti opazijo spremembe v subceličnih oddelkov, analiz single-celic in celo mobilni slikanje.
6. organov (organ) -on-a-chip
Mikročipi, ki živijo človeških celic podložene bi revolucijo razvoja zdravil, modeliranje bolezni in osebne medicine. Te mikročipi, ki se imenuje "organi-on-čipov", ponujajo morebitno alternativo tradicionalnim poskuse na živalih. Konec koncev, ki povezuje sisteme skupaj je način, da imajo celo "body-on-a-chip" sistem idealen za odkrivanje drog in testiranje kandidatov drog in potrjevanja.
Ta trend je zdaj velik posel za odkrivanje drog in razvoj prostora in smo že zajeti trenutno stanje in kontekst paradigmo "orgle-on-a-chip" je v nedavnem mini pregled.
Medtem ko je veliko skepticizma obstajala pred približno 6-7 leti, ko so bili pogledi na področju zglobni zanesenjaški posvojiteljev. Danes pa se zdi, da v celoti umika kritiki. Ne le regulativne in financiranje agencije sprejeli koncept , vendar je zdaj vse bolj sprejeta kot raziskovalno drog platforme s strani obeh farmacevtskih in akademskih krogov. Več kot dve sistemi ducata orgle so zastopane v sisteme na čipu. Preberite več o tem tukaj .
7. Bioprinting
Območje bioprinting človeških tkiv in organov se hitro razvija in je nedvomno prihodnost medicine. Ustanovljeno v začetku leta 2016, Cellink je eden izmed prvih podjetij na svetu, ki ponujajo 3D tiskanja bioink - tekočina, ki omogoča življenje in rast človeških celic. Sedaj je podjetje bioprints dele telesa - nos in ušesa, predvsem za testiranje zdravil in kozmetike. Prav tako natisne kocke omogočajo raziskovalcem, da "play" s celicami iz človeških organov, kot so jetra.
Cellink kratkim solastnik s CTI Biotech, francoski MEDTECH specializirano podjetje za proizvodnjo rakavih tkiv, da bi bistveno pospešili področje raziskav raka in odkrivanju drog.
zagonu Mladi biotehnološko bo bistveno pomagal CTI v 3D tiskanja replikami rakavih tumorjev, z mešanjem Cellink je bioink z vzorcem raka bolnikovih celic. To bo pomagalo raziskovalcem pri prepoznavanju novih zdravljenj proti določenih vrst raka.
Druga biotehnološka zagon razvoju 3D tehnologijo tiskanja za tiskanje z biološkimi materiali - Oxford University spinout podjetja je, OxSyBio, ki samo zavarovano £ 10m v seriji A financiranja.
Čeprav 3D bioprinting je zelo uporabna tehnologija, je statična in neživo, saj meni, da le začetno stanje tiskanih objekta. Bolj napredni pristop je, da se vključi "čas", kot četrto dimenzijo v tiskanih bioloških predmetov (ti "4D bioprinting"), ki jih zaradi česar lahko spreminjajo svoje oblike ali funkcionalnosti v času, ko je izrečena zunanje dražljaje. Tukaj je vpogled pregled na 4D bioprinting.
zapiranje perspektiva
Tudi brez globok potop v vsaki izmed glavnih trendov pravkar opisane, če postane jasno, da se bo AI ob vedno večji del dogajanja. Vsa ta nova področja Biopharma inovacije so postale velik podatki osredotočene. Ta okoliščina sama po sebi pa znamenje je zelo pomembno vlogo pri AI, ki opozarja tudi, kot pripisom tega pokritost temo, da AI obsega več, analitičnih in numeričnih orodij potekajo neprekinjeno razvoj. Aplikacije AI v odkrivanje drog in razvoj v zgodnji fazi, so večinoma usmerjeni v odkrivanje skritih vzorcev in sklepe, ki povezuje vzroke in učinke, drugače ni mogoče identificirati ali razumljive.
Tako je podmnožica AI orodij, ki so zaposleni v farmacevtskih raziskavah bolj primerno pade pod vzdevkom za "strojno inteligenco" ali "strojnega učenja". Ti so lahko tako nadzoruje človeško smernice, kot je v razvrščevalce in statističnih metod učenja, ali nenadzorovano v svoje notranje delovanje kot pri izvajanju različnih vrst umetnih nevronskih mrež. Jezik in pomenska obdelava in verjetnostne metode za negotovo (ali mehke) obrazložitvi prav tako igrajo pomembno vlogo.
Razumevanje, kako se te različne funkcije mogoče vključiti v široko disciplini "AI" je težka naloga, da bi morale vse zainteresirane strani zavezujejo. Eden izmed najboljših krajev, da iščejo razlage in pojasnil je Data Science Central portal in zlasti blog delovnih mest, ki jih Vincent Granville, ki redno pojasnjuje razlike med AI, stroj naslonjena, globoko učenje in statistiko. Postati seznanjen o ins in outs AI kot celota je nepogrešljiv sestavni del s spremljanjem ali pred vsemi Biopharma trendov.
Prispevek čas: Maj-29-2018