Топ-7 Тенденции В Pharmaceutical Research В 2018 году

 

Находясь под все возрастающим давлением, чтобы конкурировать в сложной экономической и технологической среды, фармацевтической и биотехнологической компании должны постоянно вводить новшества в своих R & D программы, чтобы оставаться впереди игры.

Внешние инновации в различных формах и происходят в разных местах - от университетских лабораторий, в частных венчурных спинками стартапов и контрактных исследовательских организаций (КИО). Давайте к рассмотрению некоторых из наиболее влиятельных направлений исследований, которые будут «горячими» в 2018 году и за его пределами, а также краткий обзор некоторых ключевых игроков вождения инноваций.

В прошлом году BioPharmaTrend резюмировать  несколько важных тенденций ,  влияющих на биофармацевтической промышленности, а именно: продвижение различных аспектов редактирования генной технологии ( в основном, CRISPR / cas9); захватывающий рост в области иммуно-онкологии (CAR-Т - клеток); все большее внимание на исследованиях микробиома; углубление интереса к точности медицины; некоторые важные достижения в области открытия антибиотиков; растущее волнение по поводу искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения наркотиков / развития; спорный , но быстрый рост в области медицинского каннабиса; и непрерывный фокус фарма на участие в R & D аутсорсинговых моделей для доступа к инновациям и опыт.

Ниже приводится продолжение этого обзора несколько более активных областей исследований добавлены в список, и некоторые расширенные комментарии о тенденциях говорилось выше - где это уместно.

1. Принятие искусственного интеллекта (ИИ) по фармацевтике и биотехнологиям

Со всей шумихи вокруг ИИ в наше время, это трудно удивить кого - либо с этой тенденцией в фармацевтических исследованиях. Тем не менее, следует отметить , что AI-управляемые компании действительно начинают получать тягу с большой фармацевтикой и другими ведущими науками о жизни игроками, с большим количеством научно - исследовательских партнерств и совместными программами -  здесь  приведен список ключевых сделок до сих пор, и  здесь  краткий обзор какая - то заметная активность в «AI для обнаружения наркотиков» пространства в течение последних нескольких месяцев.

Потенциал инструментов ИИ на основе теперь исследовали на всех этапах открытия и разработки лекарственных средств - от добычи данных исследований и оказание помощи в идентификации цели и проверки, чтобы помочь придумать новым свинцовых соединений и препаратов-кандидатов, а также прогнозировать их свойства и риски. И, наконец, AI на основе программного обеспечения теперь может помочь в планировании химического синтеза для получения соединений, представляющих интерес. AI также применяется к планированию доклинических и клинических испытаний и анализа биомедицинских и клинических данных.

Помимо обнаружения наркотиков целевой основы, AI применяется в других научных областях, например, в программах обнаружения фенотипического наркотиков - анализ данных с высоких скрининговый методов содержания.

С одним из основных направлений АИ-управляемых стартапов на небольшом открытии молекулы лекарственного вещества, существует также интерес к применению таких технологий для открытия и разработки биопрепаратов.

2. Расширение химического пространства для обнаружения наркотиков исследований

Важная часть любой малой молекулы программы обнаружения наркотиков хит исследования - выявление тех исходных молекул точек, которые бы встать на пути к успешным лекарствам (редко выживает этот путь, хотя) - через многочисленные оптимизации, проверку и тестирование этапов.

Ключевой элементом разведки хита является доступом к расширенному и химически разнообразному пространству препарата, как молекулы, чтобы выбрать кандидат из, особенно, для исследования новой целевой биологии. Учитывая, что существующие коллекции соединения в руках фармацевтике были построены частично на основе малых молекул конструирует ориентации известные биологические цели, новые биологические цели требуют, чтобы новые проекты и новые идеи, вместо утилизации чрезмерно ту же химию.

После этой потребности, научные лаборатории и частные компании создавать базы данных химических соединений , выходящие далеко за пределами того , что доступно в типичных фармацевтических коллекциях компании компаунда. Примеры включают в себя GDB-17 базы данных виртуальных молекул , содержащих 166,4 млрд молекул и  FDB-17  из 10 миллионов фрагментов-подобные молекулы, содержащие до 17 тяжелых атомов; ZINK  - свободная база коммерчески доступных соединений для виртуального скрининга, содержащая 750 млн молекул, в том числе 230 миллионов в 3D форматов готовы к стыковке; и недавнее развитие синтетический доступного легко доступно (REAL) химического пространства енамин - 650 млн молекул для поиска с помощью  РЕАЛЬНОГО Space Navigator  программного обеспечения, и  337 миллионов молекул для поиска  (по сходству) в EnamineStore.

Альтернативный подход для доступа к новому лекарственному средству , как химическое пространства для исследования ГИТА с использованием ДНК-закодирована технологией библиотеки (DELT). Благодаря «сплит-и-бассейн» характер синтеза Delt, становится возможным сделать огромное количество соединений с точки зрения затрат и времени эффективным способом (миллионы и миллиарды соединений). Вот  это проницательный отчет о историческом фоне, концепциях, успехах, ограничений, и будущий ДНК-кодируемых библиотечных технологий.

3. Ориентация РНК с малыми молекулами

Это горячая тенденция обнаружения наркотиков пространства с постоянно растущим волнением: ученые, биотехнологические стартапы и фармацевтические компании все более активно о РНК прицеливания, хотя неопределенность также высока.

В живом организме,  ДНК  хранит информацию для  белкового  синтеза и  РНК  выполняет инструкцию , закодированную в ДНК , приводящих к синтезу белка в рибосомах. В то время как большинство препаратов направлено на нацеливание белков , ответственных за болезни, иногда этого не достаточно , чтобы подавить патогенные процессы. Похоже , что смарт - стратегии , чтобы начать в начале процесса и влияние РНК , прежде чем белки были синтезированы даже, следовательно , существенно влиять на процесс перевода генотипа к фенотипу нежелательного (проявления болезни).

Проблема заключается в том, РНК, как известен, ужасными цели для малых молекул - они линейны, но способны неумело крутить, раз, и не прилипают к себе, плохо предоставляя свою форму подходящих связующих карманов для лекарств. Кроме того, в отличии от белков, они составляют только четыре нуклеотидных строительных блоков, их все очень похожи и трудно для селективной ориентации на малых молекулах.

Тем не менее,  ряд последних достижений  свидетельствуют о том , что это на самом деле можно разработать лекарства, как биологически активные небольшие молекулы , которые РНК - мишени. Новые научные идеи вызвали золотой порыв к РНК -  по крайней мере десятка компаний  имеют программы , посвященный ему, в том числе большой Фарма (Biogen, Merck, Novartis и Pfizer), и биотехнологические стартапы , как Arrakis Therapeutics с  $ 38M серии круглого  в 2017 году и расширение Therapeutics -  $ 55M серии а в начале 2018 года.

Открытие 4. Новые антибиотики

Существует растущая озабоченность по поводу роста устойчивых к антибиотикам бактерий - суперошибок. Они несут ответственность за около 700 000 человек во всем мире каждый год, и в соответствии с правительством Великобритании обзора эта цифра может значительно возрасти - до 10 миллионов человек к 2050 году бактерий эволюционировать и развивать устойчивость к антибиотикам, которые традиционно используются с большим успехом, а затем стать бесполезный со временем.

Безответственное назначение антибиотиков для лечения простых случаев у пациентов и широкое применение антибиотиков в животноводстве поставить под угрозой ситуацию, ускоряя скорость бактериальных мутаций, что делает их устойчивыми к лекарствам с пугающей скоростью.

С другой стороны, открытие антибиотиков было непривлекательной областью для фармацевтических исследований, по сравнению с развивающимися более «экономически обоснованными» наркотиками. Это, вероятно, основная причина за высыханием трубопровода новых классов антибиотиков, с последним внедрено более тридцати лет назад.

В настоящее время открытие антибиотиков становится все более привлекательной областью из - за некоторые полезные изменения в нормативно - законодательном, стимулируя Фарм вкладывать деньги в программы открытия антибиотиков, и венчурные инвесторы - в биотехнологические стартапы разработки перспективных антибактериальные лекарственных средств. В 2016 году один из нас (AB)  проанализировали состояние открытия антибиотиков наркотиков  и обобщил некоторые из перспективных стартапов в пространстве, в том числе макролидных Pharmaceuticals, Iterum Therapeutics, Spero Therapeutics, Cidara Therapeutics и энтазис Therapeutics.

Примечательно, что один из наиболее интересных последних прорывов в пространстве антибиотиков является  открытие теиксобактин  и его аналогов в 2015 году группой ученых под руководством доктора Ким Льюис, директор антимикробной Discovery Center в Северо - Восточном университете. Этот мощный новый класс антибиотиков , как полагают , чтобы быть в состоянии противостоять развитию бактериальной устойчивости к нему. В прошлом году исследователи из Университета Линкольна успешно разработали синтезированную версию теиксобактин, сделав важный шаг вперед.

Теперь исследователи из Сингапура исследовательского института глаза показали синтетическую версию препарата можно успешно вылечить золотистый стафилококк кератит в моделях живых мышей; до активности теиксобактин была продемонстрирована только в лабораторных условиях. С помощью этих новых открытий, теиксобактину потребуется еще 6-10 лет развития, чтобы стать препаратом, который врачи могут использовать.

С момента открытия теиксобактин в 2015 году, еще одна новая семья антибиотиков под названием malacidins были  выявлены в начале 2018 года . Это открытие еще находится на ранних стадиях, и не столь развито , как последние исследования по теиксобактину

5. Скрининг Фенотипического

Кредит изображения:  SciLifeLab

В 2011 году авторы Дэвид Суинни и Джейсон Энтони  опубликовал результаты своих выводов  о том , как новые лекарства были обнаружены в период между 1999 и 2008 раскрыв тот факт , что значительно больше первого в классе малых наркотиков молекулы фактически были обнаружены с помощью фенотипического скрининга , чем target- подходы , основанные на (28 утвержденных препаратов против 17, соответственно) - и это еще более поразительно , учитывая , что это был целевой подход , основанный на том , что был одним из основных направлений в течение срока , указанного.

Этот влиятельный анализ вызвал возрождение фенотипической парадигмы обнаружения наркотиков с 2011 года - и в фармацевтической промышленности и в научных кругах. В последнее время ученых Novartis  провел обзор  текущего состояния этой тенденции и пришли к выводу , что, в то время как фармацевтические исследовательские организации сталкиваются с серьезными проблемами с фенотипическим подходом, существует убывающее количество целевых на основе экранов и увеличение фенотипических подходов в за последние 5 лет. Скорее всего, эта тенденция будет продолжаться далеко за пределами 2018 года.

Важно отметить, что за просто сравнивая фенотипические и целевые подходы, основанные, существует четкая тенденция к более сложным клеточным анализам, как переход от бессмертных клеточных линий на первичные клетки, клетки пациента, сопутствующие культуры и 3D культуры. Экспериментальная установка также становится все более сложным, выходит далеко за рамки одномерные считываний в сторону наблюдения за изменениями в субклеточных отсеков, анализ одноклеточного и даже визуализации клеток.

6. Органы (тела) -он-а-чип

Микросхемы подкладки живых клеток человека могут революционизировать разработки лекарственных средств, моделирование заболеваний и персонализированную медицину. Эти микрочипы, называемые «органы-на-чипами», предлагают потенциальную альтернативу традиционному тестированию на животных. В конечном счете, соединяющие системы в целом является способом иметь всю систему идеальный «тело-на-чип» для обнаружения наркотиков и кандидат наркотиков тестирования и проверки.

Эта тенденция в настоящее время большое дело в обнаружении наркотиков и пространстве развития , и мы уже рассмотрели текущее состояние и контекст парадигмы «орган-на-чипе» в недавнем  мини-обзор.

В то время как много скептицизма существовал несколько лет 6-7 назад, когда перспективы на поле были сформулированы восторженными адептами. Сегодня, однако, критика , как представляется, в полном отступлении. Мало того, что нормативные и финансовые учреждения  приняли концепцию , но в настоящее время все чаще  принимаются в  качестве исследовательской платформы препарата по фармацевтике , так и научных кругами. Более двух десятков систем органов представлены в системах на кристалле. Подробнее об этом читайте  здесь .

7. Bioprinting

Площадь bioprinting человеческих тканей и органов быстро развивается , и это, несомненно, будущее медицины. Основанный в начале 2016 года,  Cellink  является одной из первых компаний в мире , чтобы предложить 3D печати bioink - жидкость , которая позволяет жизнь и рост клеток человека. В настоящее время компания bioprints части тела - нос и уши, в основном для тестирования лекарственных препаратов и косметических средств. Она также печатает кубы , позволяющие исследователям «играть» с клетками из человеческих органов , таких как печень.

Cellink недавно в партнерстве с CTI Biotech, французской Медтехникой компанией, специализирующейся на производстве тканей рака, чтобы существенно продвинуться в области исследований рака и обнаружение наркотиков.

Молодой стартап биотехнологической существенно поможет ИТК 3D печати репликами раковых опухолей, путем смешивания bioink в Cellink с образцом раковых клеток пациента. Это поможет исследователям в определении новых методов лечения против определенных типов рака.

Другой стартап биотехнологических разработок технологии 3D печати для печати биологических материалов - в компании Oxford Выходных в Калифорнии университета, OxSyBio, который  только что прикрепленную £ 10 млн  в серии А финансирование.

В то время как 3D-Биопринтинг является чрезвычайно полезной технологией, она статична и неживая , поскольку он рассматривает только начальное состояние печатного объекта. Более продвинутый подход , чтобы включить «время» в качестве четвертого измерения в печатных биообъектах (так называемых «4D bioprinting»), что делает их способен изменять свои формы или функциональность со временем при наложении внешнего стимула. Вот  это проницательный обзор на 4D bioprinting.

Закрытие перспективы

Даже без глубокого погружения в каждый из главных тенденций описанных, это должно стать очевидным, что ИИ будет принимать все большую часть действия. Все эти новые области биофармацевтической инновации стали большие ориентированные данных. Это обстоятельство самого по себе предвещает первостепенную роль для ИИ, отметив также, как постскриптум к освещению темы, что AI включает в себя множество, аналитические и численные инструментов проходит непрерывно эволюцию. Применения AI в обнаружении и разработки лекарственных средств ранней стадии по большей части ориентированы на выявления скрытых закономерностей и выводов, соединяющих причины и следствия иначе не идентифицируемые или понятнее.

Таким образом, множество инструментов AI, которые используются в фармацевтических исследованиях попадают уместнее под прозвищем «машинным интеллектом» или «машинного обучения». Они могут быть как под контролем человеческого руководства, как в классификаторов и статистических методов обучения, или без присмотра в своей внутренней работе, как и в реализации различных типов искусственных нейронных сетей. Язык и семантическая обработка и вероятностные методы неопределенных (или нечеткие) рассуждения также играют важную роль.

Понимание того, как эти различные функции могут быть интегрированы в широкую дисциплину «AI» является сложной задачей , что все заинтересованные стороны должны предпринять. Одним из лучших мест для поиска объяснений и уточнений являются  Центральным научным данными  портала и особенно посты пользователя Vincent Гранвилем, который регулярно  освещает различия  между ИИ, машиной , опирающимися, глубокое изучением и статистикой. Становясь сведущим на входах и выходах AI в целом является незаменимым компонентом в ноге или впереди любой биофармацевтической тенденций.


Время размещения: Май-29-2018

WhatsApp Online Chat !