前沿技术赋能新药研发

Chapter 1新药研发周期长、成本高、风险高，前沿技术赋能新药研发，提高研发效率04Chapter 3合成生物学，理性设计新药研发12Chapter 4基因递送，破局基因治疗新时代24Chapter 5类器官和器官芯片，药物研发模型的未来3663展望64版权说明导语03Chapter 2人工智能，多场景赋能新药研发48 导语 新药研发是现代医学领域的重要课题，也是全球医药企业的核心竞争力。近些年创新药取得了许多重磅成果: CAR-T细胞疗法上市、人工智能辅助药物设计技术的应用、类器官作为疾病模型应用于药物研发、CRISPR/ Cas9技术的使用等。 在中国，创新药研发也成为了政府和企业关注的重点。近年来，中国政府大力支持创新药研发，出台了一系列政策和措施以推动国内药品创新。中国创新药进入发展“快车道”，创新药项目日增月盛。 新药研发之路荆棘密布，高成本、高风险、长周期的问题日益明显。在这个背景下，前沿技术的应用成为新药研发的重要方向。人工智能、合成生物学、基因递送技术、类器官与器官芯片等前沿技术可以加快新药研发的速度，提高新药研发的效率，从而解决新药研发面临的难题。 人工智能，以其超凡的计算能力与预测精度，为药物筛选与优化提供了强有力的支持；合成生物学，将生命科学与工程学相融合，为制造定制化的生物分子与细胞提供了无尽可能；基因递送技术，以其精准的靶向性和高效的递送能力，为基因治疗药物的研发铺平了道路；而类器官与器官芯片技术，则通过模拟人体器官或系统的结构和功能，为新药研发提供更贴近生理环境的模型和平台。 这四项前沿技术可以从不同角度和层面赋能新药研发，为医学创新和人类健康带来巨大的价值和潜力。在世界范围内，越来越多的制药公司和研究机构开始采用这些技术，取得了一些令人瞩目的成果。在中国，也有越来越多的研究人员和企业开始关注这些技术，并逐渐将其应用于新药研发中。 本研究报告将分析这四种具有代表性和前景性的前沿技术：人工智能、合成生物学、基因递送技术和类器官与器官芯片技术，深入探讨这些前沿技术在新药研发中的应用，并描绘这些前沿技术的相关学者图谱和中国企业图谱。 新药研发周期长、成本高、风险高，Chapter 1 前沿技术赋能新药研发，提高研发效率 •全球新药研发市场规模稳步增长，底层技术突破驱动新型药物层出不穷 •中国创新药上市数量明显增长，创新药出海逐步获得全球的认可 •创新药长周期、高成本、高风险的特点日渐突出 •前沿技术赋能新药研发，提高研发效率 全球新药研发市场规模稳步增长，获批数量表现平稳 全球新药研发市场规模稳步增长。2014年至2021年，全球药品研发市场规模从401亿美元增长至796亿美元，复合年均增长率（GAGR）10.2%。其中药物发现的GAGR较高，达10.8%，临床和临床前的GAGR分别为10.4%与8.7%。预计到2023年药品研发市场整体规模可达951亿美元，GAGR保持在10%以上。 全球新药获批数量表现平稳。2021年，美国食品和药物监督管理局（FDA）共批准50款新药，批准新药数居近20年的第3位（图2）。50款新药包括36款新分子实体药物和14款新生物制品。 底层技术突破驱动新型药物层出不穷 底层技术突破驱动新型药物层出不穷。19世纪以来，随着提纯手段和合成方法的进步，小分子新药得以快速发展。而20世纪80年代以来对生命机制的深入研究和基因重组技术的突破，带来了生物药的黄金时代。随着各类生物学机制的深入研究，靶向治疗、单抗、免疫疗法以及细胞基因治疗等均迎来快速发展，药物形式越发多样。 中国创新药上市数量明显增长 在全球创新药蓬勃发展的大环境下，中国也在探索属于自己的创新药研发道路。近年来，在政策、资本、人才等多种因素的推动下，我国医药行业展现出了良好的发展态势。近10年，我国企业研发上市的创新药物146个，占到全球的15%。本土企业在研新药的管线占到全球的33%，居全球第二位。 国家药审中心2022年发布的《2021年度药品审评报告》显示，2021年审评通过47个创新药，再创历史新高。其中，2021年受理创新药注册申请1886件（998个品种），同比增长76.10%；IND 1821件（953个品种），同比增长79.23%；NDA 65件（45个品种），同比增长18.18%。2021年批准/建议批准创新药注册申请1628件（878个品种），同比增长67.32%；IND 1559件（831个品种），同比增长65.32%；NDA 69件（47个品种），同比增长130.00%。中国创新药上市数量明显增长，IND、NDA均呈现出快速增长的趋势。 我国创新药出海快速增长，产品逐步获得全球的认可 随着我国生物医药产业的持续发展，创新能力在不断增强，越来越多的创新药产品开始有能力走出国门，出海踏入国际市场，与国际创新药相竞争。 近年来，我国创新药出海数量和交易金额都快速增长。据不完全统计，2012年中国创新药License out事件仅发生2起，披露的交易金额仅1.4亿美元。从2018年开始，不论是交易数量还是交易金额都开始快速增加；在刚刚过去的2022年，中国创新药License out交易发生了44起，披露的交易金额达到275.50亿美元，相比2021年交易总额翻倍。 2022年是我国创新药License out爆发之年。2022年我国药企达成44起License out跨境交易，而前十大License out交易总金额更是高达229.77亿美元，高于2021年全年交易总金额。其中，共有6起License out交易金额突破10亿美元；单项最高交易金额近100亿美元，为科伦药业和默沙东关于合作开发七款临床前ADC候选药物项目的合作协议；多家药企达成2起以上License out跨境交易，多家跨国药企如默沙东、赛诺菲和默克等在中国完成不止1起项目的引进。我国创新药逐步获得全球市场的认可。 创新药长周期、高成本、高风险的特点日渐突出 新药研发一直被认为是“三高一长”的活动，即高成本、高风险、高收益、长周期。过去业界有个新药研发双十定律——新药研发需要耗时十年，耗资十亿美金。如今，各个大型跨国药企认为如今新药研发的成本远不止十亿美金。新药研发长周期、高成本、高风险的特点日渐突出。 •新药研发周期长 新药从研发到上市的过程需要进行的工作包括：早期研究和药物发现；药物临床前研究；申请获得临床试验批件；进行临床试验（包括生物等效性试验）研究；新药上市许可申请；获得新药证书和药品批准文号；进行药品扩大生产；上市后药物生命周期管理。整个药物研发周期长达10-15年。 其中药物临床前研究就需要完成大量的工作，包括药物发现、药物的合成工艺、提取方法、理化性质、纯度、剂型、处方筛选、制备工艺、检验方法、质量指标、稳定性、药理、毒理、动物药代动力学研究等等。临床前研究（含化合物研究）耗时一般长达3-6年。 创新药长周期、高成本、高风险的特点日渐突出 •新药研发成本高 美国塔夫茨大学塔夫茨药物开发研究中心（Tufts Center for the Study of DrugDevelopment）通过对10家制药公司的调查，统计了106种新药和生物制剂研发费用数据。不同时期新药的研发成本差异很大，目前新药的研发成本已经高达25.88亿美金。而随着时间进展，新药研发的成本陡然上升，成本每隔十年翻倍。 •新药研发风险高 在新药研发的整个生命周期，新药研发的每一步都需要经过严格的优化和验证。在这个过程中，新药研发会碰到缺乏临床疗效、难以控制的毒性、不良的药物性能，以及缺乏商业需求和糟糕的战略规划。这些问题都导致了新药研发的高风险和高失败率。据Nature Reviews Drug Discovery杂志报道，新药研发成功率仅有4.1%（行业平均水平）。 图10 |新药研发不同阶段的化合物损耗情况和研发成功 概 率 （来 源 ：Nature Reviews DrugDiscovery，DeepTech整理） 前沿技术赋能新药研发，提高研发效率 新药研发之路荆棘密布，高成本、高风险、长周期的问题日益明显。在这个背景下，前沿技术的应用成为新药研发的重要方向。人工智能、合成生物学、基因递送技术、类器官与器官芯片等前沿技术可以加快新药研发的速度，提高新药研发的效率，从而解决新药研发面临的难题。 合成生物学，将生命科学与工程学相融合，为制造定制化的生物分子与细胞提供了无尽可能。合成生物学技术可以更快更精确地设计和构建生物分子，如蛋白质和基因，以便开发出更加精准、个性化的药物。这种技术加速新药分子的合成和优化，从而降低研发成本和提高研发效率。 人工智能，以其超凡的计算能力与预测精度，为药物筛选与优化提供了强有力的支持。通过对海量数据的分析和处理，人工智能可以帮助研究人员快速发现新的药物靶点、优化药物设计、加速药物筛选、预测药物安全性和有效性等，提高新药研发的速度和效率。 类器官与器官芯片，通过模拟人体器官或系统的结构和功能，为新药研发提供更贴近生理环境的模型和平台。这种技术可以在体外模拟人体代谢、毒理、药效等过程，更准确地评估新药的安全性和有效性，为新药研发提供更准确和可靠的数据。 基因递送技术，以其精准的靶向性和高效的递送能力，为基因治疗药物的研发铺平了道路。基因递送技术通过载体介导等方式，将药物精准地输送到目标细胞内部，更好地发挥药物的治疗作用，提高药物的生物利用度和治疗效果。 Chapter 2 人工智能多场景赋能新药研发 •AI提高新药研发成功率，降低研发成本，缩短研发周期 •药物发现和临床前研究是AI的主要优化环节 •多场景赋能，AI推动新药研发 u多组学大数据的驱动，AI逐渐成为靶点识别中必不可少的研究手段u从计算机辅助到人工智能技术，苗头化合物筛选效率提升u深度学习技术指导创新药物从头设计u人工智能赋能药物ADMET性质预测 •大型跨国药企通过自建平台、并购以及合作的方式，积极拥抱人工智能•多种商业模式协同发展，AI赋能新药研发需要回归实验本质•相关学者图谱•中国企业图谱 AI提高新药研发成功率，降低研发成本，缩短研发周期 随着ChatGPT的爆火，人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一概念已不再陌生。AI也被称为机器智能，指的是计算机系统从输入或过去的数据中学习的能力，术语“人工智能”通常用于机器在学习和解决问题过程中模仿与人脑相关的认知行为。 根据《人工智能：现代方法》中的讨论，AI有七种分类，分别是推理和问题解决、知识表示、规划和社会智能、感知、机器学习、机器人：运动和操纵，以及自然语言处理。 目前，人工智能技术向各行各业快速渗透，生物医药行业是AI产业中最重要的部分之一。如何通过AI加速新药研发进程、平衡研发投入与成果产出之间的关系，成为了医药公司在数字化改革道路上的重点之一。AI制药是将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，进而促进新药研发降本增效。 根据Tech Emergence数据，相较于传统药物成功率低，研发周期长、研发投入大，当AI赋能新药研发，新药研发可以①提高药物设计的命中率及成功概率：AI有望将新药研发的成功率从12％提高到14％；②降低研发成本：有望每年节约数十亿美元的研发费用；③缩短研发周期：在研发主要环节节约40-60%的时间成本。 药物发现和临床前研究是AI的主要优化环节 AI技术已经应用于生物医药的研发、生产、流通等各个环节。对于新药研发环节，AI最主要的还是应用于药物研发阶段的药物发现、临床前开发阶段，随着ChatGPT的不断应用，AI将向临床开发阶段的渗透有望持续加快。 药物发现+临床前研究是AI主要优化环节，通过AI的虚拟筛选可以替代大规模筛选的湿实验方式。在药物发现环节，通过利用机器学习、深度学习、大数据、自然语言处理等核心技术提升靶点搜索发现效率；利用深度学习模型预测化合物性质进行筛选，从而减少成本和