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轩竹生物CDK46抑制剂新适应症申请上市

发布时间:2023-10-18 14:43:32 1197次浏览

在乳腺癌治疗领域,轩竹生物(Xuanzhu Biotech)近日宣布他们已经向中国国家药品监督管理局(NMPA)提交了一项新药上市申请(NDA)。该申请旨在获得吡罗西尼(Birociclib)的市场批准,该药物是一种CDK4/6(细胞周期依赖性激酶4/6)抑制剂,用于治疗成年乳腺癌患者。

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吡罗西尼在临床研究阶段已经取得了一定的成果。该药物主要用于成年乳腺癌患者中,那些经历了二种或以上内分泌治疗以及一种化疗后疾病进展的激素受体(HR)阳性、人表皮生长因子受体 2(HER2)阴性的局部晚期或转移性乳腺癌患者。

据轩竹生物的新闻稿透露,吡罗西尼是国内唯一开展单药临床研究验证有效性的CDK4/6抑制剂。该药物是轩竹生物自主研发的一种口服小分子药物,具有良好的对于CDK4和CDK6的酶学抑制活性,并对CDK2也有很好的抑制效果。临床研究结果显示,吡罗西尼在单药治疗和联合内分泌治疗中都显示了良好的疗效,并且在HR+/HER2-晚期乳腺癌患者中表现出较好的安全性和耐受性。

根据临床试验数据,吡罗西尼单药治疗的患者中,ORR为30.0%,中位DoR为14.78个月,中位PFS为9.17个月,中位OS为29.01个月。与单药化疗及新型ADC药物治疗相比,吡罗西尼显示出更好的治疗应答率和较长的持续缓解时间、无进展生存期和总生存期。

此外,吡罗西尼作为口服药物相较于静脉化疗药物更为便捷和安全,对于晚期乳腺癌患者而言具有更高的可获得性。这一药物的上市,将为那些需要新治疗选择的乳腺癌患者带来新的希望。


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中国生物科技创新企业取得新突破,毕马威发布生物科技创新50企业报告

最近,国内上市药企相继发布了半年度报告。从财务数据来看,许多创新药企的商品化药品收入迅速增长,其中一些企业在财务表现、新药开发、新药商业化和企业运营发展等方面都取得了自公司成立以来最好的成绩。同时,一些药企还实现了首次盈利,并不断提升自身的竞争力。随着产业链企业的活跃表现,相关专业服务机构也在不断提供帮助。近日,毕马威中国发布了生物科技创新50企业报告。杨洁,毕马威中国的副主席,指出2023年将是毕马威中国第二次举办生物科技创新50企业评选的年份。在过去的两年评选中,我们高兴地看到生物科技创新企业呈现蓬勃发展的趋势,涌现出一大批表现突出且极具潜力的优质企业。毕马威中国一直致力于积极推动中国创新生态的发展,举办中国生物科技创新企业评选活动是我们的重要战略之一。我们希望通过这个平台,挑选出优秀的中国生物科技创新企业,与其共同成长,并为建设健康中国贡献我们的智慧和价值。与传统制造型企业不同,生物科技创新企业面临着较长的研发周期和较高的不确定性。毕马威中国生命科学行业审计服务主管合伙人黎志贤表示,资本市场的政策和趋势对于生物科技创新企业的发展起到了重要的影响作用,尤其是最近一段时间,生命科学行业受到了全球经济环境的影响,面临了一些困难。然而,那些具有技术和产品创新能力的优质企业仍在稳步成长,朝着产业化和商业化的道路上稳步前行。我们相信,持续的政策引导和规范以及资本市场的新规将对那些踏实研究、克服挑战、具备原创研发能力的生物科技创新企业是有利的。生物科技创新企业与资本市场的紧密结合还将进一步推动医疗行业面向大众和实现整个健康产业的高质量发展。在资本回归理性、竞争日益激烈的今天,企业应更加关注研发管线的优化和合理化。细胞治疗、基因治疗、类器官等热门领域的研究仍然是大部分企业创新的重点。毕马威中国生命科学行业的合伙人于子龙表示,从商业化的角度来看,企业也更加积极寻找外部合作机会,例如通过license-out、联合推广和代理销售来推进药物的研发和上市销售,以获得临床阶段的成果和商业化后的收益分成。从资本的角度来看,过去一年里,大部分医药行业的融资进展相对缓慢。然而,展望未来,由于中国经济体量和人口基数的增长,医药市场仍然稳定增长。结合多样化的支付方式、提高服务水平和完善的医院基础设施,创新药物和创新医疗技术将更加快速和便捷地惠及需要的患者。谈到此次评选和报告发布,毕马威中国生命科学行业业务发展合伙人侯春熠表示,毕马威中国对于生物科技创新50企业的评选活动只是一个起点,而不是终点。作为全球领先的咨询服务机构,毕马威中国将通过广泛的全球网络和与生态系统中的多方合作伙伴深入合作,为中国生物科技创新企业的发展提供持续的资源对接平台,并创造源源不断的价值。生物科技企业的发展势头良好,得到各方的协力支持。报告探讨了中国生物科技创新企业的发展情况,中国生物经济和科技的发展进展,以及资本市场在其中的助推作用。此外,还观察了创新药企业寻求国际市场的趋势,近期的投资环境和税务处理方案,以及企业组织和人才培养方面的情况。最后,报告还指出数字化技术如何帮助医药企业实现创新合规发展。根据报告指出,随着资本收紧和竞争的加剧,未来企业将更加注重优化和合理化研发管线。此外,大多数企业在创新方面仍会关注细胞、基因和RNA相关领域的研究。除此之外,国家对高校和研究院开展合作研发项目的支持,为校企合作提供了机会,将有助于生物科技企业更直接地将科技成果转化为实际应用,并弥合科学研究和成果产业化之间的鸿沟。此外,国家优先采购创新药也将促进生物科技企业加快商业化进程,从而实现资本回收,进而持续支持自主研发并实现可持续发展的目标。在资本市场助力方面,报告认为生物科技创新企业需要根据自身的资金需求、研发进度和阶段、面对的患者群体以及不同资本市场和板块的特点来综合选择适合的上市地点。近年来,不同的资本市场针对生物科技创新企业推出了许多利好政策,这极大地促进了行业发展。但是考虑到每个企业的具体情况各有差异,选择适合自己的上市地也是非常重要的。生物科技创新企业应考虑资金需求的多少和来源、研发进展的情况和阶段、产品面向的患者群体等因素,来评估各个资本市场和板块的特色定位,以便做出最佳选择。在海外市场方面,药企越来越倾向于寻求更多的机会,这已经成为一种趋势。这些海外市场主要集中在创新药物研发、生物制品、基因检测和诊断、医疗器械以及医疗服务等领域,旨在获得全球化的技术、资源、产业链支持以及市场布局。越来越多的创新药企通过与海外药企的合作进行License-out(创新药合作/授权)交易。报告指出,创新药企应该充分关注License-out模式下的税务安排,特别是所涉及主体所在国的税制以及国际税收等多个方面,只有这样,他们才能在借船出海的过程中扬帆起航。在财经管理领域,报告指出,生命科学领域的科技创新企业主要可以分为两类。第一类是以研发能力为核心组建的初创公司,主要面临着因为大量资金投入而产生的高额“资金成本”。第二类是以渠道和营销为核心组建的初创公司,主要面临着由于产品竞争力不强而导致的高营销成本。因此,企业应该将“现金为王”作为重要的解决困难和挑战的关键,做好现金流量管理。研究中国生物科技创新企业的组织和人才发展时,指出明确的合作和决策机制对于组织的协同高效至关重要。需要逐步将个人能力转化为组织能力,并建立一个能够激发业务发展、能力共享、内部市场机制和生态共享能力的组织平台。报告强调,在数字化转型的大趋势下,医药企业需要积极应对行业发展态势。它们需要遵循良好的管理规范(GXP),并通过数字化系统建设来确保在激烈的市场竞争和严格的监管环境下稳步前进,以确保企业持续创新并合规发展。在长江三角洲地区,生物制药类企业占据了近五成的市场份额,其表现十分出色。据了解,2023年生物科技创新50企业评选结果显示,生物制药类企业占据了近五成的比例,医疗器械类企业以及细胞治疗与基因治疗类企业分别排名第二和第三。另外还有65家与体外诊断相关的企业入选,比去年增加了9家。根据城市和地区分布情况来看,上海的上榜企业数量仍然稳居第一,而北京和苏州的上榜企业数量增加了一倍,长三角地区的表现也非常出色。综合来看,上海、北京、苏州和深圳这四个城市贡献了71%的上榜企业。具体来看,上海有14家上榜企业,位居排名第一;紧随其后的是北京,有12家上榜企业;苏州和深圳的上榜企业数量均为10家,并列第三位。需要注意的是,2022年列入榜单的企业数量从6家增加到了2023年的12家。北京的生物医药产业基础稳定,重视医药健康产业的协同发展,将其作为推动北京创新发展的重要领域之一。为了支持生物医药产业的高质量发展,北京出台了《北京市加快医药健康协同创新行动计划(2021—2023年)》、《北京市生物医药全产业链开放实施方案》等政策,力求打造全球有竞争力的医药健康产业发展中心。苏州市的企业数量在2022年度上榜时翻了一番,成为全国前三名,这与当地政府注重引导和支持有密切关系。在2021-2022年期间,苏州市政府陆续发布了《苏州市医药产业园区及重点监测点培育管理办法(暂行)》和《苏州市生物医药产业创新集群建设实施方案》等一系列政策,持续推动和规划生物医药产业的发展。据悉,毕马威中国一直关注并服务于中国生物医药行业的发展。作为一家全球领先的专业服务机构,毕马威通过深入研究和深刻洞察行业,旨在整合生态系统中的多元资源,为生物科技企业打造一个资源对接平台,共同推动中国生物科技创新行业的高质量和健康发展。
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ROS1融合肺癌恩曲替尼为什么能快速耐药?原来TP53突变在捣鬼!

恩曲替尼是一种有效抑制ROS1的药物,已被证明在治疗ROS1融合型非小细胞肺癌(NSCLC)中非常有效,并被认为是该亚群患者的标准治疗方法。与其他分子靶向药物相比,恩曲替尼对于脑转移灶的治疗效果较好,这可能与它与P-糖蛋白的相互作用较弱有关,使得该药物能更好地穿过血脑屏障。早期的研究结果显示,在使用恩曲替尼治疗的患者中,颅内缓解率较高。然而,在接受靶向治疗的过程中,患者常常会产生获得性耐药,这也包括对EGFR-TKIs或ALK-TKIs等药物的耐药。目前,关于恩曲替尼的耐药机制已有一些报道,但关于TP53突变对其影响的数据仍然非常有限。近期有一份研究报告报道了一例携带ROS1融合合并TP53突变的NSCLC患者的病例。该患者接受了恩曲替尼治疗,并在脑转移灶有显著缓解后迅速出现耐药。这个病例进一步展示了恩曲替尼在颅内的活性,并且突显了由于TP53突变导致的恩曲替尼耐药的可能性。基因检测在目前的NSCLC治疗中非常关键,特别是对于携带驱动基因突变的患者。ROS1重排是NSCLC中一种常见的驱动致癌因子,约有1%-2%的患者被检测到携带该突变。针对ROS1重排的NSCLC,克唑替尼和恩曲替尼已被批准用于治疗。在一项名为PROFILE 1001的临床试验中,克唑替尼治疗ROS1重排NSCLC患者的客观缓解率为72%,中位无进展生存期为19.3个月。而对于恩曲替尼,数据显示其对ROS1重排NSCLC患者的客观缓解率为67.9%,中位无进展生存期为15.7个月。有研究显示,恩曲替尼对于脑转移灶的治疗效果较好,这主要由于其与P-糖蛋白的相互作用较弱,从而能够更好地穿过血脑屏障,并达到脑部进行治疗。虽然PROFILE 1001试验未评估克唑替尼对于颅内病变的缓解率,但恩曲替尼试验的数据显示,其对于脑转移灶的缓解率为80%。这些结果使得恩曲替尼在治疗脑转移灶方面备受关注。然而,很多患者在接受靶向治疗时会产生获得性耐药。在ROS1重排的NSCLC中,对于克唑替尼和恩曲替尼的耐药机制已有一些报道。然而,关于恩曲替尼耐药的数据仍然有限。最近的一份研究报告中,报道了一位携带ROS1重排合并TP53突变的患者的病例,该患者接受了恩曲替尼治疗,脑转移灶有显著缓解,但很快出现了早期疾病进展。这个病例显示了恩曲替尼对于脑转移灶的活性,并且也提出了TP53突变可能是导致恩曲替尼耐药的一个因素。在这个病例中,患者的病情初步诊断为ROS1重排的晚期肺腺癌伴脑转移,并决定使用恩曲替尼进行治疗。在决定是否对脑转移灶进行放疗时,考虑了多种因素,并决定在未接受放疗的情况下开始恩曲替尼治疗。在治疗过程中,恩曲替尼显示出对脑转移灶的良好缓解效果。然而,在治疗的第143天,患者出现了肺部病变的进展伴淋巴结肿大。经过进一步的基因检测,发现患者同时携带CD74-ROS1融合和TP53突变。此后,患者接受了一系列的治疗,包括联合化疗和免疫治疗,但疗效都不佳。患者最终在恩曲替尼治疗后存活了8.3个月。这个病例的结果表明,尽管恩曲替尼在治疗脑转移灶方面显示出较好的活性,但其对于ROS1重排合并TP53突变的NSCLC的治疗效果不佳。目前尚无关于TP53突变的NSCLC的有效治疗方案。未来的研究可能会探索新的治疗策略,例如联合抗VEGF抗体等,以克服TP53突变对于ROS1重排NSCLC患者治疗反应的不利影响。此外,对于TP53突变的患者,应当密切监测其病情的进展,并定期进行影像学评估。
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人工智能预测揭秘新免疫治疗疗法!癌症患者惊喜不已

瑞士洛桑大学研究人员在Cancer Cell期刊上发表了一篇题为"Machine learning methods and harmonized datasets improve immunogenic neoantigen prediction"的研究论文,该研究开发了一种基于机器学习的方法,旨在改善对具有免疫原性的新抗原和突变的预测和筛选,以开发有效的个性化癌症免疫治疗方法。过去的研究已经提出了多种算法,根据新抗原在患者HLA分子上表现的可能性和被高亲和性T细胞克隆型特异性识别的可能性对其进行评分和排名。也有研究团队提供了突变检测和新抗原优先排序的方法。然而,不同实验室对新抗原的排名几乎没有共同性,不同数据集的免疫原性预测方法的表现也不一致。随着数百或数千个新抗原免疫原性测量数据集的出现,机器学习(ML)方法可以训练强大的免疫原性预测算法,同时考虑到数据的多维结构。最近的研究表明,基于机器学习模型的排名优于仅基于结合亲和力的排名。这种优先考虑免疫原性新抗原的改进对新抗原或mRNA疫苗尤为重要。在这项研究中,研究团队使用了两个公共数据集,分别来自美国国家癌症研究所(NCI)的112位癌症患者和来自肿瘤新抗原筛查联盟(TESLA)的8位癌症患者,以及一个由11位癌症患者组成的数据集,用于研究最先进的机器学习算法的性能。研究团队重新处理了所有120名癌症患者的全外显子组测序(WES)和RNA测序(RNA-seq)数据,并结合了11位患者的内部数据集,鉴定出46017个体细胞单核苷酸突变和1781445个新肽,其中212个突变和178个新肽具有免疫原性。这些结果表明,在大型美国国家癌症研究所(NCI)数据集上训练的分类器可以准确地预测每个测试数据集上新抗原的免疫原性。通过正交特征,基于机器学习的方法优于之前已发表的方法,并将排名前20的免疫原性肽数量增加了30%。与肿瘤新抗原筛查联盟(TESLA)研究报道的排名相比,该研究开发的机器学习方法在三个排名评估指标中的两个排名第一。除了通常用于新抗原优先排序的特征外,诸如新肽在HLA蛋白呈递热点内的位置、结合混杂性以及突变基因在致癌性中的作用等因素也是预测免疫原性的重要因素。除了对新抗原排序的机器学习方法的见解之外,该研究还提供了有价值的均匀化数据集,用于开发和基于新抗原的免疫疗法的配套算法。这项研究为免疫原性新抗原的预测和筛选提供了新的方法和思路。通过利用机器学习的能力和结合多个数据集的信息,研究团队成功地提高了新抗原免疫原性的预测准确性,并扩大了排名前20免疫原性肽数量。这对于个性化癌症免疫治疗的发展具有重要意义。未来的研究可以进一步优化和改进机器学习方法,探索更多的预测免疫原性的因素,并丰富均匀化数据集,以提供更准确和可靠的预测结果。这将有助于推动免疫疗法的发展,为患者提供更有效、个性化的治疗方案。总之,基于机器学习方法和均匀化数据集的研究对于改善免疫原性新抗原的预测具有重要意义。该研究不仅提供了新的预测方法和排名指标,还为个性化癌症免疫治疗的发展奠定了基础。进一步的研究将进一步推动免疫疗法的发展,为患者提供更好的治疗选择。
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