"新藥研發(fā)充滿了挑戰(zhàn)和不確定性，過往所使用的孤立或單一的研究方法與思路，對復雜疾?。ū热绨┌Y）發(fā)生、發(fā)展機理的調查只是管中窺豹。如今，多組學研究從基因組學、轉錄組學、表觀遺傳學、蛋白組學、免疫組學、代謝組學等方面著手，對疾病的整體調控網(wǎng)絡有了更精準的解析，在分子機制層面提升對靶點、適應癥、生物標志物的評估和發(fā)現(xiàn)能力，為創(chuàng)新藥物研發(fā)帶來了巨大機遇。"
新藥研發(fā)的歷程
新藥研發(fā)是制藥產業(yè)的發(fā)展基石，經歷了從化學藥到生物制劑的不同階段。早在19世紀，以化學提純及合成技術為核心的 “化學合成藥”開啟了現(xiàn)代制藥研發(fā)，也誕生了一批最早的現(xiàn)代制藥企業(yè)，輝瑞、默沙東、羅氏、GSK、諾華等?；诨衔镅芯恐扑幑に嚨呐d盛一直持續(xù)到20世紀60年代分子生物學普及之前。此后在分子生物學、高通量篩選的引領下，基于靶點的制藥研究以及生物制劑開始興起。2000年，人類基因組草圖的繪就，代表著對人類基因組的初步探索成功，為此后的精準醫(yī)療奠定基礎，“轉化醫(yī)學”概念也應運而生。到如今，基于多組學數(shù)據(jù)分析，對復雜疾病獲得更全面、更深入的了解，也為新藥研發(fā)帶來了新的契機。
多組學技術成為國際創(chuàng)新藥物研發(fā)的主流方向
疾病的發(fā)生、發(fā)展是一個復雜過程。基因變異、表觀遺傳的改變、基因表達水平、翻譯后修飾、代謝結構異常等諸多因素，都會影響生命體特征的改變。近年來，單一組學研究瓶頸逐步顯現(xiàn)，多組學漸成發(fā)展趨勢。多組學聯(lián)合研究從多分子層次出發(fā)，通過整合生物系統(tǒng)中基因組、轉錄組、蛋白質組、修飾組、代謝組、免疫組等細分方向，從多個維度呈現(xiàn)生物系統(tǒng)中立體的生物學過程。將這些豐富的信息關聯(lián)起來，可極大地豐富我們對疾病的認知，并將為創(chuàng)新藥物研發(fā)帶來巨大機遇。越來越多的新藥研發(fā)企業(yè)正在借助多組學技術，為創(chuàng)新藥物研發(fā)提供更多的底層數(shù)據(jù)支持，促進新藥靶點發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化藥品臨床試驗標準，提高藥物研發(fā)成功率。
多組學技術在新藥研發(fā)中的應用
1、藥物靶點發(fā)現(xiàn)
從疾病表型或某種生物現(xiàn)象出發(fā)，尋找影響疾病發(fā)生發(fā)展的關鍵因子或通路，一直是疾病機制研究中的難點。組學技術的出現(xiàn)大大降低了這一研究領域的難度。通過轉錄組、蛋白質組或代謝組學進行全面的整合分析，篩選差異表達基因、蛋白或差異代謝物，尋找發(fā)生變化的關鍵通路與靶點。再針對這些通路或靶點，通過一系列的分子機制研究、功能驗證等，對下游的調控網(wǎng)絡進行研究，找到關鍵的調控機制，可以挖掘出潛在的治療靶點，以進行更精準藥物開發(fā)。
2、生物標志物鑒定
生物標志物是指可供客觀測評的某種特征性生化指標，通過對它的測定可以獲知機體所處的生物學進程。檢查一種疾病的特異性生物標志物，可對疾病的診斷及藥物臨床試驗的結果評價起到關鍵作用。標志物的篩選通常需要借助高通量的多組學手段，對大規(guī)模臨床樣本進行代謝組學或蛋白組學測定，篩選到具有統(tǒng)計學意義的差異代謝物或蛋白，經過一系列復雜的生物信息學分析，篩選出目標生物標志物。基于多組學數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)有價值的生物標志物，富集潛在受益人群，助力新藥研發(fā)。
3、耐藥機制研究
生存的進化壓力推動了耐藥性的出現(xiàn)，從而對現(xiàn)代醫(yī)學提出了重大挑戰(zhàn)。耐藥性降低了藥物的有效時間，并限制了患者的治療選擇，造成了沉重的經濟負擔。越來越多的藥物被發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)耐藥，而耐藥產生的機制有很多，在分子水平上，抗性通常與遺傳變化有關，例如位點突變，缺失和基因擴增。為了降低耐藥性，需要對耐藥機制進行深入研究?；诙嘟M學數(shù)據(jù)，可以深入解讀藥物耐藥機制，發(fā)現(xiàn)藥物研發(fā)改進方向，探索序貫用藥方案，以實現(xiàn)患者的長期獲益。
4、疾病分型和適應癥選擇
基于蛋白基因組學的疾病分子分型研究是目前臨床研究領域的熱點，尤其在腫瘤精準醫(yī)療領域。2016年，美國更是將基因組和蛋白質組作為常規(guī)檢查手段，對癌癥病人進行個性化蛋白基因組檢測，為更精準的個性化用藥提供指導。將基因組、轉錄組、蛋白質組、修飾蛋白質組的數(shù)據(jù)整合，從多個層面重新定義疾病的分型，以此進行更精準的用藥指導和藥物開發(fā)。在新藥研發(fā)過程中，基于多組學數(shù)據(jù)挖掘和分析，指導在創(chuàng)新藥的臨床試驗中選擇合適的適應癥并建立合適的臨床試驗入組標準，可以提高藥物研發(fā)成功率。
堅定看好多組學技術賦能新藥研發(fā)，助力國內創(chuàng)新藥蓬勃發(fā)展
惠遠資本持續(xù)關注多組學技術領域，通過深入的行業(yè)和技術研究，尋找以市場需求為導向、以創(chuàng)新技術為核心的標桿企業(yè)，期待共同攜手推動國內新藥研發(fā)的發(fā)展，為整個行業(yè)和社會創(chuàng)造長期價值。我們很榮幸近期投資了國內領先的應用多組學技術賦能新藥研發(fā)的平臺公司-普瑞基準。普瑞基準以先進的多組學技術、生物信息學和AI算法為核心，基于獨立開發(fā)的AI驅動的海量多組學數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)AIBERT，為藥企及生物科技公司提供全球領先水準的藥物機制研究、生物標志物發(fā)現(xiàn)、基于生物標志物的差異化研發(fā)策略、臨床統(tǒng)計、中心實驗室、伴隨診斷開發(fā)等創(chuàng)新服務，目前已與多家國內外領先的藥企及生物科技公司形成深度合作，助力多個新藥的研發(fā)和獲批。我們堅定看好公司在多組學新藥研發(fā)服務的領先優(yōu)勢和成長價值，我們相信，未來在公司的服務下，能加速更多的創(chuàng)新藥物成功上市，給臨床患者創(chuàng)造價值。
