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            海步醫藥 | 創新藥論壇圓滿落幕

            海步醫藥 | 創新藥論壇圓滿落幕

            • 分類:海步動態
            • 發布時間:2021-04-02
            • 訪問量:0

            【概要描述】2021年4月1日,由海步醫藥、同創偉業發起,英飛智藥、科林利康、中和立達、Medleaves聯合主辦的“創新領航催振興 ?創新藥論壇”在北京亦莊啟幕。

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            本次論壇邀請了哈藥集團王海盛博士、百放英庫馬天偉博士做為活動的主持人和分享嘉賓,并邀請知名院校以及制藥行業、人工智能領域的相關專家、學者前來分享和交流。

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            經過多年快速發展,中國已成為全球第二大醫藥市場,在從醫藥大國到醫藥強國邁進的過程中,醫藥產業結構調整、轉型升級面臨多重挑戰,尋求技術創新是可持續發展的基石,人工智能的迅速發展在輔助新藥研發過程中發揮了重要作用。

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            主題一 ?技術推動新藥發展

            致辭嘉賓:劉長茹(海步醫藥 ?董事長兼總經理)? ? 主持人:周建國博士(科林利康 ?副總裁)

            ?

            報告主題:《AI 多維度表征技術在藥物發現中的應用》? ?報告嘉賓:徐優?。ㄓw智藥 ?聯合創始人)

            在藥物研發的配體篩選過程中, 基于相似的分子具有相似性質的核心概念,從分子的表征問題, 即如何將一個分子結構轉化為一個有效的數值向量, 和分子之間如何進行度量的問題, 系統闡述基于配體的AI篩選系統及成功應用案例.?

            成功案例分享(模擬抗體作用機制尋找小分子化合物):

            Daclizumab(達利珠單抗,靶向IL2R的單克隆抗體,多發性硬化癥(MS) 的復發型成年患者的治療) : 搜索了23種模擬Daclizumab作用機制的化合物,購買了19種,測試它們對IL2 刺激PBMC增殖的影響,14種抑制了PBMC的增殖。而高通量分析的命中率是 0.5-15%.

            "AI+專家"是基于AI平臺化篩選所存在的不足(如專家的經驗性靈感難以復刻;基于計算方式往往需要多類表征組合等), 目前階段所提出的最優解, Pharma Mind與AI多維度配體虛擬篩選的實現, 將會為我們提供更多的證據鏈來盡可能地降低不確定性.

            ?

            報告主題:《藥物研發領域AI應用的新發現》? ?報告嘉賓:裴劍鋒(英飛智藥 ?首席科學家)

            藥物研發周期長、費用高, 國內目前上游生命科學原創性研究正在加速積累,下游配套CRO/CDMO/CMO日趨成熟, 但存在新分子發現與轉化效率不足的問題. 通過AI輔助可以有效提升藥物研發速度、縮短研發周期、節省資金投入、提高新藥研發成功率.

            基于結構的從頭藥物設計的方法LigBuilder及蛋白質結合口袋分析在線計算平臺CavityPlus, 其巨大的待探索化學空間為藥物發現提供了新的可能, 并實現了程序設計分子難以合成的瓶頸.?

            ?

            報告主題:《小分子創新藥藥學研究的方法和策略》? ?報告嘉賓:張旭(海步醫藥 ?副總經理)

            創新藥藥學研究具有漸進性、階段性和不確定性特點, 其研究的廣度和深度伴隨臨床試驗的進展不斷推進, 而藥學是臨床評價的物質基礎和質量基礎, 小分子研究在新藥研究中的作用不容忽視. 基于風險是創新藥開發全生命后期的核心, 應客觀評估變更對藥品質量、臨床試驗受試者安全、臨床試驗結果可銜接性的可能影響.?

            CMC研發'快'是主題, 質量、交付和成本三因素協調統一, 并正確評估化合物前景, 進行全面的藥理、毒理及相互關系的評價, 才是CMC研發成功的關鍵因素.

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            報告主題: 《化學創新藥發明專利申請最新審查標準解讀》? ?報告嘉賓:鄭茹(中和立達 ?生物醫藥部總監)

            新藥開發對專利具有高度依賴性, 國內醫藥創新主體知識產權保護上面臨巨大困境, 首當其沖的是近年來眾多創新藥專利被無效, 且在基礎專利有效的情況下仿制藥強行仿制越來越普遍. 國內對于化學創新藥專利申請的政策近幾年不斷和國際接軌, 旨在全面提高專利質量和審查效率, 確保創新主體權益.?

            在專利申請過程中, 效果數據是藥物領域授權的基礎. 從專利法層面, 權利要求保護范圍與效果數據不匹配; 對開創性發明無法提供充分的數據論據; 無法精準明確改進型發明的創新點等, 是專利被駁回的主要原因. 人工智能藥物設計提升了藥物研發的效率, 但其專利申請依然存在痛點, 如技術領域交叉、審查標準混亂、AI技術迭代時間短等.

            專利保護是確保企業權益的有利壁壘, 但如何提升專利授權率依然是目前亟待解決的問題.

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            報告主題: 《新藥早期研發策略案列分享》? ?報告嘉賓:董欽生(科林利康 ?醫學總監)

            新藥早期研發存在諸多風險, 劑量和毒性是臨床上亙古不變的話題, 也是導致風險的重要因素. 突破性治療藥物在臨床試驗中, 樣本量+當前的療效是否足以預測產品具有明顯的臨床價值依然懸而未決. ?

            未來腫瘤的治療趨勢是Combo, Shp2的聯合機制將會一直T細胞抗腫瘤免疫反應, 目前全球Shp2抑制劑尚無產品上市, 進入臨床階段開發的品種極少, 隨著Relay Therapeutics、Novartis等公司的產品陸續在臨床取得進展, 未來該趨勢將會愈加明朗.

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            Panel環節, 各位嘉賓就創新藥發展展開, 從藥物研發案例到AI輔助新藥發現, 進行了分享和交流.

            創新是一個生態系統, 是醫藥行業的內驅力. 藥品創新, 需要從研發、技術、臨床等的全面賦能. '醫藥+AI'的領域交叉, 將會成為醫藥行業飛速發展的契機. 同時, 隨著疾病基礎研究和臨床結合, 且中國創新藥政策環境不斷優化, 國產創新藥產業的崛起將有力促進中國從醫藥大國邁向醫藥強國, 并將重新定義中國的'First in class'.?

            海步醫藥 | 創新藥論壇圓滿落幕

            【概要描述】2021年4月1日,由海步醫藥、同創偉業發起,英飛智藥、科林利康、中和立達、Medleaves聯合主辦的“創新領航催振興 ?創新藥論壇”在北京亦莊啟幕。

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            本次論壇邀請了哈藥集團王海盛博士、百放英庫馬天偉博士做為活動的主持人和分享嘉賓,并邀請知名院校以及制藥行業、人工智能領域的相關專家、學者前來分享和交流。

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            經過多年快速發展,中國已成為全球第二大醫藥市場,在從醫藥大國到醫藥強國邁進的過程中,醫藥產業結構調整、轉型升級面臨多重挑戰,尋求技術創新是可持續發展的基石,人工智能的迅速發展在輔助新藥研發過程中發揮了重要作用。

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            主題一 ?技術推動新藥發展

            致辭嘉賓:劉長茹(海步醫藥 ?董事長兼總經理)? ? 主持人:周建國博士(科林利康 ?副總裁)

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            報告主題:《AI 多維度表征技術在藥物發現中的應用》? ?報告嘉賓:徐優?。ㄓw智藥 ?聯合創始人)

            在藥物研發的配體篩選過程中, 基于相似的分子具有相似性質的核心概念,從分子的表征問題, 即如何將一個分子結構轉化為一個有效的數值向量, 和分子之間如何進行度量的問題, 系統闡述基于配體的AI篩選系統及成功應用案例.?

            成功案例分享(模擬抗體作用機制尋找小分子化合物):

            Daclizumab(達利珠單抗,靶向IL2R的單克隆抗體,多發性硬化癥(MS) 的復發型成年患者的治療) : 搜索了23種模擬Daclizumab作用機制的化合物,購買了19種,測試它們對IL2 刺激PBMC增殖的影響,14種抑制了PBMC的增殖。而高通量分析的命中率是 0.5-15%.

            "AI+專家"是基于AI平臺化篩選所存在的不足(如專家的經驗性靈感難以復刻;基于計算方式往往需要多類表征組合等), 目前階段所提出的最優解, Pharma Mind與AI多維度配體虛擬篩選的實現, 將會為我們提供更多的證據鏈來盡可能地降低不確定性.

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            報告主題:《藥物研發領域AI應用的新發現》? ?報告嘉賓:裴劍鋒(英飛智藥 ?首席科學家)

            藥物研發周期長、費用高, 國內目前上游生命科學原創性研究正在加速積累,下游配套CRO/CDMO/CMO日趨成熟, 但存在新分子發現與轉化效率不足的問題. 通過AI輔助可以有效提升藥物研發速度、縮短研發周期、節省資金投入、提高新藥研發成功率.

            基于結構的從頭藥物設計的方法LigBuilder及蛋白質結合口袋分析在線計算平臺CavityPlus, 其巨大的待探索化學空間為藥物發現提供了新的可能, 并實現了程序設計分子難以合成的瓶頸.?

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            報告主題:《小分子創新藥藥學研究的方法和策略》? ?報告嘉賓:張旭(海步醫藥 ?副總經理)

            創新藥藥學研究具有漸進性、階段性和不確定性特點, 其研究的廣度和深度伴隨臨床試驗的進展不斷推進, 而藥學是臨床評價的物質基礎和質量基礎, 小分子研究在新藥研究中的作用不容忽視. 基于風險是創新藥開發全生命后期的核心, 應客觀評估變更對藥品質量、臨床試驗受試者安全、臨床試驗結果可銜接性的可能影響.?

            CMC研發'快'是主題, 質量、交付和成本三因素協調統一, 并正確評估化合物前景, 進行全面的藥理、毒理及相互關系的評價, 才是CMC研發成功的關鍵因素.

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            報告主題: 《化學創新藥發明專利申請最新審查標準解讀》? ?報告嘉賓:鄭茹(中和立達 ?生物醫藥部總監)

            新藥開發對專利具有高度依賴性, 國內醫藥創新主體知識產權保護上面臨巨大困境, 首當其沖的是近年來眾多創新藥專利被無效, 且在基礎專利有效的情況下仿制藥強行仿制越來越普遍. 國內對于化學創新藥專利申請的政策近幾年不斷和國際接軌, 旨在全面提高專利質量和審查效率, 確保創新主體權益.?

            在專利申請過程中, 效果數據是藥物領域授權的基礎. 從專利法層面, 權利要求保護范圍與效果數據不匹配; 對開創性發明無法提供充分的數據論據; 無法精準明確改進型發明的創新點等, 是專利被駁回的主要原因. 人工智能藥物設計提升了藥物研發的效率, 但其專利申請依然存在痛點, 如技術領域交叉、審查標準混亂、AI技術迭代時間短等.

            專利保護是確保企業權益的有利壁壘, 但如何提升專利授權率依然是目前亟待解決的問題.

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            報告主題: 《新藥早期研發策略案列分享》? ?報告嘉賓:董欽生(科林利康 ?醫學總監)

            新藥早期研發存在諸多風險, 劑量和毒性是臨床上亙古不變的話題, 也是導致風險的重要因素. 突破性治療藥物在臨床試驗中, 樣本量+當前的療效是否足以預測產品具有明顯的臨床價值依然懸而未決. ?

            未來腫瘤的治療趨勢是Combo, Shp2的聯合機制將會一直T細胞抗腫瘤免疫反應, 目前全球Shp2抑制劑尚無產品上市, 進入臨床階段開發的品種極少, 隨著Relay Therapeutics、Novartis等公司的產品陸續在臨床取得進展, 未來該趨勢將會愈加明朗.

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            Panel環節, 各位嘉賓就創新藥發展展開, 從藥物研發案例到AI輔助新藥發現, 進行了分享和交流.

            創新是一個生態系統, 是醫藥行業的內驅力. 藥品創新, 需要從研發、技術、臨床等的全面賦能. '醫藥+AI'的領域交叉, 將會成為醫藥行業飛速發展的契機. 同時, 隨著疾病基礎研究和臨床結合, 且中國創新藥政策環境不斷優化, 國產創新藥產業的崛起將有力促進中國從醫藥大國邁向醫藥強國, 并將重新定義中國的'First in class'.?

            • 分類:海步動態
            • 發布時間:2021-04-02
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            2021年4月1日,由海步醫藥、同創偉業發起,英飛智藥、科林利康、中和立達、Medleaves聯合主辦的“創新領航催振興  創新藥論壇”在北京亦莊啟幕。

             

             

            本次論壇邀請了哈藥集團王海盛博士、百放英庫馬天偉博士做為活動的主持人和分享嘉賓,并邀請知名院校以及制藥行業、人工智能領域的相關專家、學者前來分享和交流。

             

            經過多年快速發展,中國已成為全球第二大醫藥市場,在從醫藥大國到醫藥強國邁進的過程中,醫藥產業結構調整、轉型升級面臨多重挑戰,尋求技術創新是可持續發展的基石,人工智能的迅速發展在輔助新藥研發過程中發揮了重要作用。

             

            專題一  技術推動新藥發展

            致辭嘉賓:劉長茹(海步醫藥  董事長兼總經理)    主持人:周建國博士(科林利康  副總裁)

             

            報告主題:《AI 多維度表征技術在藥物發現中的應用》   報告嘉賓:徐優?。ㄓw智藥  聯合創始人)

            在藥物研發的配體篩選過程中, 基于相似的分子具有相似性質的核心概念,從分子的表征問題, 即如何將一個分子結構轉化為一個有效的數值向量, 和分子之間如何進行度量的問題, 系統闡述基于配體的AI篩選系統及成功應用案例. 

            成功案例分享(模擬抗體作用機制尋找小分子化合物):

            Daclizumab(達利珠單抗,靶向IL2R的單克隆抗體,多發性硬化癥(MS) 的復發型成年患者的治療) : 搜索了23種模擬Daclizumab作用機制的化合物,購買了19種,測試它們對IL2 刺激PBMC增殖的影響,14種抑制了PBMC的增殖。而高通量分析的命中率是 0.5-15%.

            "AI+專家"是基于AI平臺化篩選所存在的不足(如專家的經驗性靈感難以復刻;基于計算方式往往需要多類表征組合等), 目前階段所提出的最優解, Pharma Mind與AI多維度配體虛擬篩選的實現, 將會為我們提供更多的證據鏈來盡可能地降低不確定性.

             

            報告主題:《藥物研發領域AI應用的新發現》   報告嘉賓:裴劍鋒(英飛智藥  首席科學家)

            藥物研發周期長、費用高, 國內目前上游生命科學原創性研究正在加速積累,下游配套CRO/CDMO/CMO日趨成熟, 但存在新分子發現與轉化效率不足的問題. 通過AI輔助可以有效提升藥物研發速度、縮短研發周期、節省資金投入、提高新藥研發成功率.

            基于結構的從頭藥物設計的方法LigBuilder及蛋白質結合口袋分析在線計算平臺CavityPlus, 其巨大的待探索化學空間為藥物發現提供了新的可能, 并實現了程序設計分子難以合成的瓶頸. 

             

            報告主題:《小分子創新藥藥學研究的方法和策略》   報告嘉賓:張旭(海步醫藥  副總經理)

            創新藥藥學研究具有漸進性、階段性和不確定性特點, 其研究的廣度和深度伴隨臨床試驗的進展不斷推進, 而藥學是臨床評價的物質基礎和質量基礎, 小分子研究在新藥研究中的作用不容忽視. 基于風險是創新藥開發全生命后期的核心, 應客觀評估變更對藥品質量、臨床試驗受試者安全、臨床試驗結果可銜接性的可能影響. 

            CMC研發'快'是主題, 質量、交付和成本三因素協調統一, 并正確評估化合物前景, 進行全面的藥理、毒理及相互關系的評價, 才是CMC研發成功的關鍵因素.

             

            報告主題: 《化學創新藥發明專利申請最新審查標準解讀》   報告嘉賓:鄭茹(中和立達  生物醫藥部總監)

            新藥開發對專利具有高度依賴性, 國內醫藥創新主體知識產權保護上面臨巨大困境, 首當其沖的是近年來眾多創新藥專利被無效, 且在基礎專利有效的情況下仿制藥強行仿制越來越普遍. 國內對于化學創新藥專利申請的政策近幾年不斷和國際接軌, 旨在全面提高專利質量和審查效率, 確保創新主體權益. 

            在專利申請過程中, 效果數據是藥物領域授權的基礎. 從專利法層面, 權利要求保護范圍與效果數據不匹配; 對開創性發明無法提供充分的數據論據; 無法精準明確改進型發明的創新點等, 是專利被駁回的主要原因. 人工智能藥物設計提升了藥物研發的效率, 但其專利申請依然存在痛點, 如技術領域交叉、審查標準混亂、AI技術迭代時間短等.

            專利保護是確保企業權益的有利壁壘, 但如何提升專利授權率依然是目前亟待解決的問題.

             

            報告主題: 《新藥早期研發策略案列分享》   報告嘉賓:董欽生(科林利康  醫學總監)

            新藥早期研發存在諸多風險, 劑量和毒性是臨床上亙古不變的話題, 也是導致風險的重要因素. 突破性治療藥物在臨床試驗中, 樣本量+當前的療效是否足以預測產品具有明顯的臨床價值依然懸而未決.  

            未來腫瘤的治療趨勢是Combo, Shp2的聯合機制將會一直T細胞抗腫瘤免疫反應, 目前全球Shp2抑制劑尚無產品上市, 進入臨床階段開發的品種極少, 隨著Relay Therapeutics、Novartis等公司的產品陸續在臨床取得進展, 未來該趨勢將會愈加明朗.

             

             

            Panel環節, 各位嘉賓就創新藥發展展開, 從藥物研發案例到AI輔助新藥發現, 進行了分享和交流.

            創新是一個生態系統, 是醫藥行業的內驅力. 藥品創新, 需要從研發、技術、臨床等的全面賦能. '醫藥+AI'的領域交叉, 將會成為醫藥行業飛速發展的契機. 同時, 隨著疾病基礎研究和臨床結合, 且中國創新藥政策環境不斷優化, 國產創新藥產業的崛起將有力促進中國從醫藥大國邁向醫藥強國, 并將重新定義中國的'First in class'. 

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