目录 03导语 04Chapter1 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 12Chapter2 人工智能,多场景赋能新药研发 24Chapter3 合成生物学,理性设计新药研发 36Chapter4 基因递送,破局基因治疗新时代 48Chapter5 类器官和器官芯片,药物研发模型的未来 63展望 64版权说明 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。 Chapter1 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 •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。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。 图1|全球新药研发市场规模现状及预测(来源:中国药科大学学报,DeepTech整理) 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。 图2|历年美国FDA获批新药数量(来源:中国药科大学学报,DeepTech整理) 随着肿瘤学说、免疫学说、人类基因组研究、单克隆抗体和抗原技术发展与积累,靶向药物在21世纪初迎来爆发式增长,将疾病治疗推进生物分子水平的新时代。 代表药物:利妥昔单抗1997年,伊马替尼2001年。 2011年:ADC进入规模商业化 ADC概念于1967年首次提出,首款ADC获批于2000年,但由于副作用较大等问题于2010年退市。随着小分子毒素、偶联方式、连接子以及抗体等领域技术的积累,ADC药物快速发展。2011年ADC新药接连获批进入爆发期。 代表药物:维布妥昔单抗2011年。 2015年:抗体药进入双抗时代 双抗概念于1960年首次提出。在过去的半个多世纪,解决了免疫原性、蛋白表达水平、CMC、药代药动、生理学机理等众多难题,最终迎来双抗药物的商业化。 代表药物:博纳吐单抗2014年 2016年:核酸药物步入发展快车道 核酸药物的发展曾因稳定性、安全性等问题一度被各大药厂停止开发。近年来随着化学修饰、靶向肝技术平台的突破带来诸多新药的获批,叠加新冠疫情中两款mRNA疫苗获紧急使用授权被证明的安全性及有效性,行业关注度逐渐提高,发展开始加速。 代表药物:依特立生和诺西那生钠2016年。 2017年:基因细胞治疗浪潮掀起 1972年首次提出基因治疗的概念。 1990年进行了全球首次人体基因治疗的临床试验。2017年首款CAR-T获批,基因细胞治疗进入快速发展时期。基因细胞治疗已在遗传病及恶性肿瘤等领域取得成果。 代表药物:替沙来塞2017年 1980年代:重组基因药物崛起 1980年代,基因重组技术的应用催生了重组基因药物,进而诞生了人重组胰岛素、重组生长激素、重组干扰素等重组基因药物。 2000年:靶向药物引领治疗新时代 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。 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%;IND1821件(953个品种),同比增长79.23%;NDA65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%;IND1559件(831个品种),同比增长65.32%;NDA69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。 图3|2017-2021年创新药IND受理量(件) (来源:CDE,DeepTech整理) 图5|2017-2021年创新药IND批准量(件) (来源:CDE,DeepTech整理) 图4|2017-2021年创新药NDA受理量(件) (来源:CDE,DeepTech整理) 图6|2017-2021年创新药NDA建议批准量(件) (来源:CDE,DeepTech整理) 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Licenseout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Licenseout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。 图7|我国创新药Licenseout数量和交易总金额(来源:公开资料整理) 2022年是我国创新药Licenseout爆发之年。2022年我国药企达成44起Licenseout跨境交易,而前十大Licenseout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Licenseout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Licenseout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。 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。 图8|新药研发全生命周期(来源:PharmaceuticalResearchandManufacturersofAmerica,DeepTech整理) •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(TuftsCenterfortheStudyofDrugDevelopment)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NatureReviewsDrugDiscovery杂志报道,新药研发成功率仅有4.1% (行业平均水平)。 图9|已批准新药临床前成本、临床成本和总成本的资本化趋势(来源:JournalofHealthEconomics,DeepTech整理) 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:NatureReviewsDrugDiscovery,DeepTech整理) 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。 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。 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。 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。 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