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AL-102 (Ayala)克罗恩病肺炎球菌感染FGFRL1APOC3辉瑞
12.9
药物
4.8
靶点
135.6
组织机构
102.9
/
18.6
临床试验 / 临床结果
5137.7
文献
1770.6
专利
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首款重磅ADC!葛兰素史克新药正式在美国上市批准
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首款重磅ADC!葛兰素史克新药正式在美国上市批准
2025-10-25
10月23日,葛兰素史克(GSK)宣布其创新药物BCMA ADC——玛贝兰妥单抗(Belantamab mafodotin)成功获得美国食品药品监督管理局(FDA)的正式批准。这款药物将与硼替佐米和地塞米松联合使用,专用于治疗复发或难治性多发性骨髓瘤的成年人患者。这些患者需已接受过至少两种疗法,包括蛋白酶体抑制剂和免疫调节剂。这一批准标志
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通化东宝门冬胰岛素注射液获批境外药品注册证书
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通化东宝门冬胰岛素注射液获批境外药品注册证书
2025-10-25
通化东宝药业股份有限公司近日发布公告,宣布公司生产的门冬胰岛素注射液已获得印度尼西亚共和国食品药品监督管理局颁发的药品注册证书。这一批准意味着公司在印度尼西亚的市场拓展取得了新的进展,为当地患者提供了重要的治疗选项。 获得药品注册证书的详细信息 门冬胰岛素注射液的商品名称为EZ RAPID,其通用名称为门冬胰岛素注射液,属于注射剂型,规
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赛诺菲:Dupixent单季度销售额首破40亿欧元
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赛诺菲:Dupixent单季度销售额首破40亿欧元
2025-10-25
2025年10月24日,赛诺菲公布了其2025年第三季度财报。数据显示,该季度公司营收达到124.34亿欧元,同比增加7%。与此同时,其业务毛利润也上升至98.15亿欧元,增长率高达10.6%。 在具体产品表现上,赛诺菲的新型自免之王IL-4R抗体Dupixent(度普利尤)表现尤为出色。此产品首次在单季度内的销售额突破40亿欧元大关,
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2025年赛诺菲交易收购策略分析

2025年赛诺菲交易收购策略分析

赛诺菲是一家全球知名跨国制药公司,成立于1973年,总部位于法国巴黎。2024年《财富》世界500强排行榜,赛诺菲位列第297。赛诺菲的王牌产品度普利尤单抗(Dupixent)2024年以141.79亿美元的销售额成为新一代“自免药王”,其主要适应症包括特应性皮炎、哮喘等。Dupixent去年占据了赛诺菲总收入的将近20%,且这比例仍然在不断增加。除去Dupixent之外,赛诺菲的其他重磅单品都面临着专利悬崖的到来,同时赛诺菲一些管线在临床研究中进展也不顺利,如抗OX40L配体抗体amlitelimab在针对哮喘的II期试验中未能达到主要终点;口服TNF抑制剂balinatunfib在银屑病II期研究中也未能达到目标;IL-33药物itepekimab在两项针对慢性阻塞性肺病(COPD)的III期试验中,其中一项(Aerify-2)未能达到主要终点。因此赛诺菲加快了交易和并购的速度,希望能够通过交易,丰富其研发管线。通过分析2025年赛诺菲的一些交易发现,交易涉及到的靶点,例如 KIT, TREM2, STAT6, IRAK4,都是小分子药物研发的热门靶点。该报告中,我们会简单分析它们的专利及竞争格局。

GLP1R 小分子激动剂专利 fast follow 策略

GLP1R 小分子激动剂专利 fast follow 策略

2025年8月5日。辉瑞宣布其口服GLP-1受体激动剂PF-06954522停止开发,辉瑞宣称PF-06954522的停止是决策调整而非有任何不良反应。之前辉瑞两款口服GLP-1受体激动剂Lotiglipron和Danuglipron因肝损伤风险终止研发。这标志着辉瑞小分子GLP-1管线全面退出减重药物竞争。而仅仅过了2天后,8月7日礼来宣布其口服小分子激动剂的临床III期结果。帮助肥胖患者体重最多减少了11%,低于市场预期,因此股价大跌。辉瑞和礼来是小分子GLP-1受体激动剂开发的领导者,因此对于口服小分子GLP-1受体激动剂的研发是一个重大挫折。恒瑞小分子GLP-1受体激动剂通过NewCo出海,诚益生物小分子GLP-1受体激动剂授权给阿斯利康,翰森制药小分子GLP-1受体激动剂授权给默沙东,石药集团小分子GLP-1受体激动剂授权给Madrigal,信达生物也申报了小分子GLP-1受体激动剂等等。下文我们会从专利角度来探讨GLP1R小分子激动剂fast follow策略。

Chai-2模型发布掀起“AI抗体设计”风暴

Chai-2模型发布掀起“AI抗体设计”风暴

2025年6月30日,OpenAI支持的Chai Discovery推出Chai-2,这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力。Chai-2能够在不依赖现有抗体或高通量筛选的情况下,完全零样本生成抗体,实现了两位数的成功率,较传统方法提高了100倍。将原本需要几个月时间的抗体从头设计工作压缩至两周以内,显著加速药物发现的进程。 随着计算机算力和深度学习技术的迅速发展,尤其是生成式语言模型(如GPT系列)和表征式语言模型(如 BERT 系列)的出现,为抗体设计与优化提供了更为强大和高效的工具。同时,既往的抗体文库测序工作积累了大量序列数据。这些模型通过自监督学习大量抗体序列数据,挖掘潜在的抗体进化信息和共性特征,使得利用语言模型指导实验方法进行抗体开发成为可能。 随着语言模型辅助人工智能抗体设计与优化领域相关研究进展,出现大量有价值的研究成果。Bai和Chungyoun等提出抗体预训练语言模型构建、抗体序列生成以抗体三维结构预测为该领域的3个重要研究任务。 在计算和AI领域,尤其是生成式扩散模型方面,已经开始着手解决这些难题,为抗体设计提供了新颖的方法。基于扩散的生成方法辅助抗体设计,包括从头设计抗体以及互补决定区(CDR)环的优化。Chai-2便是生成式扩散模型的一种,它采用全原子扩散模型+条件生成(抗原导向)的方式,从输入的已知靶点结构和表位残基开始,设计出特异性结合该表位的序列与全原子结构。

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