This research is being done to test whether the investigational drug marizomib is safe and effective when used in combination with standard of care drugs for the treatment of multiple myeloma.

开始日期2024-03-01

申办/合作机构

Dana-Farber Cancer Institute, Inc.

[+1]

NCT04341311

/ Terminated临床1期IIT

Phase 1 Trial of Marizomib Alone and in Combination With Panobinostat for Children With Diffuse Intrinsic Pontine Glioma

This research study is evaluating the safety, tolerability and preliminary efficacy of the drugs marizomib and panobinostat in pediatric patients with diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG).
The names of the study drugs involved in this study are:
* Marizomib
* Panobinostat

开始日期2020-08-10

申办/合作机构

Dana-Farber Cancer Institute, Inc.

[+2]

NCT03727841

/ Terminated临床2期IIT

Phase II Clinical Trial of Marizomib for Recurrent Low-Grade and Anaplastic Supratentorial, Infratentorial and Spinal Cord Ependymoma

Background:
Ependymomas are rare tumors that arise from the ependyma. That is a tissue of the central nervous system. They can develop in the brain or the spine. They are usually treated with surgery, radiation, and/or chemotherapy. Researchers want to see if the new drug marizomib can help people with a certain kind of ependymoma.
Objective:
To see if marizomib stops tumor growth and prolongs the time that the tumor is controlled.
Eligibility:
Adults age 18 and older who have been diagnosed with ependymomas and have already been treated with standard therapies
Design:
Participants will be screened with the following tests or recent results from similar tests:
* Medical history
* Physical exam
* Neurological assessment
* Electrocardiogram (EKG) to evaluate the heart
* Review of symptoms and ability to perform normal activities
* Computed tomographic scan (CT) or magnetic resonance imaging (MRI) to produce an image of the brain or spine.
* Blood and urine tests
* Tests of tumor samples. Participants may have to have new tumor samples taken.
Participants will get the study drug in cycles. Each cycle is 4 weeks. Participants will have up to 24 cycles.
Participants will get the study drug through a small plastic tube in a vein on days 1, 8, and 15 of each cycle.
During each cycle, some screening tests will be repeated.
Participants will answer questions about their general well-being and functioning.
About 4 5 weeks after finishing the study drug, participants will have a follow-up visit. They will answer questions about their health, get a physical and a neurological exam, and have blood tests. They may have an MRI or CT scan.
...

开始日期2020-01-22

申办/合作机构

National Cancer Institute

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2026-02-01·AMERICAN JOURNAL OF VETERINARY RESEARCH

Plasma concentrations of mirtazapine are significantly different between sampling sites after oral administration in alpacas

Article

作者: Lacey, Emilee K. ; Davis, Jennifer L. ; Wilson, Katherine E.

Abstract:

Objective:

To evaluate the pharmacokinetics of mirtazapine (MRZ) after single-dose oral administration in healthy adult alpacas and compare concentrations at 2 venous sampling sites.

Methods:

This study was conducted during the weeks of January 29, 2024, and February 15, 2024. A single dose of 2 mg/kg MRZ was administered orally via syringe to 7 healthy adult alpacas. Blood was collected from jugular vein (JV; n = 7) and cephalic vein (CV; 5) catheters immediately prior to and at predetermined times for 24 hours after administration. Plasma MRZ concentrations were determined by UPLC-MS-MS. Pharmacokinetic parameters were determined for each sampling site, and statistical analysis was performed by paired t tests.

Results:

Mean maximum plasma concentrations (C max ) from JV samples (183 ± 95.2 ng/mL) occurred at time 0.0281 ± 0.029 hours and were significantly higher than CV samples’ C max (4.84 ± 2.37 ng/mL), which occurred at time 0.464 ± 0.093 hours. Comparison of dose-corrected C max and area under the concentration-time curve from time zero extrapolated to infinity with those previously reported show the C max from JV samples in alpacas is similar to cats (166 ng/mL), but the C max from the CV samples failed to reach that reported in dogs (140 ng/mL) and people (123 ng/mL).

Conclusions:

Plasma concentrations of MRZ were significantly different between sampling sites, resulting in different interpretations for potential use in alpacas.

Clinical Relevance:

Additional information is needed before using oral MRZ in alpacas, including studies of different doses, formulations, or routes of administration.

2025-12-01·Pharmaceutical Science Advances

Nasal powder formulation employing microenvironmental pH-modifier for rapid absorption of mirtazapine

Article

作者: Onoue, Satomi ; Shino, Michihiro ; Shinsato, Kaori ; Kihara, Tsubasa ; Yamada, Kohei ; Yasui, Hirofumi ; Sato, Hideyuki

Antidepressant mirtazapine (MRZ) has been drawing attention in the management of delirium. However, oral use of MRZ could have drawbacks in onset of actions and ease of administration by caregivers. This study was the first attempt to develop nasal powder formulation (NP), an easily-administered formulation, of MRZ containing a microenvironmental pH-modifier for rapid dissolution and absorption. Ten mixtures of MRZ and counterions were tested in terms of the supersaturation level and stability to select a favorable pH-modifier. NP of MRZ (NP/MRZ) with the selected counterion was prepared by jet milling and characterized regarding physicochemical properties and pharmacokinetic (PK) behaviors after intranasal administration to rabbits. In phosphate buffer solution (PBS, pH5.6), glutamic acid (Glu) showed 10.7-fold supersaturation of MRZ, with the value being the highest among the ten counterions tested. The addition of Glu led to no significant change in the photostability or chemical stability of MRZ compared with crystalline MRZ. NP/MRZ with Glu (NP/MRZ-E) consisted of microcrystals of MRZ and Glu attached to lactose carriers, and over 93% of MRZ was emitted from a capsule in Jetlizer™. Both NP/MRZ-E and NP/MRZ exhibited enhanced dissolution in PBS compared with crystalline MRZ, and more rapid dissolution was observed for NP/MRZ-E. In rabbits, a crushed MRZ tablet (3 mg-MRZ/kg, p.o.) exhibited a time to maximum plasma concentration (T _max) and bioavailability (BA) of 72 min and 10%, respectively. NP/MRZ-E (0.3 mg-MRZ/kg, i.n.) showed T _max of <5 min with BA of 93%, and this result might be due to rapid dissolution/permeation in nasal mucosa and avoidance of the hepatic first-pass effect. In conclusion, NP employing a microenvironmental pH-modifier would be a promising dosage form of MRZ to offer rapid nasal absorption.

2025-10-01·Pharmacological Reports

Correction: Marizomib in the therapy of brain tumors—how far did we go and where do we stand?

作者: Kusaczuk, Magdalena ; Domasik, Julia ; Piskorz, Wiktoria Monika

项与 Marizomib 相关的新闻（医药）

2025-12-24

·ETPharma

Bristol Myers lines up many launches for India with 'AI' speed

Mumbai: Bristol Myers Squibb is positioning India as a key growth engine as the US biopharma major enters one of its most active pipeline phases and looks to reshape pharmaceutical commercialisation harnessing artificial intelligence. BMS, which grossed over $48 billion in sales last year, expects multiple global data readouts over the next 12-18 months across drugs in oncology, haematology, cardiovascular, and immunology. This comes at a time when it is scaling up its presence in India with new launches, such as mavacamten (Camzyos) for hypertrophic cardiomyopathy and an expanding oncology portfolio. The pipeline also includes iberdomide and marizomib for multiple myeloma, milvexian in cardiovascular disease for stroke prevention and atrial fibrillation, GPRC5D, a novel cell therapy agent, and melpront for pulmonary fibrosis. "This is a really exciting time for the company," said Adam Lenkowsky, executive vice-president and chief commercialisation officer at BMS. "In India today, we've been growing rapidly with our inline products, largely in the oncology space. India is an important market where we've seen strong growth, great performance, and we're looking to bring more and more products here to help more patients." The company is investing over $100 million in AI-led commercialisation, and its recently launched Gen AI hub in partnership with Accenture in Mumbai will be at the centre of this plan. The hub is designed to sharply cut drug commercialisation timelines and update prescribers on new clinical trial data from five to six months to as little as two weeks while enabling more personalised engagement with physicians and patients globally. "This will improve the timeliness of communication. But importantly, we expect to see increased adoption of our newer medicines. Typically, it takes us six to 12 months to understand how our physicians are engaging with their content, and ultimately, what that does from a new brand share perspective. We'll be able to do that now much faster," said Lenkowsky. "We are not leveraging India as a backend office or a GCC (global capability centre)," said Anvita Karara, head of AI commercial transformation at BMS. "The Mumbai team is leading AI. That is true innovation-innovation that is going to power how we think differently and how we work differently." India is becoming one of BMS's largest employee bases, with over 3,000 employees now in Hyderabad, a site unveiled two years ago. There will be 250 technologists working in the new AI hub and the company plans to grow that over time. The AI hub in Mumbai will focus on accelerating innovation and leveraging the technology revolution happening with AI, Lenkowsky said. The emphasis on AI is also a part of BMS's plan to prepare for loss of exclusivity of patents of its blockbuster drugs. While immuno-oncology drug Opdivo (Opdyta in India) continues to generate over $10 billion globally, the company faces a patent cliff later this decade. To drive growth beyond 2030, the company is focussing on a strong pipeline including bispecifics, next-generation cell therapies, cardiovascular and immunology assets. "We have the opportunity to launch potentially ten new medicines and 30 new indications across our pipeline," Lenkowsky said. "This is the most robust pipeline I've seen in my almost 30-year career." By Rica Bhattacharyya & Vikas Dandekar ,

2025-12-24

·产业智能官

【医药智能】生物技术重塑制药全链条：从重组蛋白研发到AI工艺优化及精准检测

生物技术在制药领域的应用贯穿药物研发、生产、检测全链条，核心方向及落地场景如下：重组蛋白药物与抗体药物开发：通过基因工程改造微生物（如大肠杆菌）或哺乳动物细胞（如 CHO 细胞），规模化生产胰岛素、干扰素、单克隆抗体等药物，解决传统提取工艺产量低、纯度差的问题。基因治疗与细胞治疗：利用 CRISPR/Cas9 等基因编辑技术修复缺陷基因，或改造免疫细胞（如 CAR-T 细胞）靶向杀伤癌细胞，为遗传病、恶性肿瘤等难治性疾病提供新疗法。疫苗研发与生产：借助基因重组技术开发亚单位疫苗（如乙肝疫苗）、病毒载体疫苗（如腺病毒新冠疫苗），相比传统减毒 / 灭活疫苗，安全性更高、研发周期更短。生物制药工艺优化：通过代谢工程改造宿主细胞的代谢通路，提升目标药物的合成效率；利用 AI 技术预测蛋白结构、筛选药物靶点，加速药物研发进程。药物检测与质量控制：采用酶联免疫吸附试验（ELISA）、聚合酶链式反应（PCR）等生物技术，实现对药物残留、杂质及生物活性的精准检测。制药领域主流生物技术路线对比表技术类型核心原理优势适用场景局限性重组蛋白/抗体药物技术基因工程将目标蛋白/抗体基因导入宿主细胞（大肠杆菌、CHO细胞等），实现异源表达产量高、纯度可控；可规模化生产；靶点特异性强胰岛素、干扰素等蛋白药物；PD-1/PD-L1等单克隆抗体药物哺乳动物细胞培养成本高；部分蛋白存在折叠错误、糖基化修饰异常问题基因治疗技术利用病毒载体（腺病毒、慢病毒）或非病毒载体，将正常基因/编辑元件递送至靶细胞从根源治疗遗传病、肿瘤等；单次治疗可能实现长期疗效血友病、地中海贫血等单基因遗传病；肿瘤的靶向基因修饰载体存在免疫原性风险；基因整合可能引发插入突变；递送效率待提升细胞治疗技术体外改造患者自体/异体免疫细胞（如CAR-T、CAR-NK），回输后靶向杀伤病变细胞精准靶向肿瘤细胞；对难治性血液瘤疗效显著；个性化治疗潜力大白血病、淋巴瘤等血液系统肿瘤；部分实体瘤的临床研究制备工艺复杂、成本高昂；存在细胞因子风暴等副作用；实体瘤浸润性差重组疫苗技术提取病原体抗原基因，在宿主细胞中表达抗原蛋白或构建重组病毒载体安全性高（无减毒/灭活疫苗的毒力返祖风险）；研发周期短；易于量产乙肝疫苗、HPV疫苗等亚单位疫苗；腺病毒载体新冠疫苗、带状疱疹疫苗部分疫苗免疫原性较弱，需添加佐剂；对变异快的病毒（如流感）适配性有限AI辅助药物研发技术机器学习预测蛋白三维结构、筛选药物靶点、模拟药物-靶点结合作用大幅缩短药物研发周期；降低研发成本；提升靶点发现与药物筛选的命中率药物靶点筛选、先导化合物优化、蛋白药物稳定性预测模型依赖高质量数据集；对复杂的细胞内信号通路模拟精度不足；存在“黑箱”问题制药领域生物技术路线典型产业案例表技术类型典型产品/疗法研发/生产企业核心应用场景产业价值与落地进展重组蛋白/抗体药物技术帕博利珠单抗（PD-1抗体）默沙东黑色素瘤、非小细胞肺癌等肿瘤全球首款获批的PD-1抗体药物，2024年销售额超200亿美元；采用CHO细胞表达，实现规模化生产重组蛋白/抗体药物技术重组人胰岛素礼来、诺和诺德 1型/2型糖尿病替代传统动物源胰岛素，纯度＞99%，大幅降低免疫不良反应，已成为糖尿病治疗的基础用药基因治疗技术诺西那生钠注射液渤健脊髓性肌萎缩症（SMA）全球首款SMA基因治疗药物，通过腺相关病毒（AAV）递送正常SMN1基因，显著改善患者生存质量基因治疗技术利基迈仑赛蓝鸟生物 β-地中海贫血一次性基因治疗，通过慢病毒载体修饰患者造血干细胞，实现患者摆脱终身输血依赖细胞治疗技术阿基仑赛注射液复星凯特弥漫性大B细胞淋巴瘤中国首款获批的CAR-T疗法，利用患者自体T细胞改造，客观缓解率超50%，填补国内细胞治疗空白细胞治疗技术替沙仑赛药明巨诺复发或难治性大B细胞淋巴瘤国产化CAR-T疗法代表，生产工艺优化后成本降低，推动细胞治疗从“天价药”向可及性迈进重组疫苗技术九价人乳头瘤病毒（HPV）疫苗默沙东预防HPV感染及宫颈癌采用重组酵母表达L1蛋白，覆盖9种高危HPV亚型，全球接种超数亿剂，大幅降低宫颈癌发病率重组疫苗技术腺病毒载体新冠疫苗康希诺生物预防新型冠状病毒感染单针接种即可快速诱导免疫应答，冷链运输要求低，适合资源匮乏地区大规模接种AI辅助药物研发技术索托拉西布（KRAS抑制剂）安进非小细胞肺癌（KRAS G12C突变）借助AI平台筛选靶点、优化化合物结构，研发周期缩短2年，成为首款获批的KRAS靶向药AI辅助药物研发技术英克司兰钠注射液诺华高胆固醇血症 AI参与药物分子设计与给药方案优化，实现半年一次皮下注射，显著提升患者用药依从性 AI+合成生物学在制药领域的创新应用案例表技术融合方向典型产品/项目研发主体核心技术路径产业突破与价值AI辅助微生物底盘设计青蒿素微生物合成菌株加州大学伯克利分校/ Amyris 1. 机器学习预测青蒿酸合成通路关键酶的活性；2. 代谢工程重构酵母底盘代谢网络；3. 动态调控基因表达通量颠覆青蒿素植物提取工艺，发酵产量突破25g/L，成本降低90%，实现抗疟药物规模化绿色生产AI驱动酶定向进化新型β-内酰胺酶抑制剂合成酶 Codexis/赛诺菲 1. 深度学习预测酶的结构-功能关系；2. 定向进化迭代酶突变体；3. 高通量筛选最优酶变体酶催化效率提升1000倍，实现β-内酰胺酶抑制剂的高效生物合成，解决抗生素耐药性难题AI预测蛋白药物稳定性长效凝血因子Ⅷ生物类似药百健/DeepMind 1. AlphaFold2预测凝血因子Ⅷ的三维结构；2. 分子动力学模拟优化蛋白修饰位点；3. 理性设计长效突变体蛋白半衰期延长至14天，患者给药频率从每周3次降至每月1次，大幅提升血友病治疗依从性AI优化细胞工厂生产工艺重组人血清白蛋白（rHSA）华东医药/腾讯AI Lab 1. 机器学习建模CHO细胞培养的关键参数（温度、溶氧、pH）；2. 动态调控发酵过程；3. 预测批次生产风险发酵批次合格率提升至99%，目标蛋白产量提高30%，降低生物制药的生产成本与周期AI加速天然产物药物挖掘抗肿瘤天然产物Salinosporamide A 诺维信/丹麦技术大学 1. 宏基因组数据挖掘潜在生物合成基因簇；2. AI预测基因簇的产物结构；3. 异源表达验证活性从海洋微生物中快速挖掘到新型抗肿瘤化合物，研发周期缩短至传统方法的1/3 AI+合成生物学制药的核心技术壁垒与突破方向清单技术维度核心壁垒突破方向AI模型与生物数据适配 1. 生物系统的复杂性（基因-蛋白-代谢通路的非线性关联）导致AI模型预测精度不足2. 高质量标注的生物数据集稀缺，跨物种、跨场景数据通用性差3. 模型“黑箱”问题，难以解释预测结果的生物学逻辑 1. 构建多组学整合数据集（基因组、转录组、代谢组），提升模型泛化能力2. 开发可解释性AI（XAI）算法，将预测结果与生物通路调控机制关联3. 结合强化学习，让模型在动态代谢过程中自主优化预测策略微生物底盘细胞改造 1. 异源基因表达的代谢负担导致底盘细胞生长抑制、产物合成效率低2. 代谢通路存在“串扰”，副产物积累影响目标药物纯度3. 底盘细胞的工业耐受性差（如高温、高渗透压发酵环境） 1. 利用AI预测底盘细胞的代谢瓶颈，理性设计动态调控元件（如诱导型启动子）2. 通过基因编辑敲除冗余代谢通路，减少副产物生成3. 定向进化结合AI筛选，提升底盘细胞的工业环境适应性酶定向进化与催化效率 1. 酶的结构-功能关系复杂，传统定向进化筛选通量低、周期长2. 多酶级联反应中，酶的适配性差导致整体催化效率受限3. 工业级反应条件下（如高底物浓度）酶的稳定性下降 1. 基于AlphaFold2预测酶的三维结构，AI设计突变位点并模拟催化效果2. 开发AI驱动的高通量筛选平台，实现亿级突变体的快速活性检测3. 理性设计酶的表面修饰位点，提升酶在工业反应体系中的稳定性发酵工艺智能化调控 1. 发酵过程的多参数耦合（温度、溶氧、pH、营养浓度）难以精准控制2. 批次间工艺稳定性差，规模化生产时产物产量波动大3. 实时监测技术滞后，无法及时响应代谢过程的动态变化 1. 构建AI数字孪生模型，模拟发酵过程的动态代谢变化，实现参数的自适应调控2. 部署物联网（IoT）传感器实时采集发酵数据，AI预测批次风险并提前干预3. 开发连续发酵工艺，结合AI优化流加策略，提升规模化生产的稳定性药物靶点与化合物挖掘 1. 传统靶点发现依赖实验验证，周期长、成本高2. 天然产物生物合成基因簇的功能注释率低，难以快速挖掘候选药物3. 药物-靶点的结合模式预测精度不足，影响先导化合物筛选效率 1. 利用AI挖掘宏基因组数据，快速识别潜在的生物合成基因簇及产物结构2. 基于深度学习预测药物-靶点的结合亲和力，提升先导化合物筛选命中率3. 结合生成式AI，从头设计具有全新结构的药物分子，突破传统化合物库的局限 AI + 合成生物学制药政策支持与市场趋势分析表分析维度核心内容关键细节全球政策支持方向美国 1. 美国国立卫生研究院（NIH）设立 “合成生物学创新网络”，每年资助超 2 亿美元用于医药方向研发2. FDA 推出生物制品加速审批通道，针对基因治疗、细胞治疗类药物缩短审批周期至 6-8 个月3. 税收抵免政策，对利用合成生物学技术生产的创新药给予最高 25% 的研发税收减免欧盟 1. “地平线欧洲” 计划专项拨款 10 亿欧元，支持 AI 驱动的生物制药研发，重点布局罕见病药物2. 制定《合成生物学监管框架》，明确微生物底盘、基因编辑药物的安全评估标准3. 推动 “欧洲生物制造联盟” 建设，促进产学研协同落地制药项目中国 1. “十四五” 生物经济发展规划将合成生物学制药列为重点发展方向，明确专项资金支持2. 药监局出台《基因治疗产品临床试验与上市许可技术指导原则》，规范 AI 辅助研发的申报路径3. 地方政府（如上海、深圳）设立合成生物产业园区，提供场地、资金、人才一站式扶持市场规模与增长趋势整体规模 2024 年全球 AI + 合成生物学制药市场规模超 350 亿美元，预计 2030 年突破 1200 亿美元，年复合增长率（CAGR）达 22.5% 细分领域增长 1. 基因治疗药物：CAGR 达 30%，罕见病、肿瘤领域需求驱动快速扩容2. 重组蛋白药物：CAGR 达 18%，AI 优化发酵工艺推动成本下降，市场渗透率提升3. AI 药物发现：CAGR 达 35%，靶点筛选、化合物设计环节的商业化落地加速核心市场驱动因素技术层面 1. AlphaFold2 等 AI 工具突破蛋白结构预测瓶颈，大幅降低药物研发的时间与成本2. 基因编辑技术（CRISPR/Cas9）迭代升级，基因治疗的安全性与递送效率显著提升需求层面 1. 肿瘤、罕见病等未满足的临床需求，推动创新生物药的研发与上市2. 传统化学制药面临研发瓶颈，药企转向 AI + 合成生物学寻找新的增长点产业层面 1. 药企与 AI、合成生物学企业跨界合作（如辉瑞与 Insilico Medicine 合作），加速技术转化2. 资本持续涌入，2024 年全球相关领域融资超 80 亿美元，初创企业数量同比增长 40%市场挑战 1. 基因治疗、细胞治疗药物的商业化成本高，患者支付能力有限，医保纳入进度缓慢2. 生物安全风险（如基因编辑脱靶、微生物底盘逃逸）的监管标准尚未完全统一3. AI 模型的 “黑箱” 问题导致药物研发结果的可重复性验证难度大 AI + 合成生物学制药领域核心企业布局表企业类型企业名称所在地区核心技术路线重点产品 / 管线布局产业合作与落地进展国际龙头药企辉瑞美国 1. AI 驱动靶点筛选与先导化合物优化2. 合成生物学改造微生物底盘生产药物中间体 1. 新型抗生素（AI 优化发酵工艺）2. 罕见病酶替代疗法（重组蛋白药物）与 Insilico Medicine 合作，利用生成式 AI 设计肿瘤靶向药物，研发周期缩短 40% 诺华瑞士 1. CRISPR 基因编辑结合 AI 预测脱靶风险2. 代谢工程优化细胞工厂生产生物药 1. 英克司兰钠（AI 优化给药方案的降脂药）2. CAR-T 细胞治疗（AI 辅助细胞筛选）收购合成生物学企业 Arcturus Therapeutics，强化 mRNA 药物的 AI 设计与递送技术默沙东美国 1. AI 预测蛋白 - 靶点结合模式2. 重组疫苗的微生物表达系统优化 1. 九价 HPV 疫苗（AI 提升酵母表达效率）2. 新型 PD-1 抗体（AI 优化抗体结构）与 Codexis 合作，利用 AI 驱动酶定向进化，开发新一代抗生素合成酶AI + 合成生物学创新企业 Insilico Medicine 美国 / 中国生成式 AI 从头设计药物分子、预测临床试验结果 1. INS018_055（特发性肺纤维化新药，AI 设计）2. 肿瘤靶向小分子药物首个 AI 设计药物进入 Ⅱ 期临床试验，与复星医药合作推进中国市场落地 Codexis 美国 AI 驱动酶定向进化、高通量筛选平台 1. 生物合成用定制酶（用于抗体药物偶联物生产）2. 基因治疗载体生产酶与赛诺菲、吉利德等药企合作，提供定制化酶解决方案，降低生物药生产成本 Zymergen 美国机器学习优化微生物底盘、工业发酵工艺调控 1. 生物基聚合物（用于药物辅料）2. 高附加值药物中间体合成菌株改造大肠杆菌底盘实现紫杉醇前体高效合成，与默克合作推进规模化生产中国创新企业药明生物中国 1. AI 优化 CHO 细胞培养工艺2. 合成生物学改造微生物生产重组蛋白 1. 重组人血清白蛋白2. 单克隆抗体药物 CDMO 服务搭建 AI 生物制药平台，为全球药企提供从靶点到商业化生产的一站式服务蓝晶微生物中国 1. 合成生物学设计微生物底盘2. AI 预测代谢通路通量 1. 生物可降解材料 PHA（医药包装）2. 抗肿瘤药物中间体生物合成与华东医药合作，利用 AI 优化发酵工艺，实现关键中间体的低成本量产新合生物中国 AI 辅助肿瘤新抗原预测、疫苗设计 1. 个性化肿瘤新抗原疫苗2. 双抗类肿瘤免疫药物自主研发的 AI 抗原筛选平台，已推进多款肿瘤疫苗进入临床试验阶段 AI + 合成生物学制药技术落地完整流程图各阶段核心技术要点靶点发现与验证：核心是 AI 对基因组、转录组、代谢组数据的整合分析，比如利用深度学习识别肿瘤驱动基因，替代传统耗时的实验筛选。双分支设计路径：兼顾化学药物与生物合成药物，适配不同药物类型的研发需求，AI 在分子结构和代谢通路设计中起到 “理性指导” 作用，减少试错成本。临床前研究：引入 AI 模拟药物的体内吸收、分布、代谢和排泄（ADME），提前排除无效候选药物，提升进入临床试验的成功率。商业化生产：通过 AI 构建的发酵工艺数字孪生模型，可实时调控温度、溶氧、pH 等参数，解决传统生物制药批次不稳定的痛点。闭环迭代：基于真实世界用药数据，AI 可进一步优化药物分子或生产工艺，实现药物的持续升级。AI + 合成生物学制药技术落地关键节点技术难点与解决方案对照表流程关键节点核心技术难点针对性解决方案技术支撑工具 / 方法靶点发现与验证 1. 多组学数据维度复杂，靶点 - 疾病关联的非线性关系难以解析2. 假阳性靶点比例高，实验验证成本高 1. 构建多模态 AI 模型，整合基因组、转录组、临床数据进行联合分析2. 采用强化学习迭代筛选靶点，结合基因敲除 / 过表达实验快速验证 AlphaFold2（蛋白结构预测）、CMap 数据库（基因表达关联分析）、CRISPR 筛选平台药物分子 / 代谢通路设计 1. 小分子药物的成药性（ADME-T）难以兼顾2. 代谢通路存在 “通量瓶颈”，多酶协同效率低 1. 生成式 AI（如 GPT-4、MolEvo）从头设计分子，同步优化结合活性与成药性2. AI 预测代谢通路关键限速酶，理性设计动态调控元件（如诱导型启动子） Insilico Medicine Pharma.AI、Zymergen 底盘设计平台、代谢流组学分析工具底盘细胞构建与优化 1. 异源基因表达导致底盘细胞代谢负担过重，生长抑制2. 基因编辑脱靶风险高，影响细胞稳定性 1. AI 模拟底盘细胞代谢网络，敲除冗余通路减少能量消耗2. 基于深度学习预测 CRISPR 脱靶位点，优化 sgRNA 设计 DeepMind 脱靶预测模型、COBRApy（代谢网络建模）、高通量菌株筛选平台临床前研究（药效 / 毒理） 1. 动物模型与人体生理差异大，药效预测准确性低2. 传统毒理实验周期长、成本高 1. AI 构建人源化虚拟生理模型（VPM），模拟药物体内代谢过程2. 机器学习基于历史数据预测毒理风险，提前排除高风险候选药物 PhysioLab 虚拟人体模型、毒理组学 AI 分析平台、类器官芯片实验临床试验方案设计 1. 患者分层难度大，临床试验入组效率低2. 传统方案调整滞后，导致试验失败率高 1. AI 基于患者基因特征和临床数据进行精准分层，匹配最佳适应症人群2. 实时分析临床试验数据，动态调整给药剂量和分组策略临床试验数据智能分析平台、患者招募 AI 匹配系统商业化发酵工艺优化 1. 发酵过程多参数耦合（温度、溶氧、pH），难以精准调控2. 批次间生产稳定性差，产物产量波动大 1. 构建发酵工艺数字孪生模型，实时监测并自适应调控关键参数2. 机器学习预测批次风险，提前预警并干预异常工况 IoT 发酵传感器网络、阿里云工业大脑、批次过程分析技术（PAT）药物上市后迭代升级 1. 真实世界数据（RWD）体量庞大，难以挖掘有效信息2. 新适应症拓展方向不明确 1. NLP 技术解析真实世界临床文本数据，挖掘药物潜在适应症2. AI 预测药物新靶点结合潜力，指导新适应症临床试验医疗大数据 AI 分析平台、靶点 - 药物重定位模型分享一些AI制药技术的最新研究进展 2025 年 AI 制药的核心进展集中在生成式模型与蛋白结构预测升级、临床转化加速、全流程自动化闭环与监管生态适配四大方向，以下按技术模块与产业进展系统梳理关键突破与落地案例。一、核心技术突破（2025 年重点进展）技术方向核心进展关键指标 / 案例技术支撑蛋白 - 配体精准建模 AlphaFold 3 增强版（扩散模型架构）实现原子级预测，误差仅 0.6 埃米，精度达传统实验 20 倍，支持逆向分子生成诺华肿瘤项目：8 周完成传统 3 年的分子筛选量，已进入临床前 DeepMind/Isomorphic Labs 生成式分子设计扩散模型 + 多目标强化学习可同时优化 10 + 成药属性（活性、选择性、代谢稳定性等），实现 “从头设计 + 快速优化” DeepMind+GSK 联合实验室：23 天完成新型抗生素从靶点到候选化合物；透脑 KRAS G12C 抑制剂 72 小时设计完成，透脑性提升 10 倍 Insilico Pharma.AI、MolEvo 靶点发现与验证多智能体系统（如 “元生” OriGene）整合多组学与临床数据，挖掘 first-in-class 靶点；DrugReflector 模型筛选效率超传统 17 倍中国科学院 DrugReflector（《Science》2025.10）：在血液疾病相关化合物筛选中效率提升 17 倍临港实验室、中科院自动化闭环平台 “设计 - 合成 - 测试 - 优化” 机器人实验室，日均可合成测试 500 个化合物，24 小时内数据反馈迭代先导化合物优化周期从 18 个月缩至 8 周 DeepMind/GSK 联合实验室、Zymergen 临床前 / 临床加速 AI 虚拟生理模型（VPM）+ 类器官芯片替代部分动物实验；AI 患者分层将入组时间缩短 97.8% FDA 2025 年 4 月新规允许 AI 模型 + 类器官替代部分动物实验；南方医院 AI 筛选系统效率显著提升 PhysioLab、南方医科大学南方医院二、临床与产业落地里程碑（2025 年 10-12 月最新）AI 抗体药物快速推进至 Ⅲ 期：Generate:Biomedicines 的 GB-0895（靶向 TSLP 单抗，治疗哮喘 / COPD）仅用 4 年进入 Ⅲ 期，半衰期 89 天，支持 6 个月一次给药，较同类传统药物研发周期缩短约 2 年。首款 AI 设计实体瘤药物进入 Ⅱ 期：英矽智能 ISM001-055（特发性肺纤维化）为全球进展最快的 AI 药物之一；Isomorphic Labs 基于 AlphaFold 3 的特发性肺纤维化候选药进入 Ⅰ 期，靶蛋白结合效率提升 3 倍。AI 多肽药物突破 IND ：康缘药业 KYS2301 凝胶（特应性皮炎）为全球首个 AI 设计多肽药物进入 IND，从分子设计到 PCC 仅 4 个月，IND 申报 18 个月，较传统缩短 60%+。药企大规模 AI 管线转型：礼来将 75% 早期管线转为 AI 主导，计划 2026 年前推进 17 款 AI 药物至临床；诺华与 Relation Therapeutics 达成 17.55 亿美元合作，开发免疫皮肤病全球首创靶点；晶泰科技与礼来、甘李药业等合作布局双抗、多肽药物。中药 AI 研发提速：国内发布 “数智岐黄”“本草智库” 大模型，构建亿量级草药基因编码天然成分库（GNDC），代谢产物解析效率提升 1000 倍；首款 AI 创制中药新药 2 年完成转化，周期缩短 50%。三、监管与生态创新FDA 开辟 AI 审评通道：2025 年新设通道，允许真实世界数据替代部分 Ⅲ 期试验，加速 AI 药物上市；AI 计算模型 + 类器官数据可用于支持 IND 申报。国产平台崛起：全球健康药物研发中心发布 “AI 孔明” 全流程平台，覆盖靶点 - 分子 - 成药性全链条，在结核病、疟疾等管线验证中命中率提升数倍至数十倍。递送系统 AI 优化：剂泰科技 AI 纳米递送平台实现肝、肺、肌肉等精准靶向，解决大分子药物递送难题。四、关键趋势与价值周期与成本：AI 将临床前周期从 4.5 年缩至 12-18 个月，临床试验周期从 6-7 年缩至 2.4-3.5 年，总研发成本降低约 80%。模式转变：从 “试错筛选” 转向 “精准建模 + 闭环迭代”，first-in-class 靶点与分子占比显著提升。协同深化：形成 “AI 设计 - 药企验证 - 监管协同” 闭环，跨国药企与 AI 企业合作规模持续扩大（单笔合作最高达 17.55 亿美元）。五、挑战与方向数据质量与可解释性：高质量标注数据不足，部分 AI 模型 “黑箱” 问题影响监管与临床信任。复杂疾病靶点验证：肿瘤、神经退行性疾病等多靶点关联机制仍需 AI 与实验深度结合。合成生物学融合：AI 驱动底盘细胞优化、代谢通路设计，加速生物合成药物（如抗生素、多肽）的产业化，但异源表达与工艺稳定性仍待突破。科学智能：在先进产业场景中构建“状态感知-实时认知-自主决策-精准执行-学习提升”的科学智能（Science_and_AI）；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。以合成生物学为顶层设计（AI 辅助路径预测与优化、重构高效代谢网络），构建 “设计 - 构建 - 测试 - 学习”（DBTL）闭环平台；以基因编辑（CRISPR/Cas9、Base Editing）为精准工具（AI 指导靶点精准定位、gRNA 优化设计、编辑效果预测、脱靶风险规避）；以微生物 / 细胞工厂为载体（大肠杆菌、酵母、蓝细菌、植物细胞等，AI 辅助功能微生物精准挖掘、工程菌株定向和适配性改造）；以酶工程为核心执行单元（AI 驱动理性设计 / 定向进化、预测酶结构 - 功能关系、优化酶稳定性与底物谱）；以代谢工程为核心调控（AI 建模构建代谢网络数字孪生模型模拟代谢流分配、耦合酶性能与通路效率、动态解除瓶颈）；最终通过生物制造实现规模化生产（AI 制造工艺智能优化、产品质量智能控制）。人工智能为全流程智能赋能层（多组学数据挖掘、知识图谱、生成式设计与性能预测、目标优化算法、数字孪生和动态调控）。生物智能：基因编辑、微生物工程/ 细胞工厂、酶工程、代谢工程、合成生物、生物制造；医药智能：靶向药物、疫苗抗原、抗体生物药、基因治疗产品等；农业智能：作物精准改良、生物固氮革命、靶向生物农药、农业废弃物 "变废为宝"、生物肥料与饲料添加剂、未来食品制造；化工智能：生物酶制剂、有机酸、氨基酸、维生素、香料 / 香精、食品添加剂等精细化学品；能源智能：生物乙醇、生物丁醇、生物柴油、生物航煤、生物氢气；材料智能：可降解聚酯、生物基聚合物、生物纤维、生物橡胶等。先进产业+物理AI=科学智能产业智能官：Science_and_AI 加入知识星球“产业智能研究院”：产业OT技术（自动化+机器人+工艺+精益）和新一代IT技术（云计算+物联网+区块链+大数据+人工智能）深度融合，在场景中构建“状态感知-实时认知-自主决策-精准执行-学习提升”的科学智能（Science_and_AI）；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。科学智能（Science_and_AI）作为第四次工业革命的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎；重构设计、生产、供应链和服务等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态和新模式；引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。产业智能化技术分支用来的今天，从业者必须了解如何将科学智能（Science_and_AI）全面渗入整个公司、产品、业务等商业场景中，利用科学智能（Science_and_AI）形成数字化、网络化和智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和焕然新生。版权声明：产业智能官（ID：Science_and_AI）发表的文章，除非确实无法确认，我们都会注明作者和来源，涉权请联系协商解决，联系、投稿邮箱：wolongzy@qq.com

细胞疗法免疫疗法基因疗法疫苗核酸药物

2025-12-15

·CPHI制药在线

泛蛋白酶体抑制剂与选择性免疫蛋白酶体抑制剂研究进展

关注并星标CPHI制药在线蛋白酶体广泛分布于细胞中，在绝大部分细胞生物学途径中发挥重要的调节功能以维持蛋白质稳态，分为组成型和免疫型。近年研究表明，克罗恩病、溃疡性结肠炎、肝炎、多发性硬化症、类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮患者均呈现免疫蛋白酶体高表达。蛋白酶体作为细胞内蛋白质降解的关键调控机制，已成为多种疾病治疗的重要靶点。目前，美国FDA已批准三款蛋白酶体抑制剂用于临床治疗：硼替佐米、伊沙佐米和卡非佐米，主要用于多发性骨髓瘤和套细胞淋巴瘤的治疗。此外，还有多款药物处于研发阶段，其中以非选择性蛋白酶体抑制剂为主。非选择性蛋白酶体抑制剂能同时抑制组成型蛋白酶体和免疫蛋白酶体，对两种蛋白酶体多个活性位点无差别抑制，所以非选择性蛋白酶体抑制剂在临床应用中存在严重不良反应。因此，开发选择性免疫蛋白酶体抑制剂作为毒性更小的血液肿瘤治疗药物、神经系统疾病治疗药物和免疫系统治疗药物成为当前热点。泛蛋白酶体抑制剂 1. 硼替佐米硼替佐米是首个获得美国FDA批准的蛋白酶体抑制剂，由美国强生公司和日本武田公司共同开发，是一种二肽硼酸衍生物。临床可采用静脉或皮下注射两种给药方式，其抗肿瘤活性无明显差异。在治疗剂量下，硼替佐米能够抑制约30%的蛋白酶体介导的蛋白降解，诱导骨髓瘤细胞凋亡，而对正常细胞不产生普遍毒性。然而，由于蛋白酶体亚基的组成和表达发生改变和β5亚基中硼替佐米结合口袋发生突变，最初对硼替佐米有治疗反应的患者往往容易产生耐药性和疾病复发。耐药骨髓瘤细胞通常表现出抗凋亡蛋白增加和促凋亡蛋白减少，如Bcl-2家族蛋白和热休克蛋白Hsp27、Hsp70、Hsp90的表达水平升高，这些蛋白有助于减轻细胞内错误折叠蛋白的负担。 2、卡非佐米卡非佐米是2012年获批的第二代不可逆蛋白酶体抑制剂，由美国奥尼克斯公司开发，是一种四肽环氧酮类化合物。该药物能够同时作用于组成型和免疫型蛋白酶体，通过抑制β5催化位点的功能发挥作用，同时通过抑制破骨细胞活性和刺激成骨细胞分化而具有骨合成代谢作用，其疗效优于硼替佐米。不过，对于曾使用过硼替佐米或已对其产生耐药性的患者，卡非佐米的治疗效果可能降低，因此需考虑其他治疗方法或联合用药策略。卡非佐米既可单独使用，也可与其他抗骨髓瘤药物联合使用。由于其对蛋白酶体活性的不可逆抑制作用，可能对肾小球细胞（特别是内皮细胞）产生直接的细胞毒性。 3、伊沙佐米伊沙佐米是一种以可逆方式靶向组成型蛋白酶体亚基的口服蛋白酶体抑制剂，于2015年获得美国FDA批准，是硼替佐米的口服生物利用类似物。该药物优先结合并抑制20S蛋白酶体的糜蛋白酶样活性（针对β5和LMP7亚基），而对半胱氨酸蛋白酶样活性和胰蛋白酶样活性的抑制作用分别降低10倍和1000倍。临床试验报告显示，与硼替佐米相比，患者使用伊沙佐米治疗时外周神经病变的发生率较低，且对硼替佐米耐药的患者仍可能对伊沙佐米产生治疗反应。在临床前模型中，伊沙佐米对实体瘤也展现出抗肿瘤药效，目前有多个I期或II期临床试验正在评估其对胶质母细胞瘤、三阴性乳腺癌、B细胞淋巴瘤、转移性膀胱癌等疾病的治疗效果。 4、奥普佐米奥普佐米是一种基于肽环氧酮的蛋白酶体抑制剂，具有与卡非佐米相似的口服生物利用度，相较于静脉注射给药，可提高用药灵活性和患者便利性。一项Ib/II期临床研究结果显示，奥普佐米单剂的最大耐受剂量为300 mg/天，在II期临床研究中表明，单剂奥普佐米对复发性多发性骨髓瘤和华氏巨球蛋白血症患者具有良好的治疗效果。然而，在II期临床研究部分，2例多发性骨髓瘤患者因治疗相关的胃肠道出血死亡，可能与奥普佐米的毒性相关。 5、 Marizomib Marizomib是第二代不可逆的透脑性泛蛋白酶体抑制剂，对蛋白酶体β5、β1和β2亚基的半抑制浓度分别为3.5、28、430 nmol/L，能够以剂量依赖性方式降低胶质瘤细胞U-251和D-54的存活率，其半抑制浓度分别为52和20 nmol/L。临床前小鼠体内药效学研究表明，Marizomib能够显著抑制人多发性骨髓瘤异种移植瘤的生长且未表现出明显毒性。在治疗中枢神经系统多发性骨髓瘤方面，Marizomib因其良好的中枢神经渗透性而具有独特优势。该药物是三阴性乳腺癌中蛋白酶体和氧化磷酸化的双重抑制剂，通过减少循环肿瘤细胞数量和参与上皮间质转化的基因表达来抑制肺和脑转移的发生。其诱导的氧化磷酸化抑制能够上调糖酵解以满足三阴性乳腺癌细胞的能量需求，因此糖酵解抑制剂与Marizomib联合使用可能产生协同抗癌活性。选择性免疫蛋白酶体抑制剂选择性免疫蛋白酶体抑制剂包括短肽共价结合类选择性免疫蛋白酶体抑制剂和短肽类非共价结合选择性免疫蛋白酶体抑制剂。 1、共价结合类选择性免疫蛋白酶体抑制剂环氧酮肽类选择性免疫蛋白酶体抑制剂延续了组成型蛋白酶体抑制剂卡非佐米的结构特征，仍然通过共价结合作用与受体结合，但该结构特征不是维持其选择性的关键因素，P1位置空间结构较小的氨基酸残基及氨基末端的柔性取代基更为重要。随着人免疫蛋白酶体晶体结构的解析，基于结构的药物设计思想指导下将会有越来越多免疫蛋白酶体选择性抑制剂的出现，而环氧酮肽结构仍然是该类抑制剂的主流。 KZR-616是唯一进入Ib/II期临床试验的选择性免疫蛋白酶体抑制剂。该化合物由Kezar Life Sciences公司开发，是一种三肽环氧酮类衍生物，对人免疫蛋白酶体β5i、β2i、β1i三个活性亚基的半抑制浓度分别为0.039、0.131、0.623 μmol/L，对相应的组成型蛋白酶体三个亚基的半抑制浓度分别为0.688、>10.6、0.604 μmol/L，对β5i和β2i的选择性分别达到18倍和81倍以上，但对β1i缺乏选择性。 KZR-504及其类似物1和类似物2同样由Kezar Life Sciences公司开发，均属于二肽环氧酮类衍生物。与KZR-616不同，这三个化合物均为β1i选择性免疫蛋白酶体抑制剂，对β5c和β5i只有中等强度的抑制作用，对β2c和β2i无抑制活性，且均无选择性。 UK-101从环氧酮类天然产物Epoxomicin衍生而来，也属于β1i选择性免疫蛋白酶体抑制剂。研究表明，其对免疫蛋白酶体的抑制活性优于组成型蛋白酶体，对β1i和β5i的半抑制浓度值分别为0.1和1.0 μmol/L。UK-101能够抑制前列腺癌细胞的增殖，对前列腺癌移植瘤同样具有抑制作用。 ONX-0914是首个报道的三肽环氧酮类β5i选择性免疫蛋白酶体抑制剂。共晶结构数据表明，其P1位置的苯环与β5i的S1口袋能很好地契合，但与β5c的S1口袋结合较差。其对β5i和β5c的半抑制浓度值分别为5.7和54 nmol/L；对β1i和β2i也有中等抑制活性，半抑制浓度值分别为460和590 nmol/L；对β1c和β2c的活性较差。这类化合物的氨基末端多为吗啉乙酰基，该基团不与蛋白酶体形成结合作用，但对于提高化合物水溶性、改善理化性质至关重要。临床前研究表明，ONX-0914能通过抑制γ干扰素和IL-2来缓解类风湿性关节炎，并能通过抑制α干扰素的合成和自体反应性浆细胞治疗系统性红斑狼疮。 YU-102是一个含有脯氨酸的四肽环氧酮类衍生物，对β1c和β1i均有较好的抑制活性，半抑制浓度值分别为209和46 nmol/L，对β1i的选择性约为β1c的5倍。对于β2和β5亚基，YU-102的抑制活性不高，半抑制浓度值大于5 μmol/L。 az-NC001是一个含有叠氮基团的β1选择性四肽环氧酮类免疫蛋白酶体抑制剂，最初是针对β1亚基设计的探针分子，其对β1c和β1i的半抑制浓度值分别为88和45 nmol/L。研究表明，通过在az-NC001分子中的脯氨酸结构中引入氟原子可以提高化合物对β1i的活性和选择性，同时将P1基团改为环己基得到化合物LU-001i，该化合物对β1c和β1i的半抑制浓度值分别为24和0.095 μmol/L，不仅增强了β1i的活性，选择性也提高了252倍。 2、短肽类非共价结合选择性免疫蛋白酶体抑制剂当短肽类化合物的羧基末端为非亲电基团时，这类化合物不能与活性亚基末端苏氨酸残基共价结合，但只要肽骨架能保持合适的结构与蛋白酶体形成足够数量的氢键，化合物仍能保持良好的蛋白酶体抑制活性。通过在短肽非共价结合蛋白酶体抑制剂的结构中引入β-氨基酸得到了一系列化合物。这类化合物对组成型蛋白酶体β5c的抑制活性大大降低，但却保持了对免疫蛋白酶体β5i的强效抑制活性，从而大大提高了对β5i的选择性。其代表性化合物PKS2252和PKS2279对β5i的半抑制浓度值分别为5.5和14 nmol/L，但对β5c的半抑制浓度值均大于70 μmol/L，选择性分别达到13,600倍和5,600倍。此外，该类化合物能抑制T细胞增殖，有治疗感染性疾病和自身免疫性疾病的潜力。在此基础上，研究人员又发现了一类非共价结合的天冬酰胺-乙二胺类衍生物，与免疫蛋白酶体的共晶结构显示，其与免疫蛋白酶体活性位点的主要结合方式是氢键和疏水作用力。化合物PKS21221对β5i和β5c抑制的半抑制浓度值分别为4和110 nmol/L，对β5i有28倍的选择性；另一化合物PKS21293的选择性达到64倍。研究结果显示，PKS21221能选择性地抑制骨髓瘤细胞和淋巴瘤细胞的增殖，对肝癌细胞和非活化的淋巴细胞影响较小。蛋白酶体抑制剂已成为血液系统恶性肿瘤治疗的重要手段，泛蛋白酶体抑制剂在临床上取得了显著成效，但耐药性和毒性问题仍然存在。选择性免疫蛋白酶体抑制剂的发展为自身免疫性疾病和炎症性疾病的治疗提供了新的可能，但仍面临选择性不足、不良反应等挑战。未来研究应聚焦于开发更高选择性、更低毒性的抑制剂，探索联合用药策略，优化给药方案，并加强对耐药机制的研究，以推动靶向蛋白酶体治疗的进一步发展。参考资料 [1]左锐,周秋华,季晓君,等.蛋白酶体的生理病理学作用及靶向药物研发进展[J].中国新药杂志,2025,34(19):2041-2048. [2]孔丽敏,陆婧怡,祝华建,等.选择性免疫蛋白酶体抑制剂研究进展[J].浙江大学学报(医学版),2019,48(06):688-694. 作者简介：小泥沙，食品科技工作者，食品科学硕士，现就职于国内某大型药物研发公司，从事营养食品的开发与研究。 END 智药研习社近期直播来源：CPHI制药在线声明：本文仅代表作者观点，并不代表制药在线立场。本网站内容仅出于传递更多信息之目的。如需转载，请务必注明文章来源和作者。投稿邮箱：Kelly.Xiao@imsinoexpo.com ▼更多制药资讯，请关注CPHI制药在线▼ 点击阅读原文，进入智药研习社~

免疫疗法

100 项与 Marizomib 相关的药物交易

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KEGG	Wiki	ATC	Drug Bank
D09640	Marizomib	-	DB11762

研发状态

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适应症	最高研发状态	国家/地区	公司	日期
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	美国	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	奥地利	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	比利时	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	加拿大	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	丹麦	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	法国	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	德国	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	荷兰	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	挪威	Celgene Corp.	2018-07-26
复发性胶质母细胞瘤	临床3期	西班牙	Celgene Corp.	2018-07-26

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适应症

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研究	分期	人群特征	评价人数	分组	结果	评价	发布日期


NCT03345095 (EORTC 1709/CCTG CE.8 \| MIRAGE, CTgov)	临床3期	胶质母细胞瘤 \| 复发性胶质母细胞瘤	749	radiotherapy+Temozolomide+Marizomib (Experimental Arm)	膚壓繭遞鑰壓構築繭夢(鏇獵獵淵構繭糧鑰鹽鏇) = 願壓艱網鹹膚顧鹽網簾構夢願淵獵醖襯顧範齋 (艱鏇鹽製繭夢淵憲壓獵, 夢築艱願憲艱鹹遞齋憲 ~ 蓋鏇願蓋衊獵顧製繭簾) 更多	-	2024-01-31
				radiotherapy+Temozolomide (Standard Arm)	膚壓繭遞鑰壓構築繭夢(鏇獵獵淵構繭糧鑰鹽鏇) = 壓壓鹽獵構遞鏇餘憲艱構夢願淵獵醖襯顧範齋 (艱鏇鹽製繭夢淵憲壓獵, 網憲鏇鏇願簾製鹽積簾 ~ 夢醖窪築積蓋願積醖艱) 更多
P11.84.A (EANO2023)	临床1期	弥漫内生性脑桥神经胶质瘤	4	Marizomib alone	遞構衊壓鹽簾網膚願夢(廠鑰鹹衊艱餘餘膚壓獵) = Adverse events were related to disease/tumor progression or considered mild (grade 1 headache, emesis, diarrhea, fatigue, lymphopenia, thrombocytopenia) with the exception of sinus tachycardia and dyspnea (grade 2) (n=1) 鏇鏇鏇繭齋製鑰鏇糧簾 (醖蓋艱淵範醖鏇構鬱網 )	积极	2023-09-08
				Marizomib + Panobinostat
NCT03345095 (EORTC 1709/CCTG CE.8, ASCO2021)	临床3期	胶质母细胞瘤	749	Marizomib + TMZ/RT → TMZ	廠衊衊選醖鬱衊顧築糧(夢願選淵鹽膚糧廠觸製) = 構艱獵繭糧選憲觸醖憲齋願淵淵簾膚範膚淵構 (顧繭醖艱鹹鬱鏇膚構糧 ) 更多	不佳	2021-05-28
				TMZ/RT → TMZ	廠衊衊選醖鬱衊顧築糧(夢願選淵鹽膚糧廠觸製) = 鹽夢鑰顧範鑰壓餘醖製齋願淵淵簾膚範膚淵構 (顧繭醖艱鹹鬱鏇膚構糧 ) 更多
NCT02903069 (ASCO 12019 \| ASCO 22019) 人工标引	临床1期	胶质母细胞瘤一线	66	temozolomide+radiotherapy+marizomib	範廠糧憲構鹽繭鏇襯醖(獵積糧積構淵獵衊夢觸) = 構衊顧糧範顧積糧憲醖鹹窪襯鏇餘餘製遞齋糧 (鬱範糧襯構繭醖築顧簾 ) 更多	积极	2019-06-02
NCT02903069 (ACTR-40, SNO2018)	临床1期	胶质母细胞瘤 \| 胶质瘤	-	Marizomib (MRZ) with Temozolomide (TMZ) and Radiotherapy (RT)	構構選糧遞膚鹽憲範鏇(膚觸鏇餘獵襯廠淵鹽餘) = 3 (ataxia/diarrhea; ataxia/confusion; ataxia/fatigue) in concomitant and 2 (delirium/ataxia; ataxia/fatigue) in adjuvant cohorts at 1.0 mg/m2 願蓋製鏇襯廠壓艱膚鏇 (艱糧積鏇餘壓廠獵獵淵 ) 更多	积极	2018-11-05
NCT02103335 (NPI-0052-107, Pubmed) 人工标引	临床1期	多发性骨髓瘤	38	pomalidomide+dexamethasone+marizomib	繭繭襯網齋蓋願鹹醖構(膚簾顧淵製顧鹽壓簾範) = 糧襯獵鑰鹹夢窪窪鑰醖觸廠襯淵壓觸糧醖製糧 (餘觸壓選範窪齋艱獵糧 ) 更多	积极	2018-01-01
SNO2017	临床1/2期	复发性胶质母细胞瘤 unmethylated MGMT \| methylated MGMT	36	Marizomib (MRZ) + Bevacizumab (BEV)	糧積鹽製鹹齋積鏇製醖(憲窪蓋鑰願築窪範壓鏇) = 衊簾簾鏇餘艱壓製廠願積齋鬱糧遞鬱選獵餘衊 (網壓廠衊膚齋積簾壓蓋 )	积极	2017-11-06
NCT00461045 (NPI-0052-101, CTgov)	临床2期	多发性骨髓瘤	15	MRZ 0.5 mg/m^2	範網鹹壓積鹽範窪夢淵 = 顧鑰鹹範艱鬱願夢簾範顧網窪網醖夢廠築築窪 (網獵鏇選鑰顧鬱鑰鏇積, 蓋鹹選淵廠遞範構鹽構 ~ 鏇積製網鏇鹹製醖壓鑰) 更多	-	2017-09-13
SNO2016	临床1期	胶质瘤 MGMT status	36	Marizomib (MRZ) 0.55 mg/m2	鬱鑰獵鑰選築膚齋鏇構(鹽獵製積遞齋窪憲積淵) = One pt (cohort 1) had DLT (fatigue) 獵獵窪獵網網築膚鹹鏇 (鏇繭夢鏇簾壓獵製憲鏇 ) 更多	积极	2016-11-07
				Marizomib (MRZ) 0.7 mg/m2
NCT00629473 (NPI-0052-102, Pubmed \| Clin Cancer Res) 人工标引	临床1期	多发性骨髓瘤 \| 肿瘤	86	Marizomib (patients with relapsed and/or refractory multiple myeloma (RRMM) and other hematologic malignancies)	鬱鹹鑰繭選壓齋窪襯網(獵鏇膚鬱膚遞艱壓齋窪) = The Schedule A recommended phase II dose was 0.7 mg/m(2) over 10 minutes; Schedule B was 0.5 mg/m(2) over 2 hours. 壓網願願淵獵範齋願願 (選艱齋築網襯鑰糧衊遞 ) 更多	积极	2016-09-15
				Marizomib