Luspatercept-AAMT

2025年6月11日，礼来与Juvena Therapeutics达成了一项超6.5亿美元的合作协议，双方将共同开发和商业化多款增肌药物。又是增肌。早在2023年，礼来就以高达19.2亿美元收购了Versanis Bio，获得了一款减脂增肌候选药物ActRII单抗Bimagrumab。据悉，该药物是靶向ActRII在研药物中临床进展最快的。对比两笔交易，Juvena的亮点在于旗下AI驱动平台JuvNET，通过该平台可在保持肌肉质量方面表现出色的个体中鉴定干细胞分泌蛋白，以此确定肌肉靶向候选药物。截止日前，Juvena已通过该平台，在多种代谢疾病和器官系统中鉴定了50多种分泌蛋白，并以此开发了多条管线，包括JUV-161（一款肌肉再生内分泌疗法）。对于礼来而言，“AI+内分泌疗法”不失为增肌药物研发的另一条突破口，并以此拓宽研发路径。为何那么在意增肌？要理解礼来为何如此重视“增肌”，就要先明白何为增肌。首先，人体能自主控制的肌肉叫骨骼肌，也是我们通常说的“肌肉”，肌肉主要是由肌纤维构成的，而肌纤维又是由一根根肌原纤维组成的（可以联想一下电缆），其中肌节又是构成肌原纤维的最小构成单元。所谓“增肌”，主要就是增加肌节中的肌凝蛋白含量，让肌原纤维的横截面积增大，从而增加肌肉的质量。那么为何要增肌？肌肉除了可以维持人体的体态和平衡，防止运动损伤等作用外，肌肉还有促进新陈代谢、改善血糖控制、延缓衰老、增强免疫力的功能。并且，肌肉会随着年龄的增加而逐渐流失。正常状态下，人的肌肉在30多岁时开始自然流失。一般而言，人在40岁—70岁期间，每10年肌肉质量下降8％，70岁以后肌肉质量下降率升高至15％，随年龄增加，蛋白质合成量下降。如果只是肌肉的自然流失，这种生理性退变并不会引起市场的广泛关注，但如果再加上GLP-1这类减重药，肌肉流失的问题就会被放大。多项研究表明，无论是服用司美格鲁肽类，还是替西肽类（代表药物为礼来替尔泊肽）药物，都会在减重的同时，流失肌肉。同时，多数患者会在停药后发生“体重反弹”，引起脂肪组织堆积，导致肌肉比例相对减少，从而导致骨密度降低、日常活动能力下降等一系列负面影响。因此，如何解决减重期间的肌肉流失，成为了新一代减重疗法的重要研究方向。目前，除礼来外，已有阿斯利康、BMS、罗氏、赛诺菲等多家跨国药企争相布局。增肌或减重增肌领域的研发进展如何？从靶点发现的角度来看，已涌现了诸多潜力靶点，包括激活素受体（ACVR）、肌肉生长抑素（MSTN）、Apelin受体（APJ）、‌甲状腺激素受体β(THR-β)、选择性雄性激素受体（SARM）调节剂、瘦素leptin、黑色素受体MC4R、GDF-15、Gherin受体等。在这一众在研靶点中，激活素受体（ACVR）最受业内关注。一是因为该药的成药性已被验证，目前已有两款药物上市，一款是BMS/默沙东的Luspatercept，另一款是默沙东的Sotatercept，前者用于治疗地中海贫血，后者用于治疗肺动脉高压。二是因为上文提及的那笔交易，礼来收购Versanis从而获得了bimagrumab。根据其Ⅱa期试验数据显示：与安慰剂相比，受试者脂肪质量减少 20.5%，瘦体重增加 3.6%，且停药 12 周内未观察到体重反弹。值得一提的是，该药物耐受性与安全性表现并不理想，在Ⅱa期试验中有 5 例患者因不良事件终止研究，其副作用包括肌肉痉挛和腹泻。为了提高在ActRII赛道的确定性，2024年11月，礼来宣布与来凯医药达成合作，双方将共同推进LAE102针对肥胖适应症的临床试验。bimagrumab是一款ActRIIA/ActRIIB双靶点抑制剂，双靶点往往就意味着会产生广谱抑制。而LAE102则是一款ActRIIA单抗，且药物研发进度仅次于前者，如果能将两款药物进行直接对比，礼来便可进一步锁定导致副作用的原因，并尝试加以改进。此外，来凯医药的创始人吕向阳博士恰是Bimagrumab的共同发明人。当然，除了ACVR，MSTN与THR-β也是热门在研靶点。进入临床试验的减肥增肌靶点及药物（图片来源：中晟全肽 ）小结2024年司美格鲁肽大卖292.96亿，虽以不到2亿美元的差距与“药王”失之交臂，但却提前预定了今年的药王宝座。于此同时，礼来的替尔泊肽更是以惊人的速度快速放量，2024年销售额为164.458亿美元。一年，两个系列合计就卖了457.418亿美元，而这还是在受到产能限制，频频缺货的情况下。这就是减重领域，令人趋之若鹜。随之而来的就是，全球GLP-1类药物竞争的加剧，越来越多药企将目光投向“多靶点”、“长效化”、“口服化”等方向。其中，如何解决“停药不反弹，减重不减肌”是绝对的核心命题。从患者角度出发，减重疗效固然重要，但与其比较哪款药物每周能多掉几斤肉，人们更为在意的还是哪款药物的副作用更小，停药后会不反弹，减重的同时还增肌。参考资料：1.Juvena Therapeutics官网2.Stronger Me | 运动生理与营养（二）增肌3.减肥增肌靶标及药物研发进展（中晟全肽）4.减肥又增肌，新的“神药”要来了？（中国新闻周刊）5.礼来“试错”，来凯“富贵”（医曜）6.其他公开资料图片来源：豆包AI8.12亿美元！诺和诺德又出手了，押注Deep Apple，布局肥胖症新靶点2025-06-11从临床试验失败到革命性疗法冲刺：Vertex在糖尿病领域的冰火两重天2025-06-1113.5亿美元！BMS加码核药领域2025-06-11拮抗还是激动？揭开GCG靶点成药之迷2025-06-10版权声明/免责声明本文为原创文章。本文仅作信息交流之目的，不提供任何商用、医用、投资用建议。文中图片、视频、字体、音乐等素材或为药时代购买的授权正版作品，或来自微信公共图片库，或取自公司官网/网络，部分素材根据CC0协议使用，版权归拥有者，药时代尽力注明来源。如有任何问题，请与我们联系。衷心感谢!药时代官方网站:www.drugtimes.cn联系方式:电话:13651980212微信:27674131邮箱:contact@drugtimes.cn点击这里，查看更多精彩！

前言AIDD Pro 根据国内外各大网站以及人工智能药物设计主流新闻网站及公众号，从 AIDD会议、AIDD招聘，重大科研进展、行业动态、最新报告发布等角度，分析挖掘了每周人工智能辅助药物设计领域所发生的、对领域技术发展产生重大推动作用的事件，旨在帮助 AIDD领域研究人员和业内人士及时追踪最新科研动态、洞察前沿热点。如果您觉得符合以上要求的内容我们有遗漏或者更好建议，欢迎后台留言。科研进展2025年6月6日【药物发现】ACS Omega | 人工智能驱动的药物发现：综合综述2025年6月6日【机器学习】Chem. Rev. | 量子机器学习在药物发现中的应用：在学术界和制药行业2025年6月5日【分子生成】J. Chem. Inf. Model. | 通过具有功能片段的强化学习改进共价和非共价分子生成2025年6月5日【图神经网络】J. Chem. Inf. Model. | MTGNN：一种基于多模态异构图神经网络和方向感知元路径的药物-靶点-疾病三元组关联预测模型2025年6月4日【深度学习】ACS Med. Chem. Lett. | 一种基于可视化隐藏层作为化学空间的深度学习辅助药物筛选方法2025年6月4日【SARS-CoV-2】ACS Omega | 通过脂肪酸结合袋靶向刺突糖蛋白的新型SARS-CoV-2抗病毒支架的计算机合成发现具体信息，请滑动下方文字1.【药物发现】人工智能（AI）和机器学习（ML）为解决传统药物发现的持续挑战提供了变革潜力，这些挑战的特点是成本高、时间长、成功率低。这篇全面的综述批判性地分析了从目标识别到临床开发的整个药物发现管道中AI/ML方法的最新进展（2019-2024）。我们研究了各种人工智能技术，包括深度学习，图神经网络和变压器，重点关注它们在关键领域的应用，如目标识别，先导发现，命中优化和临床前安全性评估。我们深入的比较分析突出了不同人工智能方法的优势、局限性和实际挑战，强调了成功实施的关键因素，如数据质量、模型验证和道德考虑。该综述综合了目前的应用，确定了持续存在的差距──特别是在数据可及性、可解释性和临床翻译方面──并提出了未来的方向，以充分发挥人工智能在创造更安全、更有效和更容易获得的药物方面的潜力。通过强调透明的方法、稳健的验证和伦理框架，本综述旨在指导负责任和有效地将人工智能整合到药物研究和开发中。链接网址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsomega.5c00549DOI：https://doi.org/10.1021/acsomega.5c005492.【机器学习】量子计算和机器学习的结合──量子机器学习──为化学领域的重大进步提供了潜力。本综述特别探讨了量子神经网络在药物发现背景下基于门的量子计算机上的潜力。我们讨论了量子机器学习的理论基础，包括数据编码、变分量子电路和混合量子经典方法。强调了在药物发现方面的应用，包括分子性质预测和分子生成。我们提供了一个平衡的观点，强调潜在的好处和必须解决的挑战。链接网址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrev.4c00678DOI：https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.4c006783.【分子生成】小分子药物通过选择性靶向驱动肿瘤生长的关键信号通路，在癌症治疗中发挥着关键作用。虽然深度学习模型促进了药物发现，但仍然缺乏使用基于片段的方法进行从头共价分子设计的生成框架。为了解决这个问题，我们提出了MOFF（分子生成与功能片段），这是一个用于分子生成的强化学习框架。mff是专门设计用于生成基于功能片段的共价和非共价化合物的。该模型利用对接分数作为奖励函数，并使用软Actor-Critic算法进行训练。我们通过针对布鲁顿酪氨酸激酶（BTK）和表皮生长因子受体（EGFR）的案例研究来评估MOFF，证明与基线模型和ChEMBL化合物相比，MOFF可以产生具有良好对接评分和药物样特性的配体样分子。作为计算验证，对选择的得分最高的分子进行了分子动力学（MD）模拟，以评估潜在的结合稳定性。这些结果突出了MOFF作为基于片段的分子生成的灵活和可扩展的框架，具有支持下游应用的潜力。链接网址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.5c00944DOI：https://doi.org/10.1021/acs.jcim.5c009444.【图神经网络】药物-靶标相互作用（DTIs）的预测是药物重新定位领域的一个关键因素。目前的方法主要基于双分支架构或图神经网络（gnn），通常模拟二元关联──特别是药物-靶点或靶点-疾病关系──从而忽略了药物-靶点-疾病（GTD）三方相互作用固有的方向依赖性和协同机制。为了解决这一差异，我们提出了MTGNN（多模态变压器图神经网络），这是一个综合的预测框架，旨在直接建模GTD三元组。MTGNN专门构建了一个包含方向感知元路径的异构图，以捕获生物学上重要的方向依赖性（例如，药物→靶标→疾病），并利用双路径Transformer架构集成生物医学实体（药物、靶标和疾病）的拓扑结构和语义特征。还实现了一种交叉注意技术，以动态地对齐基于图的和特定于模态的语义表示，促进改进的跨模态交互。综合测试验证了MTGNN在精确推断GTD连接方面的有效性，显示出增强的性能和泛化能力。这些发现突出了MTGNN作为药物重新定位的强大计算工具的功效。链接网址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.5c00817DOI：https://doi.org/10.1021/acs.jcim.5c008175.【深度学习】利用深度学习发现药物已经引起了人们的广泛关注。然而，深度学习模型仍未完善，并不总能提供药物线索。在此，我们提出了一种基于图卷积网络深度学习输出过程中隐藏层可视化的药物筛选方法。与传统的深度学习方法不同，我们的方法允许我们从深度学习模型预测的众多候选化合物中优先考虑化合物进行实验测试。此外，它还提供了化合物结构与其活性之间关系的信息。使用这种方法，我们有效地发现了组蛋白去乙酰化酶抑制剂的新线索。这些发现支持了我们的深度学习辅助筛选方法的有效性。链接网址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsmedchemlett.5c00124DOI：https://doi.org/10.1021/acsmedchemlett.5c001246.【SARS-CoV-2】SARS-CoV-2感染的关键病毒蛋白是刺突糖蛋白（S蛋白），它介导进入宿主细胞，因此是开发靶向治疗的一个重点。在这项工作中，我们探索了S蛋白内的脂肪酸结合袋，它稳定了非活性构象并破坏了细胞识别和感染。为了探索该位点作为药物靶点的潜力，进行了分子动力学模拟，然后进行了基于对接的商业药物样化合物的虚拟筛选。这种计算机程序能够识别SARS-CoV-2细胞感染的潜在抑制剂，可能是通过稳定在结合试验中检测到的无活性刺突构象，尽管需要进一步的实验来直接证实这种作用。在基于细胞的实验中分析了虚拟命中的抗病毒效果，其中一个分子显示出低微摩尔活性。从发现的最佳抗病毒化合物开始，购买结构类似物并在抗病毒试验中进行评估。观察到多种类似物的活性增加，其中最强的抗病毒化合物显示亚微摩尔活性和低细胞毒性。通过计算机研究成功鉴定出一种新的抗病毒支架可能为进一步开发针对SARS-CoV-2的抗病毒药物铺平道路，并显示了所应用方法的可靠性。链接网址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsomega.4c10519DOI：https://doi.org/10.1021/acsomega.4c10519上下滚动查看更多药企动态2025年6月6日【Arvinas】全球首个PROTAC药物申报上市2025年6月6日【大冢制药】UPCR降低51.2%！每月1次IgA肾病疗法公布III期研究数据2025年6月5日【默克】2.5亿元！泽璟制药授权德国默克「重组人促甲状腺激素」在华独家商业化权益2025年6月5日【三生国健】1 类痛风新药！三生国健国内报上市2025年6月4日【百时美施贵宝】BMS「罗特西普」在华获批治疗较低危骨髓增生异常综合征2025年6月4日【Cullinan Therapeutics】超7亿美元！智翔金泰就BCMAxCD3双抗达成国际授权合作各动态具体信息，请滑动下方文字1.【Arvinas】6月6日，Arvinas宣布已联合辉瑞向FDA递交Vepdegestrant的上市申请（NDA），用于治疗既往接受过内分泌药物治疗的携带ESR1突变的ER+/HER2-晚期或转移性乳腺癌患者。这是全球首个申报上市的PROTAC药物。链接网址请戳我2.【大冢制药】6月6日，大冢制药（Otsuka）公布了Sibeprenlimab（VIS649）治疗成人IgA肾病（IgAN）的III期VISIONARY研究的中期分析结果。该药物已于今年3月在美国申报上市并在5月获得了优先审评，PDUFA时间为2025年11月28日。链接网址请戳我3.【默克】2025年6月5日，泽璟制药宣布与全球领先的科技公司默克集团（Merck KGaA）达成合作协议，德国默克获得泽璟制药自主研发的注射用重组人促甲状腺激素（rhTSH）在中国大陆地区（为本协议之目的，不包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区）的独家商业化权益。链接网址请戳我4.【三生国健】6 月 5 日，三生国健宣布，其自主创新研发的重组抗 IL-1β 人源化单克隆抗体注射液 SSGJ-613 急性痛风性关节炎适应症已向 NMPA 递交上市申请并获受理。新闻稿指出，目前我国尚无 IL-1β 同靶点药物上市。链接网址请戳我5.【百时美施贵宝】6月4日，百时美施贵宝（BMS）宣布罗特西普（商品名：利布洛泽）获得国家药监局批准上市，用于治疗极低危、低危和中危骨髓增生异常综合征（MDS）引起的贫血且需要定期输注红细胞的成人患者。罗特西普是近20年来首个获批用于治疗较低危MDS贫血的创新药物。该产品于2022年1月首次在国内获批上市，用于治疗需要定期输注红细胞且红细胞输注≤15单位/24周的β-地中海贫血成人患者。链接网址请戳我6.【Cullinan Therapeutics】6月4日，Cullinan Therapeutics宣布与智翔金泰（Genrix Bio）达成合作，获得BCMAxCD3双特异性T细胞衔接抗体velinotamig在全球（大中华区除外）全适应症的独家授权。新闻稿介绍，velinotamig在近50例复发/难治性多发性骨髓瘤患者的2期目标剂量治疗中已展现出潜在"best-in-class"疗效。Cullinan将开发该药物用于自身免疫疾病领域。链接网址请戳我上下滚动查看更多会议信息2025年6月27-28日 美国华人生物医药科技协会中国分会（CBA-China）主办，苏州云程万川（盛杰）承办2025美国华人生物医药科技协会CBA-China中国年会2025年9月17-18日 上海恺默信息咨询有限公司举办SIT 2025第七届小分子药物创新峰会各会议具体详情和参会方式，请滑动下方文字2025美国华人生物医药科技协会CBA-China中国年会主办方：美国华人生物医药科技协会中国分会会议时间：2025年6月27-28日会议地点：苏州会议主旨：立足国际视野及产业高度，以创新为引领，围绕全球最新监管动态、新技术/AI革新及成果转化、先进治疗技术、药物创新开发、全球药物开发策略、新兴市场出海布局等前沿热门话题，共同探索前沿技术创新与全球医药合作，促进新质生产力培育及未来产业发展，推动全球健康事业新发展。链接网址请戳我SIT 2025第七届小分子药物创新峰会主办方：上海恺默信息咨询有限公司会议时间：2025年9月17-18日会议地点：上海会议主旨：深入探讨小分子药物的创新路径，分享业内最前沿的技术与策略。共同探索小分子药物的无限可能，携手推动药物研发领域的持续进步。链接网址请戳我上下滚动查看更多版权信息本文内容均由小编收集于公开的各个网络平台，发布的目的仅为了方便大家一站式了解AIDD行业信息，并未对发布源头进行真实性验证。如您发现相关信息有任何版权侵扰或者信息错误，请及时联系AIDD Pro（请添加微信号18515220072）进行删改处理。原创内容未经授权，禁止转载至其他平台。有问题可发邮件至yangzhuoqi@stonewise.cn关注我，更多资讯早知道↓↓↓