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/ Not yet recruiting临床1/2期 A Phase 1/2a Study Evaluating the Safety, Tolerability, Pharmacokinetics, and Preliminary Efficacy of NTS071 in Subjects With Advanced Solid Tumors Harboring a TP53 Y220C Mutation
This study is to evaluate the safety, tolerability, PK, and preliminary efficacy of NTS071 in adults with TP53 Y220C-mutated solid tumors.
100 项与 上海宇道生物技术有限公司 相关的临床结果
0 项与 上海宇道生物技术有限公司 相关的专利(医药)
2025年9月8日,上海 — 拜耳Co.Lab在华开幕一周年之际,该全球生命科学共创平台宣布关键进展,包括成立其全球首个链接风险投资机构的平台拜耳Co.Lab创投联盟(Bayer Co.Lab AdVenture),以及两家中国生物技术初创企业签约。这些举措标志着拜耳在华开放创新战略迈上新台阶,彰显其“植根中国、链接全球”的长期愿景。
拜耳处方药事业部全球业务发展与授权许可负责人Juergen Eckhardt 博士在庆典致辞中表示:“过去一年,拜耳Co.Lab上海取得的成果不仅是平台自身成长的见证,也验证了中国创新在全球的潜力。我们看到,中国正在成为全球生物医药创新的重要源头,中国创新具备走向全球的巨大潜力。未来,拜耳将持续深化与本地创新力量的合作,推动更多突破性创新为应对全球健康挑战提供中国方案,造福中国乃至全球患者。”
拜耳Co.Lab加码在华布局
在“健康中国 2030”创新战略深入推进的背景下,中国生物医药产业正从创新“跟随者”向 “策源地”转变,吸引着全球目光。目前,中国在研管线约占全球总量30%1,ADC、双抗、细胞和基因疗法等新兴技术逐步获得国际认可。
此次在华首发的拜耳Co.Lab创投联盟将帮助其入驻企业连接国际领先的风险投资及私募股权投资机构,为加速其对接全球投融资网络打开新窗口。拜耳Co.Lab创投联盟借助拜耳Co.Lab全球共创平台,深耕本土创新生态,连通本土初创企业与资本力量,为入驻企业的发展引入更多动能。
拜耳Co.Lab创投联盟的首批合作方为上实资本、君联资本、IDG资本和康君资本。这四家投资机构将立足国际化视野和本土化运作,为拜耳Co.Lab入驻企业提供深厚的行业洞察和专业化投资机会。
此次,宇道生物和翱路医药加入拜耳Co.Lab,进一步扩大该共创平台在中国创新生态中的朋友圈。至此,拜耳Co.Lab在华已携手7家生物医药初创企业,此前益杰立科、伊米诺康、锐正基因、凌泰氪生物和腾砥生物已正式入驻。随着此次宇道生物和翱路医药的加入,拜耳Co.Lab已形成涵盖小分子、核酸药物、环肽药物、抗体平台、基因编辑、AI药物发现等创新技术及赛道的生物医药创新集群。
凭借量身定制的赋能模式与开放的协作理念,拜耳Co.Lab于今年5月荣获上海市浦东新区大企业开放创新中心(GOI)认定,成为上海国际生物医药创新枢纽的核心合作伙伴。
拜耳处方药事业部高级副总裁、区域业务发展、开放创新及Co.Lab全球负责人Friedemann Janus博士表示:“拜耳Co.Lab致力于在中国打造一个覆盖多元技术平台与前沿创新的生态集群。拜耳Co.Lab创投联盟的启动标志着这一共创生态的全面升级,意味着我们将进一步打通全球协作网络与各方资源,为本土创新提供全方位赋能。我们期待与更多中国伙伴携手,扩大在中国的布局,帮助初创企业将他们的创想付诸实现。”
拜耳在华持续推动开放式创新
作为最早进入中国的跨国药企之一,拜耳始终将中国视为全球创新的核心战略市场和重要增长引擎。多年来,拜耳持续推动在华开放式创新,携手本土合作伙伴,推动中国本土研发和创新实力发挥全球价值。目前,拜耳已在中国构建起拜耳・亦庄开放创新中心与Co.Lab 高效协同的“双引擎”,通过这两个对外合作的前沿窗口,推动在华全链条创新,为本土创新企业提供量身定制的支持与资源对接,加速创新技术尽快惠及患者。
同时,在产学研协同方面,拜耳已与清华大学、北京大学等顶尖学术机构建立长期合作,累计开展逾100项联合研究项目,持续推动前沿基础研究向新药研发转化。
此外,2025年3月,拜耳与浦合医药宣布就可选择性靶向MTAP缺失型肿瘤的口服小分子PRMT5抑制剂达成全球许可协议,拜耳获得开发、制造和商业化MTA协同PRMT5抑制剂的全球独家许可,目前已招募首例患者参与I期人体首次剂量爬坡临床试验。8月25日,PRMT5抑制剂在中国获批临床,标志着双方合作的创新成果向惠及患者迈出了重要一步。
正如Juergen Eckhardt所强调:“合作是推动医药创新的关键。中国已经成为我们在创新上的重要伙伴。拜耳希望通过持续的开放协作,推动更多中国创新成果走向全球,助力医药产业的可续发展。”
参考文献
Citeline, Pharma R&DAnnual Review 2025.
关于宇道生物
宇道生物是一家已进入临床阶段的专注于变构药物发现和开发的生物科技公司,致力于为传统意义上的难成药靶点开发小分子药物。我们创立了一款名为 ALLOSTAR™ 的专有计算平台,该平台基于人工智能与物理学原理,能够识别新的蛋白靶点上潜在的变构口袋、评价变构效应,并能够从头生成或优化具有变构机制的小分子药物。着眼于解决尚未满足的临床需求、充分发挥变构机制小分子药物的优势以及我们团队的技术力量,我们已建立起具有“同类最佳(BIC)/ 同类首创(FIC)” 潜力的变构药物研发管线。这些管线聚焦于肿瘤、心血管、和代谢类疾病,分子机制涵盖了变构激动剂和抑制剂。
关于翱路医药
翱路医药 (OTR Therapeutics) 致力于将早期创新转化为具有全球影响力的临床新药。我们通过“引进+自研”双轮驱动模式,甄选和开发具有差异化优势的早期项目,凭借严谨高效的研发和全球临床开发,以及灵活多元的合作机制,加速早期创新成果的国际转化,为合作伙伴创造卓越价值、为患者带来切实福祉。
关于拜耳
拜耳作为一家跨国企业,在生命科学领域的医疗健康与农业方面具有核心竞争力。秉承“共享健康,消除饥饿”的使命,公司致力于通过产品和服务,帮助人们克服全球人口不断增长和老龄化带来的重大挑战,造福人类和地球繁荣发展。拜耳致力于推动可持续发展并对业务产生积极影响。同时,集团还通过科技创新和业务增长来提升盈利能力并创造价值。在全球,拜耳品牌代表着可信、可靠及优质。在2024财年,拜耳的员工人数约为93,000名,销售额为466亿欧元。不计特殊项目的研究开发投入为62亿欧元。更多信息请见www.bayer.com。
前瞻性声明
本新闻稿包括拜耳集团管理层基于当前设想和预测所作的前瞻性声明。各种已知和未知的风险、不确定性和其它因素均可能导致公司未来的实际运营结果、财务状况、发展或业绩与上述前瞻性表述中所作出的估计产生重大差异。这些因素包括在拜耳官方网站http://www.bayer.com/上公开的拜耳各项报告。本公司没有责任更新这些前瞻性声明或使其符合未来发生的事件或发展。
创新药物研发中活性分子(苗头分子hit/先导分子lead)的发现是新药研发的源头。传统活性化合物的发现主要依赖高通量筛选,但受限于现有化合物库的库存(仅数亿个,10^9次方)和多样性,发现具有全局优势的药物分子几率低下。相较之下,从全局化学空间中从头(de novo)分子设计,即在10^50次方的全局化学空间中“从无到有”创造活性分子,极大地提升了全局优势药物分子发现的可能性。
2025年8月20日,来自上海交通大学医学人工智能研究院的张健课题组在Nature Machine Intelligence在线发表题为“Electron-density-informed effective and reliable de novo molecular design and optimization with ED2Mol”的研究论文,报道了自主研发的人工智能药物设计技术——ED2Mol(transforming Electron Density To bioactive Molecules)。
该工作建立了从苗条分子生成到先导分子优化的统一智能框架,自动化生成的活性分子在分子间和分子内可靠性上实现领域最优,面向4个重大疾病靶标设计并优化出多类的活性分子,不仅在常规正构位点上表现出色,在一直难以突破的变构位点分子生成上也获得突破,发现了多类抑制剂与激动剂等,为创新药物发现提供了高效且可靠的设计平台。由于该工作对人工智能药物设计领域的重要意义,被该期刊选为封面故事推荐。
从原理上看,结构生物学通常借助配体电子密度图进行精确结构解析:配体电子密度在宏观上表征配体—受体的形状互补,在微观上编码统一的电磁相互作用。将其显式融入深度生成模型,既可把握结合口袋的全局互补环境,又能更通用且精确地建模原子级相互作用。在实现路径上,ED2Mol首先利用变分自编码器根据结合口袋结构预测配体的电子密度;随后采用分层峰度搜索算法拟合核心骨架;最后通过等变图神经网络将分子片段迭代式延展至尚未被占据的电子密度区域。基于同一思想,ED2Mol亦可便捷用于苗头化合物优化:在电子密度的约束与引导下,从预定义的苗头核心出发,分段扩展并生成效力更强的候选分子。
图1:ED2Mol的架构与工作流程
在多个基准上的广泛评估表明,ED2Mol生成的化合物在结合效能、结合位姿的质量与稳定性方面全面领先,同时具备优良的可合成性、类药性和结构多样性。面对更具挑战性的、此前未见的变构口袋基准,ED2Mol仍展现出良好的泛化能力。为验证其应用潜力,研究团队在5个真实世界任务中开展设计与优化:FGFR3正构抑制剂的从头生成与优化、CDC42变构抑制剂的从头生成、GCK变构激活剂的优化,以及GPRC5A变构调节剂的从头生成。上述任务覆盖正构与变构位点,并涉及抑制剂与激动剂等多类配体,体现出该方法在多样化药物发现场景中的通用性。此外,作者还通过X射线衍射等结构生物学手段验证了生成分子与靶蛋白的结合模式。
图2:通过ED2Mol的集成应用发现新型GPRC5A变构调节剂
特别值得一提的是,ED2Mol在孤儿受体GPRC5A上实现了变构调节剂的从头设计。研究团队构建了“序列到苗头(sequence-to-hit)”框架,整合序列到结构建模(AlphaFold)、结构到口袋挖掘(AlloSite)、口袋到候选生成(ED2Mol)以及候选到苗头验证(PRESTO-Tango)等环节,最终发现全新GPRC5A激动剂A4,为开发高效GPRC5A激活剂迈出了关键一步。
本项研究建立了人工智能产学研合作的新范式,由上海交通大学医学人工智能研究院/宁夏医科大学的张健教授领衔(通讯作者),上海交通大学的李明玉、宇道生物宋堃、上海交通大学何继骁为共同第一作者,宇道生物、青煜医药2家创新biotech共同研发、并获中国科学院上海药物研究所研究员赵玉军的大力支持。相关工作获BT-IT国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、上海重点创新团队(药学)、繁星基金会、临港实验室、博士生科创培育基金等项目支持。
原文链接:
https://www.nature.com/articles/s42256-025-01095-7
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创新药物研发中活性分子(苗头分子hit/先导分子lead)的发现是新药研发的源头。传统活性化合物的发现主要依赖高通量筛选,但受限于现有化合物库的库存(仅数亿个,10^9次方)和多样性,发现具有全局优势的药物分子几率低下。相较之下,从全局化学空间中从头(de novo)分子设计,即在10^50次方的全局化学空间中“从无到有”创造活性分子,极大地提升了全局优势药物分子发现的可能性。
2025年8月20日,来自上海交通大学医学人工智能研究院的张健课题组在Nature Machine Intelligence在线发表题为“Electron-density-informed effective and reliable de novo molecular design and optimization with ED2Mol”的研究论文,报道了自主研发的人工智能药物设计技术——ED2Mol (transforming Electron Density To bioactive Molecules)。该工作建立了从苗条分子生成到先导分子优化的统一智能框架,自动化生成的活性分子在分子间和分子内可靠性上实现领域最优,面向4个重大疾病靶标设计并优化出多类的活性分子,不仅在常规正构位点上表现出色,在一直难以突破的变构位点分子生成上也获得突破,发现了多类抑制剂与激动剂等,为创新药物发现提供了高效且可靠的设计平台。由于该工作对人工智能药物设计领域的重要意义,被该期刊选为封面故事推荐。
从原理上看,结构生物学通常借助配体电子密度图进行精确结构解析:配体电子密度在宏观上表征配体—受体的形状互补,在微观上编码统一的电磁相互作用。将其显式融入深度生成模型,既可把握结合口袋的全局互补环境,又能更通用且精确地建模原子级相互作用。在实现路径上,ED2Mol首先利用变分自编码器根据结合口袋结构预测配体的电子密度;随后采用分层峰度搜索算法拟合核心骨架;最后通过等变图神经网络将分子片段迭代式延展至尚未被占据的电子密度区域。基于同一思想,ED2Mol亦可便捷用于苗头化合物优化:在电子密度的约束与引导下,从预定义的苗头核心出发,分段扩展并生成效力更强的候选分子。
图1 ED2Mol模型框架与工作流程
在多个基准上的广泛评估表明,ED2Mol生成的化合物在结合效能、结合位姿的质量与稳定性方面全面领先,同时具备优良的可合成性、类药性和结构多样性。面对更具挑战性的、此前未见的变构口袋基准,ED2Mol仍展现出良好的泛化能力。为验证其应用潜力,研究团队在5个真实世界任务中开展设计与优化:FGFR3正构抑制剂的从头生成与优化、CDC42变构抑制剂的从头生成、GCK变构激活剂的优化,以及GPRC5A变构调节剂的从头生成。上述任务覆盖正构与变构位点,并涉及抑制剂与激动剂等多类配体,体现出该方法在多样化药物发现场景中的通用性。此外,作者还通过X射线衍射等结构生物学手段验证了生成分子与靶蛋白的结合模式。
图2 ED2Mol的整合应用发现新型GPRC5A变构调节剂
特别值得一提的是,ED2Mol在孤儿受体GPRC5A上实现了变构调节剂的从头设计。研究团队构建了“序列到苗头(sequence-to-hit)”框架,整合序列到结构建模(AlphaFold)、结构到口袋挖掘(AlloSite)、口袋到候选生成(ED2Mol)以及候选到苗头验证(PRESTO-Tango)等环节,最终发现全新GPRC5A激动剂A4,为开发高效GPRC5A激活剂迈出了关键一步。
本项研究建立了人工智能产学研合作的新范式,由上海交通大学医学人工智能研究院/宁夏医科大学的张健教授领衔(通讯作者),上海交通大学的李明玉、宇道生物宋堃、上海交通大学何继骁为共同第一作者,宇道生物、青煜医药2家创新biotech共同研发、并获中国科学院上海药物研究所研究员赵玉军的大力支持。
原文链接:
https://www.nature.com/articles/s42256-025-01095-7
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