Sanofi (Hangzhou) Pharmaceuticals Co., Ltd.

10月11日，据财联社报道，赛诺菲已与美国私募股权公司Clayton, Dubilier & Rice进行谈判，出售其消费者健康业务。 赛诺菲制药公司也在周五证实，表示已与CD&R就出售其消费者健康业务Opella 50%的控股权展开谈判。 有报道称，该公司对这家拥有11000名员工的企业的报价为155亿欧元(约合170亿美元)。据英国《金融时报》报道，赛诺菲最终打算在未来几年内出售其在该公司的剩余股份。 在过去的几年里，大的MNC制药公司一直在剥离消费者健康业务。 强生公司于2023年8月将其消费者健康部门分拆为Kenvue，目前该部门的市值超过400亿美元。该公司管理这我们非常熟悉的泰诺，李斯德林漱口水，艾维诺润肤露等品牌。 End 声明：本公众号所有发文章(包括原创及转载文章)系出于传递更多信息之目的，且注明来源和作者。本公众号欢迎分享朋友圈或大群，谢绝媒体或机构未经授权以任何形式转载至其他平台。 转载/商务/投稿 | 联系微信15618157102（sum_Gmi） 商务合作 稿件征集 点击了解详情 往期回顾 1 8月 | 高达22家药企裁员 2 国产首款四价HPV疫苗拟纳入优先审评 3 3. 7亿美元!今年规模最大的生物医药融资诞生

明日头条预告：10年上市20款创新药！169页罗氏制药研发日PPT展望未来（可下载） （图片来源：诺奖官网） 欢迎广大朋友们观看！ 正文共： 2576字 16图 预计阅读时间： 7分钟 诺贝尔奖是以享誉全球的瑞典化学家阿尔弗雷德·诺贝尔命名的国际奖项，始于1901年。它包括物理学、化学、生理学或医学、文学、和平五个领域，旨在奖励在这些领域做出杰出贡献的个人或组织。经济学奖是后来加入的，由瑞典国家银行设立。 按照北京时间，2024年诺贝尔奖的公布时间如下： 生理学或医学奖：10月7日，星期一，17:30 物理学奖：10月8日，星期二，17:45 化学奖：10月9日，星期三，17:45 文学奖：10月10日，星期四，19:00 和平奖：10月11日，星期五，17:00 经济学奖：10月14日，星期一，17:45 诺贝尔奖的风向标通常指的是那些能够预测或预示未来诺贝尔奖得主的奖项。以下是一些被认为是诺贝尔奖风向标的奖项： 拉斯克奖（The Lasker Awards）：拉斯克奖是生物医学领域的重要奖项，被誉为诺贝尔奖的风向标。例如，2024年的拉斯克奖已经揭晓，陈志坚教授获得基础医学奖，三位GLP-1研究先驱获得临床医学奖。 引文桂冠奖（Citation Laureates）：由科睿唯安（Clarivate）发布，根据Web of Science数据库中的数据进行定量分析，确定诺奖各个学科领域中最具影响力的研究人员。 沃尔夫奖（Wolf Prize）：旨在表彰世界各地的杰出科学家和艺术家在促进人类福祉和交流方面取得的成就。有约1/3的沃尔夫奖得主最后都获得了诺贝尔奖。 科维理奖（The Kavli Prize）：每两年颁奖一次，旨在奖励在天体物理学、纳米科学和神经科学领域做出突出贡献的科学家。 盖尔德纳奖（Canada Gairdner Awards）：旨在表彰和奖励得奖者在影响人类健康基础研究方面的卓越成就，有近100位盖尔德纳奖得主获得过诺贝尔奖。 这些奖项的获得者往往是诺贝尔奖的热门候选人。需要注意的是，虽然这些奖项与诺贝尔奖有很强的相关性，但并不是所有获得这些奖项的科学家最终都能获得诺贝尔奖。 基于这些风向标，2024年诺贝尔生理学或医学奖的热门人选包括： （图片来源：拉斯克奖官网） 陈志坚：因其在发现环鸟苷酸-腺苷酸合成酶(cGAS)及其在细胞中的作用方面的贡献而获得拉斯克基础医学奖 。因为是美籍华人科学家，所以陈教授能否获奖备受中国朋友们的关注和期待。 （图片来源：拉斯克奖官网） Joel Habener、Lotte Bjerre Knudsen 和 Svetlana Mojsov：他们因在发现和开发基于GLP-1的药物，彻底改变了肥胖的治疗方面的工作而获得拉斯克临床医学奖。当下减重药物大卖，帮助礼来和诺和诺德公司雄踞全球市值最高药企排行榜榜首，而且与普通老百姓、与每一个都息息相关，所以这三位科学家能否获奖也是一大看点。 Quarraisha Abdool Karim 和 Salim S. Abdool Karim：因他们在预防和治疗HIV方面的工作而获得拉斯克公共服务奖。 Jonathan C. Cohen 和 Helen H. Hobbs：他们因为在脂质代谢遗传学的研究，催生了治疗心血管疾病的新药物方面的工作而获得引文桂冠奖。 Davor Solter 和 Azim Surani：他们因为在基因组印记方面的发现，推动了对表观遗传学和哺乳动物发育的理解而获得引文桂冠奖。 Zelig Eshhar 和 Michel Sadelain：他们因为在CD19 CAR-T细胞疗法在癌症治疗中的概念构思、研发及应用方面做出了开创性贡献而获得盖尔德纳国际奖。治愈了艾米丽而扬名全球的CAR-T细胞疗法也是获奖呼声非常的高，今年能够如愿以偿吗？ Shankar Balasubramanian、David Klenerman 和 Pascal Mayer：他们因为开发出了创新且经济实惠的大规模DNA测序方法而获得盖尔德纳国际奖。 Gagandeep Kang：她因为在儿童肠道疾病及其对患者的影响进行了广泛的流行病学、环境和临床试验研究而获得盖尔德纳全球健康奖。 José-Alain Sahel 和 Botond Roska：他们因为利用光遗传学为盲人救治视力和复明的工作而获得沃尔夫医学奖。 这些科学家的研究成果在各自的领域产生了重大影响，被视为诺贝尔奖的有力竞争者。 2021年开始，药时代与返朴等合作伙伴联手，连续三年共同举办诺奖预测直播，特别邀请多年来对诺贝尔奖背后科学史深度钻研的徐亦迅博士主讲，受到广大朋友们的关注和好评。 今年合作继续，而且参加的媒体阵容更加强大。直播将于2024年10月5日（星期六）上午9点开始。 讲座嘉宾 徐亦迅博士 徐亦迅，博士毕业于美国霍普金斯大学医学院，先后就职于多家生物制药公司。曾在美国默克制药公司负责代谢组学和转录组学数据的整合。2016年6月加入赛诺菲制药的转化科学部，参与了多个自身免疫病和罕见病新药研发项目。2022年10月入职专攻帕金森氏症细胞疗法的公司Aspen Neuroscience，担任生物信息部副总裁。多年来，徐博士对诺奖背后的科学史深度钻研，其评论文章和科普讲座受到业内朋友们的关注。 之后，10月7日、8日、9日，药时代将对诺贝尔生理学或医学奖、物理学奖、化学奖官宣实况进行直播，欢迎广大朋友们预约、观看！ 推荐阅读 2018-10-04 从制药界的视角看今年生物诺奖的争议 2018-11-21 拿破仑·费拉拉和VEGF，离诺奖到底有多远？ 2020-10-06 老骥伏枥，志在千里！——诺奖得主Michael Houghton博士的故事 2020-10-10 诺奖尘埃落定，中国基因编辑的希望和未来在哪里？您感兴趣的答案都在这里！ 2021-03-11 谢雨礼博士 | 新药大时代：小分子突破，双抗ADC爆发，RNA王者归来，生物相变能否成就下一个诺奖？ 2021-09-23 讲座直播：2021年度诺贝尔生理学/医学奖花落谁家？| 药时代与返朴联合主办 2022-10-08 诺奖大结局！和又一场勇敢的预测直播！返朴主办，药时代、腾讯新闻、蔻享支持！计划举办100期！~~ 2022-10-12 【视频】明日开奖！2022诺奖得主即将诞生！您赞同徐亦迅博士的预测吗？｜请投票！～ 2023-09-28 2023年诺贝尔生理学或医学奖展望 | 药时代直播间 点击这里，欣赏更多精彩内容！

本文研究中，研究人员开发出了一种新型数字病理学方法，其能以可重复和可扩展的方式来对癌症表型进行表征和分析。 肿瘤免疫微环境（TME，tumor immune microenvironment）的细胞组成是肿瘤对免疫疗法产生反应的关键因素，目前已知转化生长因子β（TGF-β）信号能促进免疫排斥，其中CD8+ T细胞就位于周围基质组织中，而不在肿瘤本身。近日，一篇发表在国际杂志AI in Precision Oncology上题为“Classification of the Tumor Immune Microenvironment Using Machine-Learning-Based CD8 Immunophenotyping As a Potential Biomarker for Immunotherapy and TGF-β Blockade in Nonsmall Cell Lung Cancer”的研究报告中，来自美国赛诺菲制药公司的科学家们通过研究分析了两种机器学习模型的发展，从而对癌症样本的免疫表型进行分类。 文章中，研究人员所提出的数字病理学方法能以一种可复制和可扩散的方式对癌症免疫表型进行表征和分类，从而有望应用诸如此类方法来识别出哪些非小细胞肺癌（NSCLC）患者能因免疫疗法而获益。 科学家有望利用机器学习技术识别出能因免疫疗法治疗获益的非小细胞肺癌患者 图片来源：AI in Precision Oncology (2024). DOI:10.1089/aipo.2023.0008 为了更好地识别出免疫排斥的患者，研究人员开发了两种机器学习模型来定量CD8+ 细胞的阳性情况，并对非小细胞肺癌患者的癌症样本的免疫表型进行了分类研究。研究者Rui Wang博士说道，我们的研究结果支持机器学习预测癌症免疫表型的潜在应用，从而就能识别出哪些非小细胞肺癌患者能因免疫疗法的治疗和TGF-β的阻滞而获益。 这项研究中，研究人员指出了如何改进患者对候选药物的识别，同时利用人工智能和机器学习手段来找到非小细胞肺癌患者进行免疫疗法的精准生物标志物，这或许标志着个体化医学研究的进步，并由希望为个体患者开发出量身定制的方案从而提高疗法的疗效并减少治疗所带来的副作用。从本质上来讲，本文强调了将新型疗法应用到合适患者身上的重要性，并未后期癌症的精准治疗铺平了道路。 综上，本文研究中，研究人员开发出了一种新型数字病理学方法，其能以可重复和可扩展的方式来对癌症表型进行表征和分析，或许就为应用这种方法来识别出哪些非小细胞肺癌患者能因免疫疗法和TGF-β阻滞的治疗而获益奠定了一定的基础。（生物谷Bioon.com） 参考文献： Robert J. Pomponio, Hong Wang, Sarah Mitchell Bean, et al. Classification of the Tumor Immune Microenvironment Using Machine-Learning-Based CD8 Immunophenotyping As a Potential Biomarker for Immunotherapy and TGF-β Blockade in Nonsmall Cell Lung Cancer, AI in Precision Oncology (2024). DOI:10.1089/aipo.2023.0008