REP1

钙粘素（cadherin， 钙粘蛋白，钙粘合素） 是一类依赖于 Ca2+ 的细胞粘附分子的超家族，它在维持组织结构和形态中发挥着关键作用。Cadherins至少有六个亚家族，包括典型Cadherin、非典型Cadherin、desmocollins、desmogleins、protocadherin type和其他。Cadherin的表达失调往往与疾病有关，包括组织发育不良、肿瘤形成和转移。典型Cadherin胞外域由5个重复序列构成；胞内域由150-160个氨基酸组成，高度保守。CDH17（Cadherin 17，LI-cadherin），也称为肝肠钙粘蛋白，是钙依赖性蛋白质CDH超家族的非经典成员。CDH17序列由七个细胞外钙粘蛋白结构域和一个非常短的细胞质结构域形成。与其他经典的钙粘蛋白不同，CDH17是一种钙依赖性跨膜糖蛋白，可介导细胞在肠上皮中的细胞粘附。图1.钙粘蛋白-17 (CDH17) 的结构特征(即在细胞外氨基末端 (NH2) 具有 7 个钙粘蛋白重复序列(EC1-EC7)，随后是跨膜区和羧基处的短胞质结构域-终点（COOH）。钙离子（用红点表示）位于哺乳动物 CDH17 的钙粘蛋白重复序列之间)CDH17仅在人肠道和胰腺导管上皮细胞中表达，在健康的成人肝脏和胃组织中沉默，在胃肠道恶性肿瘤（包括肝细胞癌，胰腺癌和结直肠癌）中表达异常，因此，可以作为消化系统恶性肿瘤的诊断潜在标志物。No.1CDH17在肿瘤中的作用机制目前研究发现，CDH17在胃癌、结直肠癌、肝癌、胰腺癌和胆管癌等多种肿瘤组织中均有不同程度的表达，CDH17的高水平表达与患者预后和风险评估密切相关。CDH17作为钙黏蛋白超家族中的独特一员，在多种疾病中均发现CDH17的异常表达。研究揭示CDH17的功能紊乱与肿瘤细胞的外周浸润及转移关系密切，对肿瘤的复发及患者的生存率均有影响。然而，目前对于CDH17与肿瘤相关作用机制尚未阐明。肝细胞癌中，CDH17能与E-cadherin结合调控细胞的黏附，以及CDH17胞内衔接蛋白Galectin-3通过在细胞核中与β-catenin结合参与典型Wnt信号传导，这表明CDH17参与Wnt信号的激活。另有研究结果表明，CDH17过表达能够激活人胃癌细胞MGC-803的MAPK信号通路，促进细胞在体内的致瘤性。此外，CDH17也被证明能与α2β1整合素相互作用，并且是α2β1整合素活性调控细胞粘附和增殖的关键决定因素，以及能促进结肠直肠癌细胞获得肝转移的能力。CDH17在肿瘤中的作用机制以及在癌症治疗中的具体作用虽然尚未清楚，但已经有新型靶向治疗药物（如BI 905711和ARB102等）处于临床研究阶段，用于治疗胃癌、胰腺癌、食管癌、胆管癌等胃肠道癌。这些药物可同时结合肿瘤细胞表面的CDH17和死亡受体TRAILR2，诱导肿瘤细胞凋亡，对表达CDH17的正常细胞无损伤。No.2目前在研格局ARB202ARB202是利用TriAx技术构建的一种人源化抗CDH17xCD3的IgG4双抗， 是一款潜在“同类首创”药物，其具备独特亲和力抗 CDH17 和抗 CD3 差异化的结构，在保证高特异性和高杀伤活性的同时，避免过度激活T细胞所引起的全身免疫反应风险。Arbele的TriAx抗体设计是为了通过结合多种抗肿瘤机制在消化道癌症治疗中获得更大的疗效，具有低抗原性、稳定性、理想的生物分布和药代动力学特性。纳入TriAx抗体的抗肿瘤机制包括重新引导T/NK细胞的细胞毒性，抑制免疫检查点，吞噬作用和增强适应性免疫反应。2022年 3 月 31 日，香港科学园生物科技公司艾贝乐 (ARBELE) 研发的创新药物ARB202 双抗临床试验申请获得澳洲TGA批准，用于治疗晚期胃肠道恶性肿瘤。这是全球唯一获批临床的CDH17xCD3双抗特异抗体。2023年8月2日，Arbele公司在ASCO突破性会议上公布了其首款CDH17xCD3双特异性T细胞参与抗体ARB 202的早期安全性数据，该药品曾在2022年8月在澳大利亚完成I期首次临床试验首例患者给药。BI-905711BI905711是勃林格殷格翰公司首创的双特异性、四价治疗性抗体，靶向TRAILR2和CDH17的四价双抗，TRAILR2与CDH17交联诱导CDH17依赖性TRAILR2聚集，在共表达TRAILR2和CDH17的肿瘤细胞中诱导选择性凋亡。目前BI905711针对晚期难治性消化道癌症的Ia/Ib期研究（NCT04137289）正在患者招募中。此前在临床前试验结果表明，在CDH17/TRAILR2共表达的COLO 205细胞中，BI 905711与第一代TRAILR2激动剂lexatumumab相比，细胞活力抑制作用强约1000倍。在体内结直肠癌异种移植模型中，单次给药后肿瘤持续消退长达约30天。并且没有观察到肝脏毒性。在CRC患者来源的异种移植肿瘤模型中，BI 905711也显示出显著的抗肿瘤效果。今年ESMO年会上，公布的I期治疗胃肠道肿瘤数据显示，入组45例患者，观察到12例SD，同时安全性良好。CHM-2101CHM 2101 （CDH17 CAR T） 是世界知名的宾夕法尼亚大学细胞治疗中心发明的同类首创第三代 CDH17 CAR T，具有CD28和4-1BB共刺激结构域。CHM 2101的临床前证据于2022年3月发表在《Nature Cancer》杂志上，证明在7种癌症中完全根除肿瘤。CDH17 CAR-T细胞仅浸润肿瘤细胞，尽管正常细胞表达CDH17也不受影响。在正常细胞中，CDH17隐藏在正常细胞屏障的紧密连接之下；而在癌症中，CDH17上调导致其暴露在癌细胞膜上，允许CAR-T检测并结合它。临床前证据表明，CHM-2101具有完全根除肿瘤细胞而不复发的实体肿瘤的独特效力，并对正常组织没有毒性。2023年10月31日，Chimeric Therapeutics宣布，美国FDA已经批准其CDH17靶向CAR-T细胞疗法的研究新药(IND)申请，未来将计划在2024年开展一项针对晚期结肠直肠癌、胃癌和神经内分泌肿瘤患者的多中心、开放标签1A/B期临床试验中研究CHM 2101。PA-06612020年9月10日勃林格殷格翰，宣布双特异性和四价治疗性抗体BI 905711进入针对晚期胃肠道（GI）癌症患者的首次人体临床试验。同类首创的 BI 905711 抗体旨在识别促凋亡肿瘤坏死因子 （TNF） 相关的凋亡诱导配体受体 2 （TRAILR2） 和肿瘤细胞锚定钙粘蛋白 17 （CDH17），以激活主要存在于胃肠道中的共表达肿瘤细胞中的自毁（凋亡）通路。对于患有这些类型癌症的患者来说，1期试验的进展标志着继续开发更可耐受的创新疗法以解决高度未满足需求的疾病的一个重要里程碑。可以看出，CDH17的药物市场布局面相当广阔，期待未来一段时期内会有好进展出现。攻克实体瘤一直是人类努力的方向，CDH17可能代表了一类新的更加安全的药物开发靶点，对未来的细胞疗法尤其是CAR细胞治疗有一定启示。参考资料：https://atlasgeneticsoncology.org/gene/40020/cdh17-%28cadherin-17-li-cadherin-%28liver-intestine%29%29 DOI：10.1038/s43018-022-00344-7DOI：10.1080/14737159.2023.2176223https://doi.org/10.1371/journal.pone.0085296细胞系产品查询投稿丨商务合作转载丨加交流群往期推荐恒瑞医药生物药管线全梳理中生制药企业梳理石药集团生物药技术平台及管线梳理国内ADC热门靶点竞争格局一览点击下方“药研网”，关注更多精彩内容

Encinitas, California--(News - October 3, 2023) - Kiora Pharmaceuticals (NASDAQ: KPRX) has received Investigational New Drug Application approval in Australia to enroll up to six additional patients in the ABACUS study of KIO-301. ABACUS was initially designed to evaluate patients with Retinitis Pigmentosa (RP). Based on encouraging findings previously shared, Kiora sought this approval to evaluate additional patients with late-stage RP as well as those with late-stage Choroideremia (CHM), a rare form of hereditary retinal degeneration. Plans remain for Kiora to report topline results on the first six RP patients in the ABACUS study on November 4th at the American Academy of Ophthalmology retina subspecialty day. Kiora previously reported preliminary data in late-stage RP patients finding KIO-301 safe and tolerable with promising signs of efficacy. KIO-301 is a small molecule photoswitch, a first-in-class therapeutic with the potential to restore vision across several inherited retinal diseases (IRDs), regardless of underlying gene mutations. "Data collected from additional patients will provide further insight to guide continued stages of clinical development," explained Eric Daniels, M.D., Chief Development Officer at Kiora. "We are now in a position to expand this 'gene mutation-agnostic approach' to generate further proof-of-concept in patients with late-stage CHM. The common denominator in both RP and CHM is rod and cone degeneration, and that is precisely why KIO-301 has a good opportunity to make an impact." Choroideremia is a rare X-linked, recessive, inherited retinal disorder affecting approximately 1 in 50,000 individuals. It is caused by a loss-of-function mutation in the CHM gene. Initial symptoms include loss of night vision and often leads to severe vision impairment and blindness. Kiora is working with the Choroideremia Research Foundation (CRF), the world's largest not-for-profit organization dedicated finding a cure for CHM, to assist in a deeper understanding of the disease as well as access to CRFs patient database and thought leaders to assist in trial enrollment and future study designs. "Adding CHM into ABACUS is consistent with our sharpened focus in addressing orphan retinal diseases," added Dr. Daniels. "Running programs in multiple IRDs will allow for operational efficiencies while developing therapeutics for a major unmet need, like CHM. Our work with CRF brings the top thought leaders in the space and access to patient databases to ensure we are giving the best chance of success to the development of KIO-301 in CHM." About Kiora Pharmaceuticals Kiora Pharmaceuticals is a clinical-stage biotechnology company developing and commercializing products for the treatment of orphan retinal diseases. KIO-301 is being developed for the treatment of Retinitis Pigmentosa, and Kiora also plans to develop KIO-301 for Choroideremia and Stargardt's Disease. It is a molecular photoswitch that has the potential to restore vision in patients with inherited and/or age-related retinal degeneration. Kiora plans to develop KIO-104 for the treatment of posterior non-infectious uveitis. It is a next-generation, non-steroidal, immuno-modulatory and small molecule inhibitor of Dihydroorotate Dehydrogenase (DHODH) with what Kiora believes is best-in-class picomolar potency and a validated immune modulating mechanism (blocks T cell proliferation and proinflammatory cytokine release). In addition to news releases and SEC filings, we expect to post information on our website, , and social media accounts that could be relevant to investors. We encourage investors to follow us on Twitter and LinkedIn as well as to visit our website and/or subscribe to email alerts. 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在多个GUIDE-seq测试数据集上相对于应用较广的CFD模型，AIdit_OFF无论特异性还是召回率表现的都更好，且将预测gRNA脱靶位点的精准率平均提高了2.6倍。 CRISPR基因编辑技术自2013年被科学家首次证明可以在哺乳动物细胞内实现高效的基因组编辑以来，正在彻底改变生物医学基础研究和临床研究领域。越来越多的研究者已经在包括开发新型基因编辑工具酶或者优化向导RNA（gRNA）的设计方面进行了很多尝试，希望可以借此提高CRISPR的性能。 利用合成gRNA-靶序列的高通量文库允许直接在细胞环境下中便捷和高通量地收集gRNA活性数据，由此建立的计算模型来预测gRNA的活性比较可靠。在以往的研究中，约10000至50000条合成的gRNA-靶序列被用于量化gRNA的靶向效率、特异性或修复结果。 然而，人类基因组有6108个具有NGG PAM的潜在gRNA，这导致早期研究中采样的gRNA覆盖率仅为0.002%-0.009%。在这个采样范围内，已有的计算工具预测的gRNA活性和用于建模的实测gRNA活性相关性约为0.8（Spearman相关性），还有很大上升空间。并且截至目前，还没有一个从多个维度预测gRNA活性（如，gRNA切割活性、gRNA脱靶活性、gRNA切割后基因组修复的图谱）的综合工具。 近日，西湖大学生命科学学院马丽佳研究员团队在 Cell  Discovery 期刊发表了题为：Deep sampling of gRNA in the human genome and deep-learning-informed prediction of gRNA activities 的研究论文。 该论文介绍了团队开发的一种基于全新策略构建的深度学习模型，能有效预测CRISPR多维gRNA性能。 首先，研究人员将74万条gRNA（740k文库）及gRNA靶点序列合成在一条oligo上（每个gRNA靶点序列包括20-nt上游基因组序列、20-nt靶标序列、3-nt PAM序列和20-nt下游基因组序列），该文库除了团队设计的gRNA之外，还包含多个已发表的CRISPR KO screening（通过CRISPR系统构建基因组文库进行高通量基因敲除筛选）文库，包括Brunello、GecKOv2、Sabatini、TorontoKoV3和YusaKoV1。740k文库占人类基因组中所有具有NGG-PAM的gRNA数量的约0.16%（远高于以往研究中0.002%~0.009%的覆盖率）。随后通过慢病毒转导入稳定表达SpCas9的人体细胞系内，对合成的gRNA靶点序列上下游设计引物PCR进行深度测序即可实现高通量地检测gRNA的活性，同时还可评估对应gRNA切割基因组后，基因组的修复图谱（图1）。 图1：高通量检测gRNA体内活性策略的流程图 为了开发gRNA活性预测模型，研究人员首先比较了九种机器学习算法，包括七种传统算法和两种基于深度学习的算法，结果发现RNN是在所有测试算法中性能最好，实测的gRNA效率和预测效率之间的Spearman相关系数在0.875到0.911之间。值得注意的是，相比这项研究中使用了74万条gRNA，以往的研究只用了1万至5万条gRNA序列的数据进行深度学习模型构建。 那么，在数据量和模型性能之间，什么数据量是生物学实验投入和模型性能获益之间的最佳值呢？ 带着这个疑问，研究团队又将740k文库分为8个子库，分别叠加子文库行深度模型构建，利用十折交叉验证进行评估，最终建立了8组模型，结果表明随着文库大小的增加，8组模型的预测性能Spearman相关系数中位数从0.810逐渐提高到0.898。在包含超过220k个gRNA后，模型性能趋于平稳。本研究给出了gRNA数据规模对提升模型性能的重要参考，对后续类似工作如何设计实验具有重要的指导意义。随着一系列建模参数的测试，研究人员最终确定将63bp的序列（23bp靶序列和上游、下游各20bp）作为RNN模型的输入序列，并将其训练得到的深度学习模型命名为“AIdit_ON”（图2）。 图2：建立预测gRNA活性的AIdit_ON模型的流程图 为了进一步评估AIdit_ON模型在不同细胞类型中的泛化性能，研究人员基于多个公开可用的内源数据集，比较了AIdit_ON和11个已发表的计算工具，结果显示AIdit_ON模型在所有公共数据集中的表现要优于所有其他模型（图3）。同样地，对于本研究产出的不同细胞系内源的gRNA活性数据（293T n=78；K562 n=75；H1 n=71），AIdit_ON模型的表现也优于其他模型（图3）。 图3：不同数据集的indel频率和12个模型预测效率之间的Spearman相关系数的热图 此外，K562和Jurkat细胞中740k文库的数据集使研究人员能够进一步检测这两种细胞类型中DSB（DNA双链断裂）诱导的基因组修复结果。在仔细分析Jurkat和K562细胞的DSB修复图谱时候，研究人员有了意外的发现。在K562中，超过65%的SpCas9/gRNA诱导的DSBs被修复为缺失类型（Deletion），这与以往研究的大多数细胞类型中发现的现象一致。相反，插入（Insertion）在Jurkat细胞中占主导地位（大于60%）（图4）。研究人员大胆假设，Jurkat细胞的一种独特特性可能是导致Insertion主导修复结果的原因。经过验证，研究人员证实了他们的猜想，他们找到了一个在Jurkat特异性高表达的基因DNTT，该基因是控制Jurkat中DSB修复的主导基因。敲除Jurkat中的DNTT会改变其修复结果，使其与K562细胞的修复结果更相似。相反，在K562细胞中过表达DNTT时，Insertion成为最主要的DSB修复图谱。这些数据表明，由SpCas9/gRNA介导的DSB诱导的修复结果是DNTT依赖性的。 为构建精准预测DSB修复图谱模型，研究人员首先为每个修复类别训练了一个单独的XGBoost模型，这些模型的输出结合序列特征和微同源特征成为最终模型训练的特征。在K562数据上训练的模型被命名为AIdit_DSB_K562，在Jurkat数据上训练过的模型被称为AIdit_DSB_Jurkat。为了评估模型的泛化性能，研究人员比较了已公开发表的预测模型ForeCasT和Lindel，在所有非Jurkat细胞系的测试数据集中，AIdit_DSB_K562模型的表现优于Lindel和ForeCasT模型。基于从不同系收集的其他公共数据集的结果，包括REP1、CHO、E14TG2A和HAP1，也证明了AIdit_DSB_K562模型的优越性能。AIdit_DSB_Jurkat对非Jurkat数据的预测效力低，但在Jurkat测试数据集中实现了高精准的预测。根据DSB修复的DNTT依赖性，后续研究人员可以用DNTT的表达量来指导模型选择和预测不同细胞类型特异的SpCas9/gRNA DSB修复图谱。这个重要现象的发现，解释了有些情况下模型预测性能无法在不同细胞类型中实现泛化的原因，其实是背后的基本生物学原理决定的。这也提示生物学数据指导下的AI模型，既需要产生足够的、与问题直接相关的数据，也需要考量有生物学意义的参数。 图4：SpCas9诱导的DSB修复类型在Jurkat WT, Jurkat DNTT-KO，K562 WT和K562 DNTT-OE细胞中的分布。 最后，研究人员应用了类似的策略来衡量SpCas9/gRNA在非匹配靶序列上的脱靶活性。研究人员设计了一个包含180万条gRNA脱靶序列的文库（180k），并基于该文库产生的高通量测序数据构建了预测SpCas9/gRNA脱靶活性的机器学习模型，即AIdit_OFF。结果表明，在多个GUIDE-seq测试数据集上相对于应用较广的CFD模型，AIdit_OFF无论特异性还是召回率表现的都更好，且将预测gRNA脱靶位点的精准率平均提高了2.6倍。