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AL-102 (Ayala)克罗恩病肺炎球菌感染FGFRL1APOC3辉瑞
12.9
药物
4.8
靶点
135.5
组织机构
102.8
/
18.6
临床试验 / 临床结果
5198.9
文献
1769.4
专利
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超42亿美元!近日五款国产创新药引领国际市场热潮
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超42亿美元!近日五款国产创新药引领国际市场热潮
2025-10-18
中国创新药交易市场近日迎来一片热潮,5笔交易共计金额突破42亿美元,成为备受瞩目的焦点。以下是各大公司最新交易动态。 10月17日,奥赛康控股子公司AskGene Pharma与Visara公司达成一项价值9600万美元的协议,将自主研发的1类创新药ASKG712在特定地区的权利许可给Visara。Visara会在协议生效后支付700万
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翰森达成15.3亿美元战略合作协议
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翰森达成15.3亿美元战略合作协议
2025-10-18
10月17日,翰森制药正式发布公告,宣布将其CDH17 ADC新药HS-20110的大中华区以外的全球权益授权予国际制药巨头罗氏。这一协议的签订意味着罗氏将向翰森制药支付8000万美元的预付款,同时根据协议条款,翰森制药还有可能获得高达14.5亿美元的里程碑付款以及一定比例的销售分成。这项交易的总价值高达15.3亿美元。目前,HS-201
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科兴四价流感疫苗菲律宾孕妇IV期临床研究正式启动首例入组
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科兴四价流感疫苗菲律宾孕妇IV期临床研究正式启动首例入组
2025-10-18
2025年10月13日,科兴生物在菲律宾启动了一项重要的临床研究,该研究旨在评估科兴四价流感病毒裂解疫苗在孕妇中的免疫原性和安全性,标志着该领域的一大步前进。此次研究是一项采用随机、双盲、阳性对照设计的临床试验,计划在菲律宾招募150名年龄介于18至39岁,孕周在20至32周的孕妇参与。参与者将以2:1的比例随机分配,分别接种一剂科兴四价
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2025年赛诺菲交易收购策略分析

2025年赛诺菲交易收购策略分析

赛诺菲是一家全球知名跨国制药公司,成立于1973年,总部位于法国巴黎。2024年《财富》世界500强排行榜,赛诺菲位列第297。赛诺菲的王牌产品度普利尤单抗(Dupixent)2024年以141.79亿美元的销售额成为新一代“自免药王”,其主要适应症包括特应性皮炎、哮喘等。Dupixent去年占据了赛诺菲总收入的将近20%,且这比例仍然在不断增加。除去Dupixent之外,赛诺菲的其他重磅单品都面临着专利悬崖的到来,同时赛诺菲一些管线在临床研究中进展也不顺利,如抗OX40L配体抗体amlitelimab在针对哮喘的II期试验中未能达到主要终点;口服TNF抑制剂balinatunfib在银屑病II期研究中也未能达到目标;IL-33药物itepekimab在两项针对慢性阻塞性肺病(COPD)的III期试验中,其中一项(Aerify-2)未能达到主要终点。因此赛诺菲加快了交易和并购的速度,希望能够通过交易,丰富其研发管线。通过分析2025年赛诺菲的一些交易发现,交易涉及到的靶点,例如 KIT, TREM2, STAT6, IRAK4,都是小分子药物研发的热门靶点。该报告中,我们会简单分析它们的专利及竞争格局。

GLP1R 小分子激动剂专利 fast follow 策略

GLP1R 小分子激动剂专利 fast follow 策略

2025年8月5日。辉瑞宣布其口服GLP-1受体激动剂PF-06954522停止开发,辉瑞宣称PF-06954522的停止是决策调整而非有任何不良反应。之前辉瑞两款口服GLP-1受体激动剂Lotiglipron和Danuglipron因肝损伤风险终止研发。这标志着辉瑞小分子GLP-1管线全面退出减重药物竞争。而仅仅过了2天后,8月7日礼来宣布其口服小分子激动剂的临床III期结果。帮助肥胖患者体重最多减少了11%,低于市场预期,因此股价大跌。辉瑞和礼来是小分子GLP-1受体激动剂开发的领导者,因此对于口服小分子GLP-1受体激动剂的研发是一个重大挫折。恒瑞小分子GLP-1受体激动剂通过NewCo出海,诚益生物小分子GLP-1受体激动剂授权给阿斯利康,翰森制药小分子GLP-1受体激动剂授权给默沙东,石药集团小分子GLP-1受体激动剂授权给Madrigal,信达生物也申报了小分子GLP-1受体激动剂等等。下文我们会从专利角度来探讨GLP1R小分子激动剂fast follow策略。

Chai-2模型发布掀起“AI抗体设计”风暴

Chai-2模型发布掀起“AI抗体设计”风暴

2025年6月30日,OpenAI支持的Chai Discovery推出Chai-2,这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力。Chai-2能够在不依赖现有抗体或高通量筛选的情况下,完全零样本生成抗体,实现了两位数的成功率,较传统方法提高了100倍。将原本需要几个月时间的抗体从头设计工作压缩至两周以内,显著加速药物发现的进程。 随着计算机算力和深度学习技术的迅速发展,尤其是生成式语言模型(如GPT系列)和表征式语言模型(如 BERT 系列)的出现,为抗体设计与优化提供了更为强大和高效的工具。同时,既往的抗体文库测序工作积累了大量序列数据。这些模型通过自监督学习大量抗体序列数据,挖掘潜在的抗体进化信息和共性特征,使得利用语言模型指导实验方法进行抗体开发成为可能。 随着语言模型辅助人工智能抗体设计与优化领域相关研究进展,出现大量有价值的研究成果。Bai和Chungyoun等提出抗体预训练语言模型构建、抗体序列生成以抗体三维结构预测为该领域的3个重要研究任务。 在计算和AI领域,尤其是生成式扩散模型方面,已经开始着手解决这些难题,为抗体设计提供了新颖的方法。基于扩散的生成方法辅助抗体设计,包括从头设计抗体以及互补决定区(CDR)环的优化。Chai-2便是生成式扩散模型的一种,它采用全原子扩散模型+条件生成(抗原导向)的方式,从输入的已知靶点结构和表位残基开始,设计出特异性结合该表位的序列与全原子结构。

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