全球卫生创新技术基金向疟疾和结核病研发项目投资约730万美元 - AI与医疗健康

全球卫生创新技术基金（GHIT）宣布今天对四个研发项目总共投资约10亿日元（约合730万美元），用于开发针对疟疾和结核病（TB）的疫苗、药物和诊断工具。

对疟疾疫苗项目的8亿日元（550万美元）投资

疟疾是一种严重的传染病，每年影响超过2.6亿人，造成全球约60万人死亡。超过90%的疟疾病例发生在非洲，其中超过70%的患者是五岁以下的儿童。疟疾通过蚊子传播给人类。尽管有预防和治疗方法，目前可用疫苗的效力仍然有限，这突显了开发效力更高且保护期更长的疫苗的迫切需求。

为了解决这一挑战，GHIT基金决定向目前处于临床前阶段的疟疾疫苗开发项目投资8亿日元（550万美元）。该项目由欧洲疫苗倡议组织、大阪大学微生物疾病研究所（RIMD）、哥本哈根大学、图宾根大学、丹麦生物技术公司AdaptVac、味之素公司和诺贝尔制药公司领导。这项投资是GHIT此前项目的延续，该基金从2013年至2022年已经投资约6.3亿日元（430万美元）。目前的项目旨在开发一种疫苗，以防止疟疾寄生虫在血液阶段的增殖。疫苗的设计旨在通过更少的剂量实现更高的效力和更长的保护期。通过降低制造成本，该项目还旨在改善疟疾流行地区疫苗的可及性。

此外，GHIT基金将总共投资约2.6亿日元（180万美元）于以下三个研发项目：

(1) 爱媛大学和沙巴大学联合开展的疟疾诊断目标研究项目

(2) 奥克兰大学和东京大学联合开展的结核病药物目标研究项目

(3) 抗疟疾药物风险投资公司（MMV）、LPIXEL公司和邓迪大学联合开展的疟疾药物目标研究项目

此次投资带来了四家新的公司和大学加入。通过与39个国家的190个合作伙伴（包括64家日本机构和126家非日本机构）合作，我们旨在为解决全球健康挑战和加速产品开发做出贡献。

有关这些项目的详细描述及其开发阶段，请参见附录1。

截至2025年7月17日，GHIT基金已投资37个项目，包括15个发现项目、13个临床前项目和9个临床试验。自2013年以来的投资总额为393亿日元（约合2.71亿美元）（附录2）。

1 美元1 = 日元144.81，这是2025年6月30日的近似汇率。

2 这些获奖项目是从2023年6月至2024年7月期间申请的产品开发平台和目标研究平台的RFP2023-002和RFP2024-001提案中选择并批准的新投资。

3 世界卫生组织：

4 该数字包括注册阶段的项目。

GHIT基金是一个总部位于日本的国际公私合作伙伴关系（PPP）基金，由日本政府、多家制药公司、盖茨基金会、惠康基金会和联合国开发计划署（UNDP）共同组成。GHIT基金投资并管理旨在应对被忽视疾病（如疟疾、结核病和被忽视的热带疾病）的研发伙伴关系组合，这些疾病影响着世界上最脆弱和未得到充分服务的人群。通过与全球合作伙伴合作，GHIT基金动员日本的产业、学术界和研究机构，为疟疾、结核病和被忽视的热带疾病开发新药、疫苗和诊断工具。

附录1. 项目详情

ID: G2024-201

项目标题

疟疾疫苗候选SE36/cVLP的生物制造和临床前开发

合作伙伴

欧洲疫苗倡议组织（德国）
大阪大学微生物疾病研究所（日本）
哥本哈根大学（丹麦）
AdaptVac（丹麦）
图宾根大学（德国）
味之素公司（日本）
诺贝尔制药公司（日本）

疾病

疟疾

干预

疫苗

阶段

临床前

获奖金额

800,715,002日元（550万美元）

状态

继续项目

摘要

[项目目标]

本团队的目标是加快SE36/cVLP疫苗候选的临床开发，并获得支持安全有效的血液阶段疫苗的证据，该疫苗可以单独使用，或可能结合在第二代多阶段疟疾疫苗中。主要目标是：

制造一大批GMP级SE36
生产一批GMP级SE36/cVLP
进行SE36/cVLP + Sepivac SWE佐剂的GLP合格非临床毒理学研究
准备进行I/IIa期（CHMI）试验的临床试验文件，以评估SE36/cVLP（+/- Sepivac SWE）在疟疾初感接种者中的安全性、免疫原性和首次疟疾临床发作的时间

[项目设计]

以前的SE36 GMP制造工艺主要基于大肠杆菌表达系统，在多次层析步骤后产量较低。受益于最近的合作和新的适应性疫苗技术，项目团队现在提议使用Corynex™，利用谷氨酸棒状杆菌制造更大批次的SE36，这是一种简化、高产的工艺。此外，为了增加疫苗的免疫原性，SE36抗原将显示在衣壳病毒样颗粒（cVLP）上，确保单向和高密度展示。之前制造的小规模实验室批次的SE36/cVLP显示结合是稳定的，并且在小鼠模型中结合的SE36具有高度免疫原性。凭借这一成功，项目团队现在扩大努力，制造更大批次的GMP级SE36/cVLP，进行GLP合格的非临床毒理学研究，并准备进行I/IIa期试验，使用这种新优化的SE36疫苗候选配方。这些活动的成功完成将为首次人体安全、免疫原性和有效性试验奠定基础。

项目详情

ID: T2024-153

项目标题

ZOO-RDT：验证东南亚急性动物源性疟疾的新生物标志物及相关试剂

合作伙伴

爱媛大学（日本）
沙巴大学（马来西亚）

疾病

疟疾

干预

诊断

阶段

目标研究

获奖金额

64,693,198日元（40万美元）

状态

新项目

摘要

[项目目标]

目前没有P. knowlesi特异性的即时检测（PoC）测试。基于pLDH生物标志物的快速诊断测试在P. vivax和P. knowlesi之间表现出高度交叉反应，使得它们无法区分。当前的诊断实践耗时并延迟了患者获得治疗的机会。迫切需要简单、易得的PoC工具。P. knowlesi特异性诊断标志物的鉴定在很大程度上被忽视。丝氨酸重复抗原（sera）多基因家族在P. falciparum和啮齿动物寄生虫系中得到了广泛研究，并在寄生虫生命周期中发挥关键作用。P. knowlesi丝氨酸重复抗原3（PkSERA3）抗原2已被鉴定为P. knowlesi特异性暴露标志物，实验室和人群水平的评估显示其与P. vivax无交叉反应性，后者是亲缘关系密切的物种。项目团队将利用这种抗原开发P. knowlesi PoC诊断测试的试剂。

[项目设计]

总体目标：验证新型生物标志物及相关单克隆抗体，用于急性感染的侧流分析开发。

目标1：试剂优化：优化的PkSERA3 ag 2蛋白加上两个变体将用于生成单克隆抗体（mAbs）。

目标2：PkSERA3 Ag2和变体作为急性P. knowlesi感染的物种特异性指标的分析和临床验证，涵盖流行病学区域。

目标3：侧流系统中的技术可行性评估。表现最佳的mAbs将通过ELISA进行分析，进一步筛选后，选择的mAbs将被印在测试条上。抗体试剂将提供给诊断测试开发合同研究组织（CRO），以验证将开发的mAbs整合到侧流RDT中的技术可行性。

目标4：利益相关者咨询，以了解首选的测试设计，并为产品设计提供信息，为这种新型疟疾RDT生成商业案例的证据。

预期结果：经过验证的P. knowlesi特异性mAb试剂，用于LFA开发。

项目详情

ID: T2024-253

项目标题

利用基因组挖掘开发新型结核病抗生素

合作伙伴

奥克兰大学（新西兰）
东京大学（日本）

疾病

结核病

干预

药物

阶段

目标研究

获奖金额

100,000,000日元（60万美元）

状态

新项目

摘要

[项目目标]

短期内，该项目旨在通过识别专门针对结核分枝杆菌中基本代谢途径的次级代谢物来增强结核病抗生素的发现。通过关注哺乳动物细胞中不存在的机制，项目团队旨在识别具有选择性抗菌活性且对人类副作用最小的次级代谢物。这种选择性预计将改善患者的体验、依从性和治疗结果。早期识别和测试这些化合物对纯化蛋白、结核分枝杆菌细胞和人类巨噬细胞感染模型的作用，将提供有关其效力和作为新型治疗剂潜力的关键见解。

从长远来看，该项目团队的目标是将这些研究成果转化为临床应用，为全球结核病患者提供新的治疗选择。该提案的一个关键优势是项目团队在结核病背景下的既定专业知识和药物开发管线，这将在推进后续研发阶段中发挥关键作用。

[项目设计]

尽管在理解结核分枝杆菌必需代谢特征方面取得了重大进展，但开发新型抗生素仍然是一个重大挑战。酶抑制剂通常对结核分枝杆菌的活性有限，许多生物活性化合物的作用机制也不明确。为克服这些挑战，项目团队将（a）识别专门针对结核分枝杆菌关键代谢途径的次级代谢物，并（b）将这些代谢物对纯化蛋白和结核分枝杆菌细胞进行测试，以评估其对细菌生长和致病性的影响。

项目详情

ID: T2024-268

项目标题

通过机器学习解卷积疟疾药物作用机制，通过细胞绘画化合物处理的恶性疟原虫感染红细胞

合作伙伴

抗疟疾药物风险投资公司（MMV）（瑞士）
LPIXEL公司（日本）
邓迪大学（英国）

疾病

疟疾

干预

药物

阶段

目标研究

获奖金额

99,628,772日元（60万美元）

状态

新项目

摘要

[项目目标]

该项目最终旨在提供一个新的高通量且信息丰富的平台，用于指导和分类抗疟疾药物的作用机制（MoA），并突出新的化合物诱导表型。该提案旨在利用细胞成像和机器学习主导的模式识别的最新进展。最终目标是开发一种稳健、可重复的方法，以同步确认生长抑制的同时，提供关于化合物生物影响的信息（无论其MoA或途径是新的还是已知的），从而允许在化学和生物学上进行聚类，这可能在Hit Generation背景下节省数月时间。

[项目设计]

该项目依赖于高含量成像和药物处理的恶性疟原虫寄生虫的后续分析。初始试验开发阶段将优化染色、固定和寄生虫感染红细胞成像的方法，包括健康的未处理寄生虫和用一组具有明确定义MoA的试点化合物处理的寄生虫。这将允许初步开发人工智能（AI）模型，以分类寄生虫在整个48小时生命周期中的形态，以及药物处理的表型影响。一旦治疗和成像参数优化，数据收集将使用覆盖多种MoA的扩展化合物集进行，以完善和验证用于模式识别的AI模型的开发。AI模型最终将被打包成一个基于云的、用户友好的应用程序，以便研究人员生成的图像可以在无需专业AI知识的情况下进行分析。

项目详情

*所有金额均按美元1 = 日元144.81的汇率列出，这是2025年6月30日的近似汇率。

附录2. 投资概览（截至2025年7月17日）

迄今为止的投资

总投资：393亿日元（2.71亿美元）

总投资项目：139（37个活跃项目和102个已完成项目）

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