从药物发现到药物重定位——STING:用于儿童急性淋巴细胞白血病药物重定位的数字孪生与深度学习From Drug Discovery to Drug Repositioning / Repurposing – STING: Digital Twin & Deep Learning for Drug Repositioning of Childhood ALL

环球医讯 / 创新药物来源:sting.sdu.edu.tr土耳其 - 英语2025-12-05 17:47:06 - 阅读时长6分钟 - 2719字
本文深入探讨了药物重定位作为加速药物研发的关键策略,指出传统药物发现流程平均耗时12-14年且成本高达28亿美元,而重定位能显著缩短开发周期并降低成本;文章分析了其在罕见病等未满足医疗需求领域的巨大潜力,同时剖析了实施中面临的监管指南缺失、经济回报不确定及资金激励不足等核心挑战;特别聚焦STING项目如何结合数字孪生与深度学习技术,为儿童急性淋巴细胞白血病探索新疗法,突显了人工智能在健康领域的创新应用价值和未来发展方向,为制药行业提供了重要参考。(128字)
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从药物发现到药物重定位——STING:用于儿童急性淋巴细胞白血病药物重定位的数字孪生与深度学习

获得药物批准的过程可能既昂贵又耗时(Chan 等,2019;Çelik 等,2021)。研究表明,药物发现的研发支出平均高达28亿美元,整个开发过程平均需要12-14年(DiMasi 等,2016;Lim, 2023;Sarkar 等,2023;Wouters 等,2020;Chang 等,2023)。这一漫长周期为药物重定位(repositioning)创造了机会,这是一种缩短药物开发过程的替代方法。药物重定位是指将已获各监管机构批准的药物用于新的适应症(Uysal and Köse, 2022)。许多制药公司正通过重新设计先前不成功的分子,为各种疾病开发新疗法。新技术和计算工具使药物发现更具成本效益。这种方法约占美国食品药品监督管理局(FDA)最近批准药物的30%(Parvathaneni 等,2019)。药物重定位具有显著潜力,尤其是在医疗需求未满足的领域,如罕见疾病。

药物重定位领域的研究正日益重要。然而,在实施阶段会出现各种困难。由于药物候选物重定位缺乏严格快速的监管指南,向监管机构提供相关信息被视为新手的主要障碍。一般来说,作为重定位候选的药物存在浪费时间的潜在风险,特别是如果它们在先前预期的适应症上失败。在这种情况下,建议设计一个开发计划,对同一药物或化合物评估多个适应症。药物重定位需要全面理解药物与生物及分子方法的相互作用。通过全面的知识,这种假设风险可显著降低,并促成成功的药物重定位。制药公司通常专注于成本效益高且盈利的发现领域。然而,针对罕见和被忽视疾病的药物重定位并不能保证经济回报。因此,公司应聚焦于专业且更成熟的研究指南。此外,制药公司面临的另一障碍是缺乏财政激励和研究资金。例如,对于罕见癌症的药物研究,若无保证的投资回报,投资动力则十分有限。尽管面临这些挑战,药物重定位预计将继续通过制药公司的创造性策略、意愿及决心得以推进(Vaidya 等,2019;Kulkarni 等,2019;Pantziarka 等,2019;Parvathaneni 等,2019;Shineman 等,2014;Croset, 2014;Padhy and Gupta, 2011;Arrowsmith, 2011;Uysal and Köse, 2022)。

参考文献

  • Arrowsmith, J. 2011. III期试验和提交失败:2007–2010. Nature Reviews Drug Discovery, 10(2), 87-87.
  • Chan, H. S., Shan, H., Dahoun, T., Vogel, H., Yuan, S. 2019. 通过人工智能推进药物发现. Trends in Pharmacological Sciences, 40(8), 592-604.
  • Chang, Y., Hawkins, B. A., Du, J. J., Groundwater, P. W., Hibbs, D. E., Lai, F. 2023. 计算机辅助药物设计指南. Pharmaceutics, 15(1), 49.
  • Croset, S. 2014. 使用描述逻辑进行药物重定位和适应症发现(剑桥大学博士论文).
  • DiMasi, J. A., Grabowski, H. G., Hansen, R. W. 2016. 制药行业的创新:研发成本新估计. Journal of Health Economics, 47, 20-33.
  • Kulkarni, N. S., Guererro, Y., Gupta, N., Muth, A., Gupta, V. 2019. 探索量子点作为癌症治疗与诊断双模态的潜力. Journal of Drug Delivery Science and Technology, 49, 352-364.
  • Lim, S. 2023. 2022年药物开发的流程与成本. FTLO Science. 访问日期:2024年1月29日.
  • Padhy, B. M., Gupta, Y. K. 2011. 药物重定位:重新评估现有药物的新治疗适应症. Journal of Postgraduate Medicine, 57(2), 153.
  • Pantziarka, P., Pirmohamed, M., Mirza, N. 2018. 老药新用. BMJ, 361.
  • Parvathaneni, V., Kulkarni, N. S., Muth, A., Gupta, V. 2019. 药物重定位:加速药物发现过程的有力工具. Drug Discovery Today, 24(10), 2076-2085.
  • Sarkar, C., Das, B., Rawat, V. S., Wahlang, J. B., Nongpiur, A., Tiewsoh, I., Sony, H. T. 2023. 人工智能与机器学习技术驱动的现代药物发现与开发. International Journal of Molecular Sciences, 24(3), 2026.
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  • Uysal, İ., Köse, U. 2022. “药物发现与人工智能(土耳其语)”. 人工智能改变的动态. Bilen, M. 编. 教育出版社, 1(1), 19-34.
  • Vaidya, B., Parvathaneni, V., Kulkarni, N. S., Shukla, S. K., Damon, J. K., Sarode, A., Gupta, V. 2019. 环糊精修饰的厄洛替尼负载PLGA纳米颗粒用于提高非小细胞肺癌的治疗效果. International Journal of Biological Macromolecules, 122, 338-347.
  • Wouters, O. J., McKee, M., Luyten, J. 2020. 2009-2018年将新药推向市场所需的研发投资估算. JAMA, 323(9), 844-853.

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