2021/07/02《國際生技醫藥新聞集錦》

機器學習預測免疫療法反應 助力識別腫瘤細胞; eTheRNA攜手Quantoom共創革新RNA生產系統 可望降低成本促流程自動化

撰文環球生技
日期2021-07-02
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圖片取自網路

 

《荷蘭》機器學習預測免疫療法反應 助力識別腫瘤細胞

美國時間6月30日,荷蘭恩荷芬理工大學(Eindhoven University of Technology)研究團隊,利用結合機器學習與免疫療法,發現人體內隱藏的腫瘤細胞。研究團隊利用腫瘤樣本的特定標誌物與RNA定序數據,給予機器學習模型以預測患者對免疫檢查點抑制劑(ICB)的反應。研究團隊表示,機器學習模型可針對患者做個人化醫療,協助醫師做出最佳決策。該研究發表於《Patterns》。

《比利時》eTheRNA攜手Quantoom共創革新RNA生產系統 可望降低成本促流程自動化

近日,eTheRNA immunotherapies與Quantoom Biosciences宣布將合作開發新型RNA生產系統(RPS),旨在降低生產成本、由小至大規模的可擴展性與流程自動化。合作內容採用GMP級材料,將RNA製造為小型模組化單位,橫跨地理運輸限制,形成大規模生產。兩方團隊負責人共同表示,新型RPS將改革現有RNA生產與銷售方式,具有大規模開發RNA相關產品潛力,降低醫療負擔。根據兩方協議,新型RPS系統於比利時落地後,產品將於2023年展開國際銷售。

《美國》美國研究揭開靈性與宗教信仰對應大腦部位 

美國時間6月29日,布萊根婦女醫院(Brigham and Women's Hospital, BWH)的一項研究指出,利用腦部病變數據庫來分析找出靈性(spirituality)和宗教信仰對應到的人腦部位,發現人類的靈性與宗教信仰,可以定位到大腦的中腦環導水管灰(periaqueductal gray,PAG)部位。該研究結果發表在《Biological Psychiatry》。
研究指出,這種大腦迴路以中腦環導水管灰質為中心,這是一個與許多功能有關的腦幹區域,包括:恐懼調節、疼痛調節、利他行為(altruistic behaviors)和無條件的愛。

《美國》《Cell》子刊:新冠染疫後康復、接種mRNA疫苗者 T細胞可抗變種病毒

近(1)日,加州拉荷亞免疫研究所(La Jolla Institute for Immunology, LJI)的一項研究發現,不論是新冠肺炎康復患者,或接種Moderna、輝瑞(Pfizer)/BioNTech新冠mRNA疫苗的人,體內皆能發現可識別數項變種病毒的免疫「T細胞」,顯示除了第一線中和抗體外,如同「備用系統」的T細胞,也能對抗變種病毒。該研究發表於期刊《Cell Reports Medicine》。

《美國》新創Antheia完成7300萬美元B輪資金 旅美生技大佬楊育民:合成生物學平台有望改革藥物供應鏈

美國時間30日,合成生物學新創公司Antheia宣布,完成了7,300萬美元的B輪資金。新資金將用於推進其首個植物藥上市,以及活性藥物成份(API)和材料的生產。

《美國》百健阿茲海默症藥定價5.6萬美元受挫! ICER:應降到3000至8400美元

雖然百健(Biogen)和衛采(Eisai)共同開發的阿茲海默症藥物aducanumab(商品名:Aduhelm),在6月獲得FDA 批准,每年的療程定價為5.6萬美元。但其高昂的定價和療效備受爭議,美國時間6月30日,成本監管機構臨床和經濟評論研究所(ICER)表示,該價格與其臨床效益不相符,應該需要減少目前定價的85%-95%,才達到監管機構認為的公平要求。

《英國》《Lancet》AZ新冠疫苗2劑間隔延長45週 抗體效價高4倍

美國時間6月28日,阿斯特捷利康(AstraZeneca, AZ)與牛津大學合作開發的新冠(COVID-19)疫苗AZD1222(現更名為Vaxzevria)臨床試驗指出,接種1劑一年內的體內抗體濃度均保持高於未接種之前,接種第1劑與第2劑疫苗之間間隔延長為45週時,抗體效價是間隔12週的4倍,抗體反應是原先的18倍,代表延長接種疫苗之間的間隔,可以獲得更強的免疫力。該研究發表於《The Lancet》的預印本平台上。

《英國》英劍橋大學機器學習建構COVID-19蛋白質感染圖譜 加速老藥新用臨床開發

6月30日,英國劍橋大學(University of Cambridge) Milner 治療研究所發表在 《Science Advances》期刊的一項研究,利用計算生物學和機器學習,創建了新冠病毒(COVID-19)的蛋白質感染圖譜,並從近2000多種已批准的藥物中,篩選出200種具有對抗COVID-19潛力的藥物,其中有40種藥物目前正在進行COVID-19臨床試驗,研究者認為該套系統有望加速老藥進入臨床,以對抗當前與未來大流行。