2024年第一季度对生物技术和制药研发界来说是一阵旋风：资金格局发生了巨大变化，激动人心的新的研究趋势正在不断涌现。下面将以ACS期刊及新闻杂志C&EN的报道为基础，探讨今年迄今为止生物技术专业人士需要了解的四个行业关键点。
（本文是美国化学会博客Axial对近期C&EN报道的总结，如需查看报道全文，请点击文末“阅读全文”；如需转载，请后台回复告知。）
01
资金转变：资金更多，交易更少
2024年的融资格局显示出投资规模变大但交易数量变少的趋势。根据PitchBook和美国国家风险投资协会(NVCA)最新的Venture Monitor报告，生物技术和制药公司在2024年第一季度共筹集了59亿美元。尽管与2023年的季度平均水平相比有所增加，但仅分布在209笔交易中：这是自2018年第三季度以来的最低交易数量。
这凸显出投资者的谨慎态度。拥有成熟候选药物且在研发上走得更远的公司，或者管理团队经验丰富的初创企业，更有可能获得融资。
不过随着大量资金亟待投入使用，其他企业获得融资的希望仍然存在。这是因为许多风投公司在2020和2021年前后关闭了他们的基金，并需在特定的时间内部署已筹集到的资金，否则他们将不得不将资金返还给投资者。
详见C&EN今年第12期的报道 A story of haves and have-nots。
02
大环化合物：肽科学中的新关键角色
2024年第一季度，三家致力于将环肽分子转化为口服药物的大环化合物类初创公司引起了投资方的关注，这表明这项技术的前景广阔。
美国加州的初创公司Insamo最近获得了1200万美元的种子资金，用于开发小型可口服细胞渗透性的环状肽，这种肽可以取代目前市面上只能注射或输液的药物。总部位于英国南安普顿的Curve Therapeutics已筹集到约5200万美元的资金，专门用于癌症治疗。与此同时，最新成立的大环化合物类制药公司Orbis Medicines正在寻找哪些畅销的注射抗体或肽药物可以用口服药物代替。
详见C&EN今年第7期报道 Macrocycle start-ups emerge from stealth。
03
人工智能崛起：基于订阅的药物发现工具
人工智能（以下简称AI）的使用正迅速改变着药物发现的方式。几乎所有大型制药公司都在利用AI来加速研发过程。出于成本原因，小型生物技术公司曾无力使用一些AI工具，不过现在可通过云端获取付费订阅的工具。这种做法也被称为软件即服务(SaaS)，它让药物发现工具的价格变得负担得起，而不再是生物技术巨头的专享。
英伟达和1910 Genetics等公司正在通过SaaS模式出售其AI服务；而其他公司，比如从斯坦福大学剥离出来的Atomic AI则未考虑SaaS，仅与大型制药公司合作。
详见C&EN今年第11期报道 The rise of subscription-based AI platforms for drug discovery。
04
2023年新药
2023年FDA批准新药的数量达到55种，比2022年的37种有明显的增加。
总体上，在FDA药物开发和研究中心批准的55种新药中，有20种(36%) 被确定为同类首创，亦即它们代表了一种新的作用机制。值得注意的一类获批的案例包括辉瑞的Paxlovid：第一种被批准用于治疗COVID-19的口服抗病毒药物；以及Jesduvroq，这是第一种用于治疗慢性肾脏疾病引发贫血的口服药物。
在55种新药中，28种(51%)获得了“孤儿药”认定。Rezzayo (rezafungin)是一种用于治疗念珠菌病和侵袭性念珠菌病（两种危及生命的严重真菌感染）的注射剂，属于新批准的罕见病用药之一。
同样重要的新获批药还有Eisai and Biogen的Leqembi (lecanemab)：一种抗体治疗药物，被证明可以减缓阿尔茨海默病的发展。
详见C&EN今年第3期报道 FDA gave its nod to 55 new drugs in 2023。
扩展阅读 | 大环化合物类药物的研究
Macrocycles in Drug Discovery─Learning from the Past for the Future (OA)
Diego Garcia Jimenez, Vasanthanathan Poongavanam, and Jan Kihlberg*
J. Med. Chem. 2023, 66, 8, 5377–5396
Structure-Based Macrocycle Design in Small-Molecule Drug Discovery and Simple Metrics To Identify Opportunities for Macrocyclization of Small-Molecule Ligands
Maxwell D. Cummings* and Sivakumar Sekharan
J. Med. Chem. 2019, 62, 15, 6843–6853
Automated Design of Macrocycles for Therapeutic Applications: From Small Molecules to Peptides and Proteins
Dan Sindhikara*, Michael Wagner, Paraskevi Gkeka, Stefan Güssregen, Garima Tiwari, Gerhard Hessler, Engin Yapici, Ziyu Li, and Andreas Evers*
J. Med. Chem. 2020, 63, 20, 12100–12115
Molecular Recognition with Macrocyclic Receptors for Application in Precision Medicine
Acc. Chem. Res. 2023, 56, 24, 3626–3639
Yu-Chen Pan, Jia-Hong Tian, and Dong-Sheng Guo*
