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Jefferies:2019年生物技术领域融资TOP10

肿瘤领域成为最大热门?

不管是创业公司还是头部企业,肿瘤领域一直是生物技术公司最为关注的焦点。

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在融资金额最高的TOP10生物技术创业公司中,肿瘤相关领域的公司就占了半壁江山,包括两家肿瘤药物研发公司ADC Therapeutics和SpringWorks Therapeutics,CAR-T细胞疗法抗癌公司Poseida Therapeutics和干细胞疗法公司Century Therapeutics,以及使用人工智能基因组学进行癌症早筛的Freenome。

综合动脉网近日发布的最新十大药企榜单,肿瘤是十大药企都在重点关注的疾病领域。尤其默沙东和BMS,更是在Keytruda和Opdivo的适应症拓展上下足了功夫。

在具体的适应症方面,受关注对高的五项适应症都是肿瘤。大药企关注的疾病基本都是肿瘤和慢性疾病。前者是患者刚需,后者则市场前景优秀。罕见病在大药企的临床试验中整体偏少,“大病”仍然是他们关注的核心。

人工智能与生物技术交叉

在2019年获得融资最多的10家生物技术公司中,人工智能交叉生物技术、团队成员以计算机背景为主的就有三家。

他们分别是运用人工智能基因组学(AI Genomics)进行癌症早筛的Freenome、使用机器自动化和视觉处理技术研发药物的Recursion Pharmaceuticals和使用深度学习技术研发药物的Schr?dinger。

在应用领域,人工智能和生物技术的结合之所以日渐频繁,节省成本是一个重要原因。

传统的药物研发领域始终存在一些痛点。一是研发周期长,新药研发时间平均10年左右;二是费用高昂,每款新药的研发费用约15亿美元;三是成功率低,约5000种合成化合物中,仅1种能进入临床II期实验。而人工智能与药物挖掘的结合能够极大地提高研发效率,降低企业成本。

在基因编辑领域同样如此。人类基因组由20000个基因和30多亿个这些基因字母的碱基对组成。基因组测序是理解它的关键的第一步。基因技术最令人兴奋的前景之一是精确或个性化医学的发展。该领域允许针对患者或遗传相似个体群体的干预,预计到2023年将达到870亿美元。

而在历史上,成本限制了基因技术支持下个性化医疗的实施,但是机器学习技术有助于克服这些障碍。机器有助于识别遗传数据集中的模式,然后计算机模型可以预测一个人患病或对干预做出反应的几率,从而提高医疗效率。

随着人工智能和生物技术两大重要技术的不断突破,未来两者融合的紧密程度将更高,解决的医疗问题也将更复杂。

制药巨头参与,资金+技术+产品授权全方位支持

在融资十强中,动脉网发现不少生物医药巨头均活跃在投资者名单中。

肿瘤药物研发公司SpringWorks Therapeutics是从辉瑞公司分拆出来的,并获得葛兰素史克和辉瑞的联合投资;

Anthos Therapeutics是黑石集团和诺华联合成立的,并获得诺华公司的靶向药授权;

致力于研究CAR-T细胞疗法抗癌的Poseida Therapeutics也是由制药巨头诺华领投;

对干细胞疗法公司Century Therapeutics的投资则是 拜耳“飞跃计划”的第八项投资,也是拜耳致力于解决当今社会所面临的重大问题的投资决策的一部分。

在此之前,“飞跃计划”对潜在突破性技术的投资包括:Casebia 疗法(Crispr/Cas技术治疗严重的遗传疾病)、BlueRock 疗法(诱导多能干细胞技术治疗心血管和中枢神经系统疾病)、Joyn Bio(用于植物的益生菌,使农业无化学肥料成为可能)和Khloris(将iPSC作为癌症疫苗制剂以探讨治疗或预防癌症的可能性)。

这种现象出现的原因有二:

一方面,大型医药企业独立出具有后期研发管线的成熟新锐,这是近年来兴起的研发潮流,目的是为大型医药企业减轻研发负担,加速新药的研发;

另一方面,生物制药巨头在研发方面可能面临“船大难掉头”的局面,既要保护自己的地位,避免被中小型创新公司颠覆,又要与其他巨头激烈竞争,对新兴公司的投资则更显战略意义。

10强公司清单

1、肿瘤药物研发–ADC Therapeutics

2019年生物技术领域融资金额排名第一的是肿瘤药物研发公司ADC Therapeutics。7月6日,ADC Therapeutics宣布结束1.03亿美元的E轮扩张融资,使E轮融资总金额达到3.03亿美元。本轮融资的投资方包括Auven Therapeutics和AstraZeneca等。

ADC Therapeutics成立于2011年,总部位于瑞士沃州,致力于研发针对血液系统恶性肿瘤和实体肿瘤的专有抗体药物偶联物。其ADC产品由靶向特定抗原的单克隆抗体和PBD二聚体通过Spirogen Limited的PBD技术偶联而成。该公司正在进行的临床试验中有多个基于PBD的ADC药物,其临床研究实验室遍及美国和欧洲。

ADC Therapeutics拥有四大研发管线:ADCT-402,ADCT-301,ADCT-602和ADCT-601。该公司的领先项目ADCT-402(loncastuximab tesirine)正在开展2期研究,用于复发或难治性弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL),计划在2020年下半年向FDA递交BLA申请,作为这种特殊血癌的单药疗法。

ADC Therapeutics研发管线(图片来源公司官网)

2、干细胞抗癌疗法 – Century Therapeutics

Century Therapeutics公司走出隐身模式,获得了来自拜耳、Versant以及Fujifilm Cellular Dynamics Inc.(FCDI)高达2.5亿美元的融资。

该公司由Versant Ventures创办,业务涉及治疗癌症的同种异体或现成免疫细胞疗法的研发。该笔交易将推进Century公司的多项血液肿瘤和恶性实体瘤研究项目进入临床阶段。

Century公司的基础技术依托具有无限自我更新能力的诱导多能干细胞(iPSC)技术。该技术使多轮细胞工程可以产生修饰后细胞的主细胞库,这些细胞可扩展和分化成免疫效应细胞,从而提供大量同种异体、同源的治疗产品。

在该技术支持下,Century公司从众多使用不可再生的供体细胞进行细胞疗法研发的竞争者中脱颖而出。

3、心血管药物研发——Anthos Therapeutics

2019年3月,资产管理公司黑石集团(Blackstone)和制药巨头诺华(Novartis)合作成立了一家生物制药公司Anthos Therapeutics(以下简称Anthos)。黑石集团向Anthos投资了2.5亿美元,并控制产品的开发权,诺华获得了少数股权。

Anthos是一家位于美国马萨诸塞州的生物制药公司,致力于为心血管疾病患者开发新一代靶向治疗药物。

诺华公司将靶向药MAA868授权给了Anthos,Anthos将继续开发该药物。MAA868是一种抗体药物,旨在通过靶向两种凝血蛋白(因子XI和因子XIa)来治疗血栓性疾病

同时,研究发现,MAA868具有预防一系列心血管疾病的能力,可以提供比抗凝血疗法更长效的治疗方法。Anthos表示,MAA868将改变心血管疾病患者的护理标准。、

4、人工智能癌症早筛——Freenome

7月24日,美国癌症早筛领域知名公司Freenome宣布完成了1.6亿美元B轮融资,投资方包括RA Capital、Polaris Partners和易凯资本等。

Freenome是一家开创了最全面的多组学平台用于早期癌症检测的生物技术公司。通过将深厚的分子生物学专业知识与先进的计算生物学和机器学习技术相结合,从数十亿个循环游离生物标记物中,识别疾病相关的模式。

Freenome正在为早期癌症检测开发简单而准确的血液检测方法,并计划将这可操作的方法整合到医疗系统中,以实现机器学习在医疗与计算科学之间的反馈循环。

Freenome专精的技术属于人工智能基因组学(AI Genomics),这个名字虽然听上去拗口,但简单地说,就是使用人工智能的深度学习技术,分析人基因组中的规律,通过检测到传统医疗手段无法发现的隐藏关联性,从而达到预知疾病、诊断疾病和甚至确定病发部位的目的。

使用 AI 分析大量的血液样本,并利用 AI 的深度学习技术,Freenome在错综复杂的免疫系统信号中建立起特定信号和特定癌症及其病发位置的关联性。

因此通过分析病人的血液样本,Freenome 的 AI 能从免疫系统发出的信号中筛选出与癌症直接相关的信号,并经过深度学习的经验,从癌症相关信号中确定人体是否患癌症,以及肿瘤出现在什么位置。

5、CAR-T细胞疗法——Poseida Therapeutics

2019年4月,Poseida Therapeutics完成1.42亿美元C轮融资,由诺华领投。

该公司曾于2018年4月完成B轮3050万美元的融资,并在今年初递交纳斯达克上市申请,计划募资1.15亿美元。而最终该公司放弃IPO,而是获得诺华领投的C轮融资,这种转向更显战略性意义。

Poseida的在研产品旨在解决其他CAR-T疗法的局限性,包括反应持续时间、治疗实体肿瘤的能力和安全性问题。该公司的主打候选产品P-BCMA-101是一种自体CAR-T产品,靶向B细胞成熟抗原或BCMA,目前正在招募复发/难治性多发性骨髓瘤患者进行2期试验。Poseida正在将多个治疗失败的多发性骨髓瘤患者纳入2期试验,其中患者将在门诊治疗的基础上进行随访,而不是住院进行治疗。

6、碱基编辑——Beam Therapeutics

2019-09-19,美国Beam Therapeutics公司完成1.35亿美元B轮融资,此轮融资新投资者包括Redmile Group、LLC、Cormorant Asset Management、GV等。此轮融资资金将用于开发新一代基因编辑技术,拓宽其基因编辑程序的管道。

Beam Therapeutics是一家总部位于马萨诸塞州的生物技术公司,创立于2017年,由基因编辑领域的科学家张峰创建。Beam Therapeutics致力于利用基因编辑技术,对DNA和RNA中的单个碱基对进行精确编辑,治疗遗传疾病。

Beam Therapeutics由麻省理工学院教授张锋(Feng Zhang)、哈佛大学教授刘如谦(David Liu)以及J. Keith Joung三位CRISPR领域的“大神级人物”联合创办,也是首个利用单碱基编辑技术开发精准基因药物的创新公司。

Beam的核心技术来自张锋教授与David Liu教授两人的科研突破,能精准地对DNA或RNA上的单个碱基进行编辑。这项技术有两个关键组成部分,其一是能特异性靶向基因组中任意位点的CRISPR酶,可以通过使用不同的酶,来靶向DNA或RNA。第二个关键是一类能修改碱基的酶。与经典的CRISPR基因编辑技术不同,这种酶主要涉及对碱基的化学修饰,不会切开DNA或RNA,理论上安全性也更高。

7、肿瘤药物研发——SpringWorks Therapeutics

2019-09-19,美国SpringWorks Therapeutics宣布完成1.25亿美元B轮融资。投资方包括葛兰素史克、辉瑞、贝恩等。

SpringWorks于2017年底从辉瑞公司分拆出来,并获得了辉瑞的四条研发管线授权。这四条研发管线是该公司目前最核心的产品线,分别是治疗神经纤维瘤(NF)的PD-0325901、治疗遗传性干细胞增多症(HX)的PF-05416266、治疗硬纤维瘤的PF-03084014和治疗创伤后应激障碍(PTSD)的PF-0445784。

此轮融资将用于推进公司两个癌症药物的研发计划,它们分别是治疗硬纤维瘤的PF-03084014(Nirogacestat)和治疗神经纤维瘤的PD-0325901。

(SpringWorks研发管线,图片来源于公司官网)

8、机器学习药物研发——Recursion Pharmaceuticals

2019-09-19,生物技术公司Recursion Pharmaceuticals完成1.21亿美元C轮融资。投资方包括:Scottish Mortgage Investment Trust和Intermountain Ventures等。

本轮融资资金将支持Recursion继续扩建其机器学习启用的药物发现平台以及旨在从根本上加速新化学实体和预测安全药理学的新功能。

Recursion Pharmaceuticals是一家集人工智能、实验生物学和自动化于一体的临床阶段生物技术公司,主要从事药物的大规模发现和研发。它将实验生物学和自动化与人工智能结合在一个大规模并行系统中,有效地发现各种适应症的潜在药物,包括遗传病、炎症、免疫学和传染病等疾病。

此外,Recursion将继续推进其不断增长的临床前和临床管线资产,包括脑海绵状血管畸形和2型神经纤维瘤病的临床阶段计划。

9、AI药物研发平台——Schr?dinger

2019-09-19,Schr?dinger宣布完成1.1亿美元F轮融资。投资方包括比尔盖茨、David E. Shaw、GV等。

本轮融资用于继续推进Schr?dinger计算平台的发展,扩展治疗管道,并加强其与全球生物制药公司的合作。

Schr?dinger开发的药物发现平台集成了基于物理学的分子模拟技术和机器学习技术。与传统的药物开发方法相比,分子模拟技术可加快药物开发速度。该平台包括小分子药物开发套件、生物制剂套件、材料科学套件等。

目前,Schr?dinger在研的许多新药都进入了临床阶段。该公司与合作伙伴共同研发的两款新型肿瘤药物已经获得了FDA批准。

10、小分子微阵列平台——Kronos Bio

2019-09-19,药物研发公司Kronos Bio宣布完成1.05亿美元A轮融资,投资方包括Vida Ventures和Omega Funds等。

本轮融资将用于推进该公司小分子微阵列(SMM)平台建立,并在波士顿和旧金山招聘更多员工。

Kronos Bio致力于把科研成果转化为一种高通量筛选策略,用于转录因子化学调节剂以及其它肿瘤领域极难发现的靶点。该公司利用其小分子微阵列(SMM)平台和生物学检测技术来开发新药,以解决癌症研究中难以控制的问题。

小分子微阵列技术(SMM)是化学生物学专家Schreiber在90年代发明的技术,Kronos的技术创始人、MIT教授Angela Koehler当时是Schreiber参加这个项目的学生之一。

SMM非常适合于快速发现新的调节剂或降解物。Kronos已证明SMM具有识别直接与靶蛋白结合或以纳摩尔效力干扰蛋白质活性的化合物的潜力。SMM能够发现通过多种机制起作用的命中物,或通过与辅因子或其他蛋白质复合物成员结合而间接调节靶蛋白质活性。

来自:动脉网

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