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专访药明明码袁健中:基因大数据赋能平台,完善罕见病诊断和治疗闭环

作者: 李艳瑜 2018-10-23 08:00
WuXi Nextcode
https://www.wuxinextcode.com
企业数据由 动脉橙 提供支持
基因数据库提供商 | C轮 | 被并购
美国-马萨诸塞州
2018-11-27
融资金额:$2亿
爱尔兰战略投资基金
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罕见病领域,药物研发难、诊断难,药明明码如何专注基因大数据,并做对了三件大事?


罕见病是人类医学面临的最大挑战之一,罕见病之所以“罕见”,是因为其患病率和发病率极低、患病人数少、患病人群分散。国际确认的罕见病约有7000多种,大概占人类疾病的10%。目前只有1%的罕见病有治疗药品(治疗罕见病的药品称为“孤儿药”)。巨大的资源投入和极少数的病例资源造成了难以想象的困难。


在罕见病的产业链中,研发救命的孤儿药在各个环节都受到政策及市场的支持,药企固然是至关重要的一环。此外,根据《中国罕见病研究报告(2018)》的数据显示,在已知的罕见病中,80%为遗传性疾病,精准医学也因此成为预防罕见病的有效手段。因此,针对罕见病,加速药物研发,提高罕见病诊断,成为企业努力的两大方向。     


药明康德集团企业药明明码(WuXi NextCODE)由药明康德基因组学中心和精准医学大数据分析的领导者冰岛NextCODE Health公司整合成立。为世界各地的研究人员、临床医生、健康机构以及个人消费者等提供全面的精准医学整体解决方案。助力全球合作伙伴加速药物研发、诊断试剂开发、降低人类出生缺陷、提高罕见病诊断和其他精准医学的临床应用。

 

在此前第七届中国罕见病高峰论坛上,动脉网(微信:vcbeat)采访了药明明码高级副总裁及中国区总经理袁健中先生,了解药明明码在罕见病领域所贡献的力量。

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药明明码高级副总裁及中国区总经理袁健中先生


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罕见疾病诊断率不足40%


在各利益相关方的共同努力下,各国家和地区在罕见病领域的研究、诊断、治疗及医疗保障方面虽取得很大进展,但罕见病患者的生存、治疗仍然处于艰难的状态。

 

在2018年9月举办的第七届中国罕见病高峰论坛上,长期致力于推动罕见病事业的上海四叶草罕见病家庭关爱中心(CORD)创始人、主任黄如方先生提到,中国有超过1600万罕见病患者,但面对罕见疾病,只有5%的疾病有可治疗的药物,还不一定都是特效药物。目前通过FDA批准上市的孤儿药有621种,而CFDA批准进入中国的孤儿药仅282个,且价格昂贵。

 

“中国罕见疾病患者明确的诊断率不足40%,也就是说超过6成的罕见病的患者到目前为止并没有被科学和准确的诊断出来。这些患者有可能正在用错误的方法治疗,或者正在艰难的忍受和等待。”

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2018第七届中国罕见病高峰论坛现场,主办方供图


就目前的状况而言,绝大多数的罕见病发病机制、诊断方法和治疗手段等没有答案,需要加以研究。随着精准医学的发展,与疾病有关的基因突变(变异)的分析检测逐步从科研走向临床,为疾病的诊断和鉴别提供科学的依据,从而降低了新生儿的罕见病发病率,“将疾病扼杀在‘摇篮’中”。

 

在中国,致力于基因检测的企业有近千家,资本方对这个领域也非常看重,融资不断。但由于罕见病种类繁杂,不同种疾病的特异性差距较大,因此聚焦于这一领域,寻找有效的解决办法,仍然十分困难。

 

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从遗传学遏制罕见病


罕见病在诊断上的难点在于,许多疾病并不知道其发病机制,基因突变的位点跟疾病如何对应起来,光靠基因检测无法判断,往往要与医生对于临床症状的表型的诊断相结合。在这一过程中,还存在着许多未被发现的因基因突变而致病的位点。


“已知的突变位点去做筛查,叫做诊断。未知的位点,需要与很多从事科研的研究人员去做研究,寻找基因突变的位点。”袁健中说道。由于过半的罕见病人在儿童期发病,因此,目前在罕见病诊疗中,诊断更重于治疗。换言之,罕见病的诊断就是在偌大的基因组学数据中,明确遗传性疾病的发病机制,筛选鉴定疾病诊断的生物标记物和药物靶点,为更精准的个性化治疗方案提供理论基础和研究数据的过程。

 

药明明码所专注的基因大数据,是对将大规模人群遗传学数据库及高效数据分析解读工具在内的一个高度整合并系统化的平台的统称。该平台能够实现对大规模的高通量测序数据进行高效挖掘与解析。在罕见病领域,药明明码做了三件事:

 

一是为罕见病患者准确判明潜在的遗传学病因提供不可或缺的数据支持及相关分析工具,提高罕见病诊断的效率及准确性,为后续临床诊疗提供更多的时间与支持;

 

以药明明码与复旦大学的合作为例,2015 年,药明明码与复旦大学附属儿科医院合作,联合建立儿科遗传病联合实验室,由复旦大学附属儿科医院提供基因检测及分析平台。明码目前每年与复旦儿科医院合作完成超过10,000例的儿科罕见病病例遗传检测及解读。

 

复旦大学附属儿科医院日均门诊量已达7-8千人次。通过在测序平台及遗传学数据分析解读方面的合作,医院将有望确诊更多疑难杂症,为患儿提供更有针对性的治疗。

 

二是当遗传病患儿的父母考虑下一胎生育时,基于上述大数据平台提供的临床辅助诊断报告及携带者筛查等检测将为患者家庭的生育前遗传咨询提供依据与指导,帮助患儿父母极大减少再次生育患儿的风险;

 

袁健中表示:“通过基因检测预防患儿的出生,是目前比较容易实现的商业机会。目前,药明明码已经推出了‘福码’等备孕人群罕见病携带者筛查产品,相信这些基因检测产品将大大减少中国夫妇产下罕见病患儿的风险。”

 

三是基于高度整合的基因大数据,有志于推动罕见病治疗药物研发的药企可以利用这个平台发现潜在的新的药物设计靶点,从而为新药或新的治疗方法的开发指明研究方向。

 

袁健中认为:“光诊断没有治疗,对于罕见病来说肯定是不够的,无法形成一个完整的闭环方案。”因此,对于在治疗罕见病环节扮演重要角色的孤儿药研发企业来说,政策对于新药上市的放松与税收的减免,也是绝佳的机会。

 

通过基因大数据分析,可以发现一些罕见病的致病基因突变和相应的治疗靶向,这将会提高研究针对性药物的效率,降低研发成本。


背靠药明康德,药明明码在与药企的合作上本就有得天独厚的优势,药明康德是新药研发外包公司,在全球,每年美国FDA每年批准的新药中有超过60%的比例是通过药明康德的帮助研发上市。


“如果我们借助兄弟公司在药物研发方面的力量,加上药企的合作伙伴,找到新的药物研发的靶点和方向,这才是真正解决罕见病的途径。”

 

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“中国不缺数据,而是缺系统化的数据”


真实世界的数据量越大,对算法的训练就越有益,但首先是对疾病的理解,在医疗和AI领域,都会有一些通用的模型,如果对疾病本身的理解不够,数据再大,分析再久,也没意义;其次是数据,算法如果没有海量的数据去训练,算法本身也没有用。换句话说,如果算法的差异性没有大到颠覆性的情况下,数据源和数据量级就是最大的差异。

 

相对于喂养人工智能的大数据,某些特定种类罕见病的病例数量甚至都无法称之为“小数据”,但是对于一定样本量的基因组学数据来说,却是非常大的数量量级。而对于医疗机构或者药企而言,要处理大量级的基因数据并非易事。

 

如复旦儿科,每年的样本门诊量将近200万人。相对于巨大的门诊量,用基因检测手段进行筛查的新生儿样本量在1万人左右,如果由医院本身建立数万基因组数据分析平台或实验室的话,成本相当高。为负担成本,相应的检测费用将十分昂贵,这是医院的病人所无法承受的。

 

而明码搭建的基因大数据赋能平台恰恰是公益与商业化相结合,用商业化运作的公司与医院合作的方式,解决彼此不能解决的问题。同理,在进行新药研发的药厂,如果要建立大量级的基因组学的数据分析和挖掘平台,亦十分困难。因此,药明明码打造的是开放式的,面向个体、医院、药企的一体化平台,降低用户的生产成本。

 

数据孤岛是存在在医疗健康行业的一大问题,医疗机构与医疗机构之间,患者与药企之间,数据之间的割裂成为阻碍产业发展的主要因素。对此,袁健中表示:“中国不缺数据,而是缺系统化的数据。对于数据大家都不愿意去分享,都不愿意去交换。”

 

2018年7月,药明明码发布了发布基于区块链技术的大健康数据银行——“LifeCODE.ai”,LifeCODE.ai数据银行创新性地应用区块链技术解决大健康数据采集的合法性和有效性,保护用户隐私并创造数据交互价值。

 

对于罕见病而言,数据是极其宝贵的财富,而明码在罕见病领域的优势正在于此。目前,药明明码的合作伙伴既包括艾柏维这类药企,也包括复旦儿科、协和医院等在遗传学与罕见病方面有深厚学科基础和临床条件的医疗机构。

 

袁健中表示:“明码的目的很简单,是为了跟医院等机构一起先积累更多的数据,正因为明码有得天独厚的数据的存储和分析平台,可以通过大规模集群服务器,更好地挖掘这些数据背后的内容。”

 

罕见病并不罕见,需要有人呼吁,有人站出来倡导。作为罕见病行业的推动者,袁健中最后向我们表示,明码愿意成为这一领域的带头人,更好地为医院、药企等机构赋能,完善从诊断到治疗罕见病的闭环。

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文章标签 生物技术
注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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李艳瑜

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