文 l 郭佳 药物发现是药物研发的第一阶段，对于新药的研发成功率非常重要，是创新药源源不断被开发的源泉。药物发现CRO在新药发现中承担了极其重要的角色，这些拥有先进药物发现技术的CRO，推动了创新药大力发展，是创新药研发的点金术。本文从药物发现CRO现状、市场规模、技术应用和环境利好因素分析了药物发现CRO的产业情况。第 22 期
作者 l 郭佳 来源 l 维渡纵横（WeDimension）CRO 在最广泛的意义上，可以将其定义为一种商业化组织，负责实施药物开发过程所涉及的全部或部分活动，是一种商业化或学术实体（或二者兼而有之）。医药CRO企业已经扩展到新药研究的各个领域和阶段，包括：化学结构分析、化合物活性筛选、活性物质工艺研究、药理学、药物代谢动力学（吸收、分布、代谢、排泄）、毒理学、药物配方、药物基因组学、药物安全性评价和Ⅰ-Ⅳ期临床试验、试验设计、研究者和试验单位的选择、监查、稽查、数据管理与分析、药品申报等。根据火石创造统计，目前国内 CRO 企业数量众多，总体超 525 家。临床 CRO 企业占了近一半，约 248 家，承接制药公司的新药临床研究、仿制药一致性评价等；临床前 CRO 企业185家，承接工艺和质量研究，药理、毒理、药代研究；药物发现 CRO 企业77家，但是多数集中于化学合成业务，真正从事动物模型、药物筛选的药物发现CRO公司则显得寥寥无几；综合性服务外包企业15 家，基本是药明康德、康龙化成等大型上市公司。药物发现是药物研发的第一阶段，对于新药的研发成功率非常重要，是创新药源源不断被开发的源泉，也是我国目前相对薄弱的环节。
药物发现CRO服务涉及生物靶点确定、建立药物筛选模型、苗头/先导药物发现及先导药物优化四大环节，服务流程主要包括① 建立化合物库：根据客户给定的靶点或靶点群特性，设计和合成针对性的化合物库（包含大型的化合物库和聚焦的化合物库），或者直接根据客户指定的结构合成相应化合物；② 化合物筛选：建立筛选方法，对指定的化合物库进行筛选（可以高通量筛选或 DNA 编码化合物库的筛选等），得到苗头化合物；③ 先导化合物优化：基于前期化合物筛选结果，进行构效关系分析与分子设计、化合物合成、生物学评价，逐步迭代优化得到先导化合物。药物发现是创新药研发的基石，我国医药人士应当重视起来，虽然license in 国外临床阶段的新药可以快速提升估值，但是长远来看，一个企业必然还是要拥有自己原创的药物，中国才可能真正在医药领域国际化。从市场规模看， 2010 年-2018 年全球药物 CRO 行业的销售额稳步增长，由251 亿美元上升至 489 亿美元，年均增长率达到 8.69%，占全球药物研发费用的比例由 2010 年的 23%上升至 2018 年的 36%。由于过去我国药品市场主要以仿制药为主，且研发外包意识不强，中国药物发现CRO服务市场规模整体较小，因此我国药物发现CRO企业有较好的市场发展前景和较大的成长空间，2018 年中国药物外包服务行业市场规模已达到 678 亿元人民币，同比增长超过 20%。从CRO市场占比看，2018年药物发现CRO、临床前研究CRO与临床CRO三者的市场份额占比分别为11.48%、32.37%、56.16%；同期，国际CRO市场中药物发现CRO、临床前研究CRO与临床CRO三者的市场份额占比分别是22.7%、 10.0%、67.3%。创新井喷、一致性评价加速，国内CRO需求大增，国内CRO行业蓬勃发展正当时。预计至 2022年国内 CRO 市场规模将达到 1402 亿元，药物发现CRO有望突破200亿元。药物发现CRO企业通过创新性技术提升新药研发效率是构筑竞争力的有效手段。本文将着重介绍几种主流药物筛选技术。高通量筛选技术（High throughput screening，HTS）是将多种技术方法有机结合而形成的一种新技术体系，以微板形式作为实验工具载体，以自动化操作系统执行实验过程，对数以千计的小分子化合物或生物大分子进行灵敏快速的检测采集实验数据，以计算机对样品数据进行分析处理，以寻找特定的先导化合物。完整的高通量筛选体系由于高度的整合和自动化，因而又被称作“药物筛选机器人系统。由于实体的药物筛选需要构建大规模的化合物库，提取或培养大量实验必须的靶酶或者靶细胞，并且需要复杂的设备支持，因而进行实体的药物筛选要投入巨额的资金。高通量筛选可以根据待测样品的种类分为非细胞相筛选、细胞相筛选、生物表型筛选。其中非细胞相筛选常用的方法有Microbead—FCM 联合筛选、放射免疫性检测、荧光检测(FA)、闪烁接近检测、酶连接的免疫吸附检测(ELISA)等；细胞相筛选常用的方法有选择性杀死策略、离子通道检测、报告基因检测等；生物表型筛选可以有目的敲除或屏蔽掉某些未知功能的基因等等。截止到21世纪初，很多公司已经构建了数百万的化合物库，通过HTS方法从中筛选出不少候选药物，特别是针对已确证的靶标。而面对全新的靶标和一些复杂的靶标，HTS却不尽如人意，要么筛不到理想的化合物，要么命中的化合物具有很高的假阳性或类药性差，药物筛选领域还需要更多的方法来弥补和完善。
虚拟筛选（Virtual screening，VS）是药物筛选技术的一个发展方向，是实体药物筛选的有效补充。采用高通量虚拟筛选方法可从大型化合物库中迅速筛选出有潜在活性的药物分子，阳性率一般在5%-20%。我们常说的计算机辅助药物设计（Computer-aided drug design，CADD）其实就是虚拟筛选，其可分为基于受体结构的药物设计（Structure-based drug design, SBDD）和基于配体的药物设计（Ligand-based drug design, LBDD）。SBDD以锁匙模型为基础，从受体的结构和性质出发寻找可以与其特异结合的配体分子，所以也称为直接药物设计或正向筛选，包括基于受体结构的分子对接、活性位点分析、从头药物设计(生长或连接算法)等具体方法；SBDD结果相对准确，可直接预测结合能，缺点是需要受体结构，速度慢；LBDD以相似性原理为基础，根据已知活性的先导分子，构建结构-活性关系或药效基团模型，称为间接药物设计或反向筛选，包括定量构效关系(QSAR)、药效基团模型、受体映射、基于分子形状的叠合等具体的方法；LBDD速度快，无需蛋白结构，但是有时由于缺乏具体结合方式的指导，结果外推时常常误差很大。这两种方法虽然理论是独立发展，各有其适用条件和利弊，但这两类方法也是紧密联系的，将两种方法结合使用效果更佳。
基于片段的药物发现（Fragment-based drug design，FBDD）于1981年由Brandeis大学Jencks等人首次提出。一个由A和B两部分组成的分子，结合蛋白后Gibbs自由能的变化由A部分和B部分以及连接子内在的能量变化三部分组成。简而言之，A和B如果都能结合蛋白，以合适的linker连接在一起，整个分子的结合力会大大增强。FBDD方法是以筛选小片段结构为起点，命中的片段如果能通过一定方法连接或组合成一个复杂度相当的大分子，即达到药物尺寸，则很可能成为靶标的潜在药物，发挥与靶标之间尽可能多的相互作用。近20年的发展，使得FBDD方法逐渐成为HTS的重要替代手段之一。FBDD的理论认为，许多药物靶点的活性口袋是由多个亚活性腔组成的，HTS得到的活性化合物的各个片段往往不能与靶蛋白的亚活性腔很好地结合，而且对其中的单个片段的优化往往会影响整个分子，甚至会导致与靶点结合位置的改变，从而导致活性丧失。而FBDD方法是将与靶蛋白各个亚活性腔特异性结合的片段以合适的连接子连接起来，组装成具有高活性的化合物，因此通过FBDD方法设计的药物往往具有高活性和高选择性的特点。FBDD方法片段识别技术包括生物化学检测、表面等离子共振技术（SPR）、核磁共振技术（NMR）、质谱（MS）技术、X射线单晶衍射（X-ray）技术；识别活性片段后，对片段进行优化和连接，最主要的三大策略是片段连接（fragment-linking）、片段合并（fragment-merging）和片段生长（fragment-growing）。
Bcl-2蛋白相互作用抑制剂Venetoclax的来历这是一项改变新药研发历史的突破性技术，乔治·史密斯（George Smith）教授发明了这种被称为“噬菌体展示”（Phage display）的技术，让能感染细菌的病毒可以用来进化新的蛋白质；格雷戈里·温特（Gregory P. Winter）则利用噬菌体展示技术生产了新药阿达木单抗。两位科学家因此获得了2018年诺贝尔化学奖。噬菌体展示（Phage display）技术基本原理是将编码多肽或蛋白的外源DNA片段与噬菌体表面蛋白的编码基因融合后，以融合蛋白的形式呈现在噬菌体的表面，被展示的多肽或蛋白可保持相对的空间结构和生物活性并暴露于噬菌体表面。导入了各种各样外源基因的一群噬菌体，就构成一个展示各种各样外源肽的噬菌体展示库。当用一个蛋白质去筛查一个噬菌体展示库时，就会选择性地同与其有相互作用的某个外源肽相结合，从而分离出展示库里的某个特定的噬菌体，研究该噬菌体所含外源基因的生物学功能。
噬菌体展示基本原理
抗体药物的发展历经了鼠源抗体，人鼠嵌合抗体；人源化抗体，全人源抗体的进化。人源抗体是基于噬菌体抗体库的技术手段而得到的抗体。1989年，Richard Lerner和同事把噬菌体展示技术和抗体工程结合起，把抗体识别抗原的抗体可变区的DNA片段克隆进噬菌体的衣壳蛋白基因中，从而在噬菌体表面展示了抗体的结构。噬菌体展示技术被大量用于抗体药物的研发。
格雷戈里·温特（Gregory P. Winter）和同事们成立了一家基于抗体噬菌体展示技术的公司。在20世纪90年代，公司开发出了一种完全基于人体抗体的药物：阿达木单抗。这是第一个从噬菌体展示技术得到的全人源单克隆抗体，它能针对性地结合人肿瘤坏死因子（TNF），并阻断TNF和受体的结合。2002年，该药物被批准用于治疗类风湿性关节炎。
在已经上市数十种抗体药物中，使用噬菌体展示技术研发的有10余种。
DNA编码化合物库是结合组合化学的先进的化学合成概念和DNA技术实现的，可建造亿级乃至千亿级的巨型化合物库。在DNA编码化合物库中，每一个化合物都由一段已知序列的DNA片段进行分子水平标记。将活性蛋白和DNA编码化合物库进行孵育，亲和力强的化合物与蛋白结合；亲和力弱或不结合的化合物被除去；由于化合物与DNA编码信息一一对应，可以通过高通量测序技术得到高亲和力化合物的结构信息;重新合成不带DNA标签的化合物后进行活性验证及结构优化，得到新药苗头化合物。
DNA编码化合物库选择具有多样性及新颖性的化合物作为骨架建造中等大小的化合物库，合成效率高，分子多样性好；由于是将活性靶点蛋白和整个化合物库（亿级）同时进行筛选，而非传统的一对一筛选，降低了筛选时间和花费，提高了筛选效率（来源于成都先导官网）。
多肽信息压缩技术（Peptide Information Compression Technology，PICT）构建各种多肽全库，能大幅降低肽库构建的成本和新药筛选的成本，提高建库效率6000倍。具体来说，用该技术构建一个五肽全库则可为多肽药物研发提供一个包含近5亿个多肽信息的宝贵“种子库”，解决全球多肽新药研发中发现先导化合物的核心技术瓶颈，显著缩短多肽药物研发周期，降低研发成本。
该技术是由中国企业中晟全肽独家发明，并已经获得国际专利授权。公司在构建多肽库时，创新性发明了以80个氨基酸首尾无缝连接的环肽取代传统直链肽的方法，并通过独特设计使得每一个80环肽都包含了80个二肽、80个三肽……80个七十九肽，1个八十肽……使得一个80环肽可展示6000个以上不同的多肽结构信息。经过初筛、解压缩技术、复筛、优化等技术手段快速寻找到先导化合物。相对于传统的化学合成多肽库具有多种优势优势：包含了比传统化学合成多肽库信息量大得多的多肽化合物氨基酸序列；在有限的多肽化合物数量下压缩了更多活性成分，筛选效率更高、成本更低；化学合成的多肽库通常为短肽，而PICT技术提供的多肽化合物不仅包含小、短肽的信息，也包含了很多大肽的信息，和靶标蛋白分子的相互作用的几率更高，更有利于筛选出高亲和力的活性分子。相对于传统的噬菌体展示技术等方法建立的混合多肽库的具有明显优势优势——PICT库内各化合物均为独立生产的单体多肽化合物，均经过质谱鉴定和精确称量，保证了筛检的准确和稳定，避免了传统的噬菌体库等混合化合物库的失真问题。器官芯片（Organs-on-a-chip）即在芯片上构建的器官生理微系统，包含活体细胞、组织界面、生物流体、机械力等器官微环境关键要素，体外重现器官结构和功能特征。作为一项体外生物模型创新技术，可以将器官芯片简单概括为由芯片载体和器官模型两部分构成。芯片载体即微流控器官芯片，内置多个密集通道，构造出类似于人体细胞生长的微环境。在微环境中，通过对各种细胞进行搭建，培养构建出需要的器官形态和器官功能，实现提高药物研发的效率、有效性、准确率，同时又能降低研发成本。器官芯片的终极目标，是在体外构建一个完整的生物模型，替代人类“以身试药”。药物研发累计的数据高速增长，药物研发领域数字化转型加速。为学习和预测新特征而建立的人工智能技术，尤其是深度神经网络(DNNs)或递归神经网络(RNNs)等的进步，让人工智能技术应用更为广泛，社会自动化程度提速。在此大背景环境之下，与大数据、云计算相结合的人工智能技术在药物研发中的应用日益增多，应用优势也得到突出体现。目前，AI+药物研发代表性的初创企业有Exscientia、BenevolentAI、Atomwise、Relay Therapeutics、晶泰科技、Numerate和IBM Waston和Lam Therapeutics等。来自TechEmergence的一份报告显示，人工智能可以将新药研发的成功率从12%提高到14%，可以为生物制药行业节省数十亿美元。此外，据报道AI在化合物合成和筛选方面比传统手段可节约40%-50%的时间，每年为药企节约260亿美元的化合物筛选成本。至2025年，AI+药物研发的市场规模将超37亿美元。
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政策环境不断优化
2017年4月，商务部会同发展改革委、教育部、科技部以及工业和信息化部制定了《国际服务外包产业发展“十三五”规划》确定医药和生物技术研发服务为“十三五”规划重点领域，主要包括药物产品开发、临床前试验及临床试验、药物注册、国际认证及产品上市辅导服务、产业化技术咨询服务等5个业务类型。2018年6月，国家发改委发布《关于组织实施生物医药合同研发和生产服务平台建设的通知》，《通知》指出生物医药合同研发服务和生物医药合同生产服务是重点支持方向。近年来鼓励服务外包发展与医药改革的一系列支持政策陆续出台，加快促进了我国医药外包产业政策体系的形成，我国医药外包具有良好的发展前景。随着《化学药品注册分类改革工作方案解读》、MAH制度、新《药品管理法》、新《疫苗管理法》、《产业结构调整指导目录》等重磅出台，对新药的定义从“中国新”提升至“全球新”，强调具有明显的临床治疗价值，并大力支持创新药企业，创新药研发的数量爆发式增长。药物发现CRO公司的业务犹如创新药物的“种子库”，将成为新药创制的“新引擎”，在这波强调“源头新”的创新大潮中必然会大放异彩。2017年6月，国家食品药品监督管理总局(CFDA)加入国际人用药品注册技术协调会(ICH)，正式成为ICH成员，是中国医药行业与国际标准接轨的标志性事件;2018年6月，机构改革中新组建的国家药品监督管理局进一步成为ICH管理委员会成员。药监局将在ICH各项活动中发挥更加积极的作用，不仅可以参与ICH指导原则的制订，同时也需要逐步在国内实施ICH指导原则。这意味着中国药品注册的技术要求、上市后监测的要求，与国际接轨之路已经全面打开，意味着中国的药品监管部门、制药行业和研发机构将逐步转化和实施ICH技术标准和指南，并积极参与国际化进程，这对国内医药研发和生产外包企业而言，也是提升制药创新能力和国际竞争力的重大机遇。随着国家持续加大对医药行业的投入，制药企业的创新投入增多，我国医药产业由以前重仿制、低创新的格局逐步向创新药和有临床价值仿制药的研制和生产发展。医药产业体系升级将会带来更多高科技和新技术的运用，相应地医药外包服务范围也将从价值链低端走向高端，药物发现CRO的客户结构也将由国外大药厂逐步增加中国新药研发企业的身影。
[1] 广州标点. 《国内外 CRO 行业市场研究报告》．[2] 火石创造. CRO解读 | 药物发现CRO发展概况．[3] Erlanson, D. A.et al.Nat. Rev. Drug discov. 15(9), 605-619 (2016).[4] 王承志. 天才的接力：从噬菌体到“药王” | 2018诺奖. 知识分子[5] 蒋红欣.噬菌体抗体库技术在抗体研发中的运用[J].科学技术创新,2017(33):158-159.