Wednesday, June 24, 2020

(入選美國 BARDA新冠 補助) 生華科Silmitasertib (CK2抑制劑)/ 逸達 MMP-12抑制劑

新冠肺炎新藥研發露曙光 台廠可望加入美抗疫國家隊 鉅亨網 記者沈筱禎 台北2020/06/21美國負責新冠肺炎的資金補助計畫單位BARDA,積極在全球尋找抗疫療法,並提供生技業者資金進行臨床開發,其中,台廠逸達 (6576-TW)、生華科 (6492-TW) 已取得入選門票,國鼎 (4132-TE) 則正在申請專家會議,若最終審查通過,業者將可望成為美國抗疫國家隊。BARDA 是公共衛生出現緊急狀態時,為必需的疫苗、藥品、療法和診斷工具,進行開發和採購,並提供產業一體化、系統性的途徑。BARDA 為加速開發抗新冠肺炎相關療法,贊助經費無上限,自今年 3 月初以來,已投入產業 25 億美元 (約新台幣 750 億元),包括贊助阿斯特捷利康製藥公司 (AZ)12 億美元、嬌生公司 (J&J)10 億美元、贊助 Moderna 4.83 億美元加速疫苗開發、提供羅氏大藥廠 2500 萬美元,進行 IL-6 抑製劑的人體臨床試驗。台生技廠中,生華科開發中新藥 Silmitasertib(CX-4945) 與逸達研發的新成分新藥 FP-025,兩家業者都已通過 BARDA 第一階段海選,後續將進行白皮書審查、口頭簡報、合約談判等程序,待所有流程順利完成後,將可取得 BARDA 資金贊助。生華科指出,Silmitasertib 為特殊雙重作用機制,能抑制病毒在宿主細胞轉錄、複製,該藥物具抗新冠病毒潛力,目前已在美國、韓國及台灣進行膽管癌二期臨床試驗,陸續收案近 200 位病人。逸達開發的 FP-025 MMP-12(基質金屬蛋白酶 - 12) 抑制劑,其中,當病患肺部損傷或發生纖維化時,MMP-12 的數值會增加並加劇病症惡化,據初步研究結果顯示,FP-025 可抑制 MMP-12;對於新冠肺炎患者,有望治療新冠病毒引起的肺部創傷與肺部纖維化。國鼎自行研發新藥 Antroquinonol 已通過美國 FDA 核准,將進行新冠肺炎人體二期臨床試驗,期望今年 7 月中完成私募、資金到位後,可開始執行臨床試驗,預計最快明年第 1 季公布初步結果,同時,也已向 BARDA 申請專家會議。

(北醫) 懷孕期一氧化碳/PM2.5濃度 相關於 憂鬱症/心房顫動風險

北醫大參與跨國研究發現 懷孕月份恐影響寶寶健康 NOW健康 2020/06/20NOW健康 陳盈臻/台北報導】打算懷孕生子的準媽媽們,如果想要生個健康的寶寶,絕不能輕忽懷孕期間所處的環境也可能影響寶寶健康。1項由台北醫學大學參與的跨國研究發現,如果孕婦在妊娠期間曝露於一氧化碳濃度高的環境,可能導致寶寶罹患憂鬱症風險增加。這項由台灣、美國、韓國等專家學者與「觀察性健康醫療數據與資訊學會」(OHDSI)合作進行的「揭露生產季節曝露環境對疾病風險的影響」跨國研究,研究論文刊登在美國醫學訊息學協會期刊JAMIA 參與研究的台北醫學大學全球衛生暨發展碩士學位學程助理教授烏斯馬(Usman Iqbal)表示,研究統計分析臺、美、韓3國的數據,共逾千萬人的資料,平均年齡介於3553歲之間,統計的時間從1979年至2016年不等,平均分析24年,最長達36年,其中台灣資料庫橫跨時間達13年。結果發現孕婦產前所處環境與憂鬱症、第2型糖尿病等疾病風險高低可能有關聯性。烏斯馬博士指出,分析資料庫發現,如果懷孕前3個月適逢台灣的10月、11月,也就是一氧化碳濃度相對高的時期,出生的孩子罹患憂鬱症的風險會相對較高;而懷孕初期曝露於PM2.5較高的環境,如台灣的9月、10月及12月,不僅提高妊娠高血壓風險,也可能導致小孩有高血壓及心房顫動之風險;而懷孕後期日照太少,影響維他命D吸收,就有可能增加妊娠糖尿病風險,進而影響小孩罹患第2型糖尿病的風險。烏斯馬博士強調,上述結果純粹是從資料整理分析而得,至於出生月份及未來可能罹患疾病之間的因果為何,不在這篇研究的探討之列。不過也有其它研究發現,生產前曝露的環境可能會影響胎兒的發育,比如有些研究指出媽媽在懷孕期間如果罹患流行性感冒,寶寶出生後罹患心臟病的風險會增加;另外則是周產期曝露的環境,比如寶寶出生不久後接觸到過敏原或病毒,將會影響日後免疫系統的發育。烏斯馬博士表示,醫療保健數據分析為科學領域發展帶來新的潛能,也為世界帶來改變,上述「揭露生產季節曝露環境對疾病風險的影響」的跨國研究,就是美國史丹佛大學1名博士生將發想放上OHDSI的群組上,吸引很多人興趣,進而組成跨國研究團隊才完成的。近年來,台北醫學大學致力於大數據分析和人工智慧在醫學領域的應用,並積極參與國際合作,包括觀察性健康醫療數據與資訊學會(OHDSI)。OHDSI總部設在美國哥倫比亞大學,集結全球各地研究人員並建立觀察醫療數據庫,期能透過大規模分析來帶出健康數據的價值。烏斯馬說,當前全球醫療資訊量相當龐大,若能整理並分析,一定有助於推動醫學進步,增進人類健康福祉;然而,很多國家的醫療數據格式都不一樣,以藥品編碼為例,台灣是NHI code,美國是RX Norm,世界衛生組織是ATC;至於疾病編碼也一樣亂,台灣是ICD,韓國是KCD,而英國則是READ,不易連結及加值使用OHDSI的做法,就是建立1套共同的語言結構,將醫院的電子健康記錄數據庫轉換為通用數據模型,形成1個放諸四海皆可的標準。若能使用同一標準語言來分析使用數據資料,將會大幅改善醫療和病人安全。

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