转变阿斯利康的研发生产力欧洲杯微信买球
概述
在2010年对我们的研究和发展战略进行了重大审查后，我们创建了一个新的5R框架，以指导我们如何发现和开发新的候选人。在过去的5年里，我们可以看出我们的生产力和成功率，我们现在可以看到我们的生产力转变 - 使我们能够为患者发现比以往任何时候都更具创新性疗法。
在一份新的报告中自然评论药物发现那弥尼潘加洛斯,执行副总裁生物制药研发和同伴科学家解释了我们的5R框架（右侧目标，右侧患者，右组织，正确的安全，正确的商业潜力）有助于指导成功，有效的药物发现和发展。在短短五年内，我们已经取得了五倍的改善，从临床前调查到完成第III期临床试验的临床前调查 - 从4％到19％。这一改进将Astrazeneca移动到2013欧洲杯微信买球 - 2015年时间框架（来自CMR International的2016年全球R＆D Performance Partics计划）的小分子的平均成功率为6％的平均成功率。
在这种转变的核心，这一直是我们文化的重要演变。我们建立了一个开放，协作和“真实的”文化，科学茁壮成长。在这种环境中，我们永远不会害怕问'杀手问题'或严格测试我们的假设。这使我们能够提高毒品候选人的质量，我们进入临床前研究，随后临床试验。
我们的成功反映了一种不断变化的方法，我们正在整合最先进的技术，以确定新的目标和最新的翻译科学，以确认我们在安全治疗剂量的新型治疗方式的机制证明学习。
我们不断展望未来，让我们的科学家有时间保持好奇心和创造性思维，使他们能够跟随科学，进一步提高我们的研发成功率，并为患者提供革命性的治疗。
专注于质量
我们5R框架成功的基础是我们进行研究的方式的改变，这使我们能够提高候选药物的质量，我们将在我们的管道中前进。在一个鼓励我们的科学家提出“致命问题”的研究文化中，我们严格测试我们的假设，对有希望的目标建立信心，并在发现过程的较早阶段排除不利的目标。
选择正确的靶点仍然是我们在药物发现过程中所做的最重要的决定。我们的目标是通过2016年4月启动的全公司基因组计划，确定我们主要治疗领域的疾病分子驱动因素:肿瘤、心血管、肾脏和代谢，以及呼吸和免疫学。最正规的体彩外围
“如果它正在调制错误的目标，则选择性高质量的分子永远不会成为一种药物。这就是为什么目标选择是我们在研究中获得最重要的决定。“Beopharmaceuticals R＆D执行副总裁Mene Pangalos
建立我们越来越多的疾病生物学知识，我们扩大了我们调查的药物目标的课程，我们越来越旨在识别具有新的行动机制的化合物。扩大目标类组成，对基因组数据的重大投资，下一代测序和CRISPR基因编辑正在使我们能够以先前可能的方式识别，询问和验证目标。这已转化为成功率的增加，从将活性化合物与优化的分子（'击中铅'）从23％到48％开始。
将临床前的“吸收，分布，新陈代谢，排泄”（Adme）和安全数据集成到我们预测患者的预测中，从而提高了毒品候选人的质量。我们正在推进最佳实践，预测和翻译科学所需的展示目标参与和机制的证据，可以安全，治疗剂量可以被带入人类研究。因此，我们正在提供更好的候选人，这些候选人不太可能因后期开发阶段的安全或其他问题而失效。
为了提高我们将正确药物与合适患者匹配的能力，我们计划在我们的药物发现项目的早期阶段进行生物标准患者分层。通过为我们的科学家建立可搜索的，可访问的人类组织Biobanks，我们支持从诊所到实验室的生物学翻译，这有助于改善筛查和新的生物标志物。因此，来自铅优化的2012-2016投资组合的大约80％的投资组合在2005 - 2010年的患者选择策略中具有较小的50％。如今，这一数字在我们的治疗领域大于90％。
我们专注于定义“正确的患者”，这使我们在2012-2016年推出了9项伴随诊断测试，而2005-2010年仅推出了一项。我们已经引入了基于EGFR、EGFR T790M、BRCA和PD-L1的生物标志物诊断测试，以确定最有可能从我们的非小细胞肺癌、卵巢癌和膀胱癌的靶向治疗中获益的患者。我们还开创了使用循环肿瘤DNA作为生物样本类型的新测试，以扩大患者的可获得性。
通过调整和重新设计我们的临床前和早期临床试验，我们正在制定严格的标准，以便我们快速和有效地选择最好的候选者进行进一步的开发。通过5R框架的持续发展和应用，我们正在将临床前数据转化为知识，用于改善临床研究决策，从而缩小数据-知识差距。欧洲杯微信买球阿斯利康已经被公认为在应用早期临床试验中的人工智能（AI）通过IDECIDE研究计划 - 曼彻斯特大学癌症科学院Astrazeneca之间的创新五年合作，癌症生物标志科学中心和Christie NHS基金会信托（欧洲杯微信买球DigitalEcmt）。因此，我们可以对毒品候选人进行严谨，定量决策，我们进展到后来的发展阶段。
“曼彻斯特协作是工业和学术界的巨大机会，与患者携手合作。它汇集了Astrazeneca团队，欧洲最大的欧洲杯微信买球癌症医院，曼彻斯特大学，曼彻斯特科学家和癌症研究英国临床医生。我们可以共同创新临床试验和AI的应用。“曼彻斯特实验癌症医学临床负责人安德鲁·休斯教授说。
发现新生物
我们遵循科学的战略的核心是决心推进我们对疾病生物学的基本理解，以发现我们想要治疗、预防、修改甚至治愈的疾病的新驱动因素。我们相信我们的方法是独一无二的。我们不仅与世界各地的专家合作，我们还建立了与优秀学术中心的联合实验室，在那里我们的科学家与学术科学家并肩工作。我们的团队致力于发现细胞生物学的变化如何导致疾病，如癌症，肺部和免疫紊乱，心脏和代谢性疾病。我们还承诺分享我们的研究资产，如筛选收集物和临床化合物，以便在我们的开放创新倡议下开展学术研究。
由于这些合作，我们与我们的合作伙伴一起发表了几个高影响的期刊的新型生物学发现。在过去的18个月内，这包括论文自然医学那科学转化医学那循环和科学的进步．在肿瘤学领域，通过与医学研究委员会分子生物学实验室的成功合作，我们首次使用了最先进的低温电子显微镜(cryoEM)来描述人类的结构和激活机制共济失调-毛细血管扩张症突变(ATM)蛋白．这种蛋白质是DNA损伤反应(DDR)这一合作成果将帮助我们发现未来药物靶向的新结合位点。
随着我们的呼吸和免疫学研究，我们有确定树突细胞的亚组，称为CDC2细胞，这对于激发免疫应答对抗入侵者至关重要。鉴定CDC2细胞适合于复杂的免疫过程的方式使我们能够在不适当的抗体反应如哮喘，慢性阻塞性肺病和自身免疫等疾病所驱动的疾病中检查新靶标。
在心血管、肾脏和代谢疾病方面，我们广泛的心脏再生研究计划正在确定可能在心力衰竭患者受损心肌修复中发挥作用的新靶点和途径。在最近与上海中国科学院大学周斌教授的研究中，我们强调了帕拉卡碱因子的重要性在心脏再生中。
我们与卡罗林斯卡研究所的阿斯利康综合心脏代谢中心(AZ欧洲杯微信买球-ICMC)的科学家一起，为了解糖尿病做出了两项开创性的研究。通过识别胰岛素样生长因子1 (IGF1)在驱动心脏中有害心外膜脂肪组织形成中的新作用，我们为解决日益加重的心脏病和肥胖负担提供了新的机会。此外，通过阐明胰岛细胞亚群的功能，我们提高了对胰岛细胞在糖尿病中的重要性的认识。
在神经科学中，我们的科学家在塔利茨大学的Astrazeneca-Tufts神经欧洲杯微信买球科学研究人员正在对大脑中神经激发的控制机制带来新的见解，包括越来越详细的必要知识神经元氯化钾转运蛋白（KCC2）的作用．我们正与剑桥大学的研究人员合作，研究降解无用蛋白质的细胞过程，目的是激活这些机制来降解错误折叠的蛋白质，如亨廷顿氏病中的亨廷顿蛋白。
“我们感兴趣的是那些基于好奇心的伙伴，他们相信了解科学将缩短到诊所的路线。我们与阿斯利康的合作是自然的选择，因为阿斯欧洲杯微信买球利康真正专注于科学和基于当前最先进知识的‘蓝天’思维。”Iain McInnes教授，格拉斯哥大学感染、免疫和炎症研究所所长
正如我们应用疾病生物学的知识，我们正在多样化化学工具箱，以开发针对一种药物目标课程的新疗法。我们现在不再关注小分子，现在我们的计划约占30％探索新的治疗方式和药物输送装置作为我们努力使每一个目标可用的一部分。
CRISPR/ cas9的日常使用和发展提供了快速、精确、高效的基因编辑，帮助我们发现新的药物靶点，创建更多相关的细胞系和动物模型。通过世界领先的合作伙伴关系和我们内部的专家团队，我们不断推动技术以提高筛选和效率。在最近的两篇高影响力的出版物中，我们展示了如何可能条形码指南RNA改善筛选和发展新型杂交DNA:RNA引导提高绑定效率。
加速成千上万潜在的新分子的自动化测试是Nicola-B - 世界上最先进的药物发现机器人。Nicola-B使用声波将潜在药物的微小液滴从储物管中移动到MISTAY BLOTES的微型'井' - 一次升升。
我们在多模态分子成像方面的投资使我们能够对我们的药物靶点发现新的见解，并以以前不可能的方式看到我们的候选药物对分子和细胞途径的影响。通过质谱分析，我们已经创建了哮喘药物随时间在肺部多个结构中沉积的详细图像。我们还绘制了靶向癌症治疗组合的药物和代谢物分布，以评估它们对肿瘤微环境的影响。
为了进一步提高我们预测候选药物对人类影响的能力，我们正在与世界领先的“器官芯片”设计、技术和生物学专家合作，开发微生理系统(MPS)。
快速进步与我们的基因组学倡议和下一代测序(NGS)使我们能够在大患者群体中识别新的靶标和通路。事实上，我们已经分析了计划到2026年探索的200万个基因组中的20万个，其中50万个来自我们自己的临床试验。我们最近与英国生物样本库(UK Biobank)和Regeneron合作，对50万个英国生物样本的基因组进行测序，以加速最大的广泛可用的“大数据”人类测序资源。
AI已经帮助我们解决了化学中的最大挑战，基于AI的信息学开始将“大数据”转换为有价值的知识。目前正在持续临床试验中应用新型AI技术，以改善安全性和可耐受性信号的识别和预测。观察者，是一个AI驱动系统，通知临床医生和学习团队参与潜在安全问题的临床试验。该系统可以在临床试验数据上“推理”，以评估特定临床活动的风险，使团队能够提前采取适当的行动。
“WATCHER是一个正在开发的决策支持系统，用于持续监测特定患者的风险，并及早向研究团队发出警报。我们的目标是，观察者将最终识别出那些存在潜在风险的患者，在他们意识到并改善这种风险之前。”Dónal·兰德斯博士，高级总监医师onctmu早期临床发展总监 - IDECIDE计划，CRUK曼彻斯特研究所
在研发方面，我们永远不会自满;我们将继续超越目前开发候选药物的方式，探索如何最好地利用新兴技术来加速未来药物的设计和测试。凭借我们新颖的药物发现平台，我们正在以全新的方式开发针对疾病生物学的多种药物。通过用明天的创新取代今天的惯例，我们正在把科幻小说变成科学事实。
