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以科技之刃，破慢病之局。

第三屆糖尿病與代謝性疾病藥物器械創新研發大會于成都隆重開幕。

以科技之刃，破慢病之局。4月26日，由中國醫藥創新促進會（以下簡稱“中國藥促會”）指導，中國藥促會糖尿病與代謝性疾病藥物臨床研究專業委員會（以下簡稱“糖尿病專委會”）主辦，四川省預防醫學會內分泌代謝性疾病防控分會協辦的第三屆糖尿病與代謝性疾病藥物器械創新研發大會于成都隆重開幕。

本次大會以“聚力創新，智領未來”為主題，緊密圍繞糖尿病及代謝性疾病診療實踐核心訴求，深度融合人工智能等前沿科技力量，聚焦全鏈條創新，分享最新的研發成果、研究思路和臨床經驗等關鍵命題。現場科研機構、臨床研究機構行業學者及創新企業領袖與各醫藥行業同仁共聚一堂，構建起產學研深度對話的高端平臺，為推動代謝疾病領域高質量發展注入創新動能。

中國藥促會糖尿病專委會主任委員，北京大學人民醫院內分泌科主任紀立農以及中國藥促會副會長、糖尿病專委會副主任委員，中國科學院上海藥物研究所所長李佳擔任本次開幕式主持。

中國藥促會 執行會長宋瑞霖 作開幕致辭，他代表主辦方對大會召開表示熱烈祝賀，并對中國藥促會糖尿病專委會在連接藥物研發與臨床應用全鏈條的推動當中發揮的重要作用表示肯定。他表示，糖尿病是中國四大慢病之一，患者眾多，其藥物研發不僅要聚焦在創新層面，還要關注整個防治體系和基層合理用藥。他相信在諸多學者與業界同仁的共同努力下，糖尿病專委會將為推動創新與臨床應用融合貢獻更多力量，中國藥促會亦將成為堅強的后盾和支持的后方。

紀立農 教授圍繞《以臨床需求為導向的糖尿病與代謝性疾病藥物開發》主題與現場觀眾進行分享。針對在糖尿病及肥胖癥治療中未被滿足的臨床需求，紀立農分別詳解當前臨床未滿足需求，并以當前正在研發藥物為例做了進一步介紹。指出仍需超越血糖控制，針對并發癥深層機制（如炎癥、胰島素抵抗）開發可以進一步改善糖尿病心血管疾病風險的新藥。當前的臨床研究提示SGLT2/SGLT1雙重抑制劑在糖尿病人群中改善中風方面展現潛力。針對肥胖癥，他指出藥物研發需以改善臨床肥胖為目標。

Lead Scientist and Chairman of the Board of Directors、Profil Institute Tim Heise教授以“胰島素早期研發策略：前沿技術構建與轉化”為題向大會作報告。創新胰島素早期臨床研發承擔著探索安全性、藥代動力學PK和藥效動力學PD的使命。PK將確定藥物的半衰期、Tmax、T1/2和血藥濃度達到平穩的時間，PD將確定藥物時間-作用效應曲線、起始和持續發揮作用特征以及效力。正葡萄糖鉗夾技術就是確定胰島素PD特征的金標準。隨后，Tim教授通過創新胰島素周制劑GZR4的案例向大會分享了自己的胰島素鉗夾試驗設想。

中國藥促會醫藥創新投資專業委員會委員、國壽股權投資有限公司董事總經理陸海圍繞《肥胖及MASH治療藥物投資熱點及趨勢》作主題報告。談及關注肥胖及MASH賽道的投資邏輯，他介紹主要因為，中國代謝類疾病市場在2023年已經到達1090億元人民幣，且隨著老齡化趨勢不斷加速，市場規模將進一步擴大；除此之外，資本持續投入帶來的技術成熟、行業尚存在未被滿足需求、相應國家“健康中國”戰略、減重藥物支付方式改變也是重要因素。后續，他分別從當前靶點情況、研發進展、交易情況等方面介紹了肥胖及MASH的投資熱點及趨勢。

晶泰科技集團戰略投資部總經理黃小魯 以《 AI 的 現狀和 加速轉化，一個降糖多肽的研發實例 》為題，向與會嘉賓分享AI助力藥物研發的實際應用。從人工智能藥物研發行業的發展歷程切入，以企業實際案例講述生物醫藥行業與人工智能的“融合史”。相較于“由人工進行實驗設計及執行”的傳統研發范式，他認為“AI完成實驗設計+機器人負責實驗執行”的新模式具有數據質量高、執行效率高以及7x24小時無間隙推進的優勢，質量與效率的雙重提升帶來范式變革。隨后，他通過“降糖多肽”研發實例，向與會觀眾介紹AI賦能的藥物研發流程及相應優勢。

會議圓桌討論環節由中國藥促會糖尿病專委會副主任委員、復旦大學附屬中山醫院內分泌科主任醫師李小英主持。圍繞“代謝藥物創新博弈：全球化競爭下的中國策略”話題，紀立農、李佳、陸海、黃小魯以及江蘇恒瑞醫藥股份有限公司副總裁霍仕文，從臨床、研發、投資、生產多維度視角進行討論。

針對中國創新藥距離開創國際多中心臨床研究還有多遠這一問題，紀立農觀察到，得益于我國監管水平的不斷提升，我國MRCT已打破監管瓶頸，但目前基于我國企業的全球布局以及國內領導MRCT的人才短缺，中國本土企業在全球做MRCT的比重相對來講依然較小，有待提升。

對于后續AI在支持藥物研發所能起到的作用，李佳站在科學界角度分享，AI在藥物研發方面所具有的顛覆性潛力獲得一致認可，但在實際的研發工作中，尤其是First-in-Class藥物的研發中，仍有很長的路要走。他相信，AI for Science彼此促進、互相推動，終將為AI for discovery帶來諸多益處。

針對AI研發的具體環節，黃小魯補充：“AI不是萬能的”，他表示，即使是AI技術突飛猛進的今天，突發的靈感、對試驗數據的思考和作為藥物試驗受試對象的反饋仍是AI無法代替人類完成的動作。黃小魯結合實際工作及當下技術發展趨勢提出，晶泰創新中心正在建立的細胞基礎大模型在將在未來生命科學領域提供重要價值。

圍繞實驗數據，陸海也提到，在我國現如今國情下拓展商業保險，最主要的問題是保險需要精算，但商業公司無法拿到精準且大量的數據。另外從投資機構角度，陸海分享PE投資首先產品要有差異化，其次是敢于在世界一流的靶點上有所嘗試，第三需要企業有研發能力，且整體布局有梯度式的思考。

最后，對于藥物創新中如何結合已有的管線進行融合出海， 霍仕文分享， 第一種是BD對海外授權，第二種是Newco，第三種目前也有國內企業選擇自己去做國際試驗。其中，他認為Newco有可能成為一個長期的中國制藥企業能真正走出去的好方式。

本文來源｜中國醫藥創新促進會 責任編輯丨小林

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