健識筆談：創(chuàng)新藥物研發(fā)的“指路燈”
吳家睿攝于廈門南普陀寺，2018年9月
導讀：創(chuàng)新藥物研發(fā)主要有兩個方面：藥物和病人。因此，如何選擇患者和評估藥效是創(chuàng)新藥物研發(fā)的一個主要挑戰(zhàn)，而生物標志物正是應對這個挑戰(zhàn)的一個有效手段。為此，本文重點介紹了生物標志物在藥物研發(fā)領域的作用和意義。
撰文 | 吳家睿（中國科學院上海生命科學研究院生物化學與細胞生物學研究所 研究員）
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生物標志物（Biomarker）在創(chuàng)新藥物的研發(fā)中一直發(fā)揮著重要的作用。最經(jīng)典的一個例子是，阿斯利康公司研發(fā)的表皮生長因子受體酪氨酸激酶(EGFR)的抑制劑“吉非替尼”，在幾乎失敗的情況下依靠生物標志物“起死回生”，即發(fā)現(xiàn)了該藥主要是對攜帶EGFR基因第19號外顯子的非移碼缺失或21號外顯子的錯義突變的肺癌患者具有明顯療效。在臨床試驗過程中，生物標志物不僅能夠幫助確定對藥物有高響應的受試患者，而且也可用于排除對藥物副作用敏感的患者。這二者正是藥物研發(fā)試驗需要解決的兩個主要問題。通過分析2013年到2015年有關II期和III期臨床試驗失敗情況, Harrison R.博士發(fā)現(xiàn)，療效不佳和安全性問題占了所有II期臨床試驗失敗的73%，同樣也是III期臨床研究失敗的最主要原因[1]。在該作者關于提高臨床試驗成功率的改進措施中，第一條就是要采用更有效的生物標志物[1]。
隨著精確醫(yī)學的到來，個性化治療成為主要任務，從而使得生物標志物在創(chuàng)新藥物研發(fā)過程中的重要性愈發(fā)突出。2011年提出“精確醫(yī)學”觀念的倡導者認為，“精確醫(yī)學的終點是，選擇出一類具有相同的疾病和相同的生物學基礎的病人，從而最有可能使他們從一個藥物或某個方法中受益”[2]。顯然，區(qū)分和選擇對藥物敏感的病人的基本條件就是要鑒定出相應的生物標志物。歐盟2014年啟動的“創(chuàng)新藥物先導項目2”（Innovative Medicines Initiative 2，IMI2）的主要目標是，“在正確的時間對正確的患者給予正確的防治”，而實行IMI2目標的關鍵之一就是要發(fā)現(xiàn)和驗證可用于臨床試驗的生物標志物。
隨著人類基因組計劃的完成和測序能力的飛速發(fā)展，對基因變異的檢測已經(jīng)成為生物標志物領域的主要任務。美國NIH在2006年牽頭啟動了國際癌癥基因組項目“癌癥基因組圖集”（The Cancer Genome Atlas，TCGA），涉及到數(shù)萬名患者的50種不同類型的腫瘤樣本分析，目前已經(jīng)鑒定出了近千萬種基因突變。美國FDA于2017年12月首次批準了一種可對多種實體瘤基因組變異進行檢測的試劑盒；這個來自美國Foundation Medicine公司的檢測試劑盒可以對肺癌和卵巢癌等惡性腫瘤相關的324個基因的突變類型進行檢測，并通過檢測5種靶向藥物的相關突變來為腫瘤患者選擇有效的靶向藥物。在Nature雜志2018年10月發(fā)表的一篇研究論文中，研究者通過562名急性髓系白血?。ˋcute Myeloid Leukaemia, AML）患者的全外顯子組測序，進而構(gòu)建了各種AML藥物響應與不同基因突變之間的精細關系圖譜[3]。
個體的遺傳差異不僅源于基因突變，而且還來自基因組序列多態(tài)性，其主要代表是“單核苷酸多態(tài)性”（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）。有實驗證明，轉(zhuǎn)錄因子PPARγ的結(jié)合序列上的一個SNP就能夠決定其結(jié)合的強弱，從而導致抗糖尿病藥物對攜帶不同SNP的個體產(chǎn)生不同的藥物響應[4]。顯然，SNP就是一類重要的生物標志物。人體的基因組含有數(shù)百萬的SNP，研究者為此發(fā)展出了一種稱為“全基因組關聯(lián)分析”（Genome-wide Association Studies，GWAS）技術(shù)，用于從基因組水平上發(fā)現(xiàn)人群中那些與復雜的生理或病理性狀高度相關的SNP。GWAS技術(shù)發(fā)展至今已有十年，研究者利用該技術(shù)發(fā)現(xiàn)大量與復雜性疾病有關的SNP，如針對2型糖尿病就發(fā)現(xiàn)了100多個高度相關的SNP[5]。此外，這些通過GWAS技術(shù)發(fā)現(xiàn)的SNP還在藥物研發(fā)中被用來幫助鑒定和驗證可以作為藥物靶標的基因（Druggable Genes）。
對于生物個體而言，基因組序列是非常重要的生物標志物，但RNA、蛋白質(zhì)和代謝小分子等同樣也是重要的生物標志物。盡管美國的TCGA項目啟動時是從基因測序開始，但是這個項目當前研究的分子標志物類型已經(jīng)覆蓋了生物分子的方方面面；NIH為此在美國和加拿大的7個科研機構(gòu)分別設立了與該項目相關的“基因組特性分析中心”（Genome Characterization Centers，GCCs)，除了專門進行基因組序列分析的中心之外，還有專門負責“表觀基因組學”、“基因表達分析”、“microRNA分析”和“功能蛋白質(zhì)組學”的分析中心。TCGA項目的研究者不久前在Cell雜志發(fā)表了對1萬個腫瘤樣本的分子分型結(jié)果；在這項研究中，他們通過整合染色體非整倍性、DNA甲基表達譜、基因表達譜、microRNA表達譜和蛋白質(zhì)表達譜等數(shù)據(jù)，將傳統(tǒng)的基于解剖位置和病理性狀分類的33種腫瘤重新分為28種類型[6]。更重要的是，美國研究人員在其精確醫(yī)學的研究策略中提出，不僅要采集個體的基因組和蛋白質(zhì)組等微觀層次的信息，而且還要收集個體的分子影像和腸道菌群等各種宏觀層次的信息[2]。也就是說，生物標志物并不局限于分子層次。
在目前藥物研發(fā)領域的一系列改革中，生物標志物也將發(fā)揮出更重要的作用。在不同于傳統(tǒng)的I、II、III期三階段臨床試驗的連續(xù)性無縫臨床試驗中，研究者從試驗開始的關注點就不再局限于藥物代謝和安全性，而是包括了藥物的療效。因此，找到符合標準的特定患者成為這種無縫臨床試驗方案的限速步驟，不僅從試驗開始就需要尋找合適患者，而且需要在整個試驗過程中對患者的表現(xiàn)進行實時評估和動態(tài)調(diào)整，以期找到藥效響應好而副作用低的患者。顯然，在這種臨床試驗一開始，就可以通過檢測特定的生物標志物來預測臨床試驗結(jié)果，并在后續(xù)試驗中只選擇具有相應的生物標志物的患者。
在無縫臨床試驗的基礎上，美國FDA最近又提出了一個新的“并行式”臨床試驗方案——“人群優(yōu)先的多種擴大隊列試驗”（First-in-human Multiple Expansion Cohort Trials），即在藥物起始劑量遞增的“爬坡試驗”患者隊列之外，還需要構(gòu)建3個或以上的額外患者隊列，以便能夠同時并行地開展各項相關的臨床研究[7]。FDA認為，只要通過了一定的安全性評估，哪怕尚未完成藥物代謝方面的研究，都可以啟動這些隊列研究，從而加快整個藥物臨床試驗的進程。這些增加的隊列應有不同的具體研究目標，如藥效的評估，老年人或兒童等特定人群的藥物安全性評估等；其中當然也包括了構(gòu)建專門用于發(fā)現(xiàn)相關的生物標志物的研究隊列[7]。
在“一對多”的主方案臨床試驗中，都是把生物標志物作為其重要的試驗手段。例如在一個稱為“I-SPY 2”的“平臺試驗中，研究者根據(jù)3個遺傳標志物確定了乳腺癌患者的8個亞型，然后比較了12種治療方法對這8個亞型患者的不同效果[8]。通過一個籃型試驗，默沙東制藥公司發(fā)現(xiàn)，不論罹患的是身體哪個部位的實體瘤，只要患者攜帶“高度微衛(wèi)星不穩(wěn)定性”（Microsatellite Instability-high，MSI-H）或錯配修復缺陷（Mismatch Repair Deficient，dMMR），就能夠?qū)λ幬?nbsp;Pembrolizumab有較好的響應；FDA根據(jù)這個試驗在2017年批準了該藥的適應癥——只要腫瘤患者攜帶這兩個生物標志物中的一個。在原創(chuàng)藥——TRK抑制劑Larotrectinib的籃型試驗中，入選的患者涉及到13種不同的實體瘤類型，但都有一個共同的分子標志物——TRK基因的融合。也就是說，在某些情況下，生物標志物本身同時也就是藥物靶標。
參考文獻
[1] Harrison, R.K. Phase II and phase III failures: 2013–2015. Nat. Rev. Drug Discov. 2016, 15:817-818.
[2] National Research Council. Toward precision medicine: building a knowledge network for biomedical research and a new taxonomy of disease. 2011, http://www.nap.edu/catalog/13284/
[3] Tyner, J.W. et al.Functional genomic landscape of acute myeloid leukaemia. Nature 2018-10-18.
[4] Soccio, R.E. et al.Genetic variation determines PPARγ function and anti-diabetic drug response in vivo. Cell 2015, 162:33–44.
[5] Visscher, P.M. et al. 10 years of GWAS discovery: biology, function, and translation. Am. J. Hum. Genet. 2017, 101:5-22.
[6] Hoadley, K.A. et al. Cell-of-origin patterns dominate the molecular classification of 10,000 tumors from 33 types of cancer. Cell 2018, 173:291-304.
[7] Food and Drug Administration Expansion Cohorts: Use in First-In-Human Clinical Trials to Expedite Development of Oncology Drugs and Biologics Guidance for Industry, Retrieved August 14, 2018, https://www.fda.gov/downloads/Drugs/Guidance Compliance Regulatory Information/Guidances/UCM616325.pdf.
[8] Woodcock, J. & LaVange, L.M. Master protocols to study multiple therapies, multiple diseases, or both.N. Engl. J. Med. 2017, 377:62-70.
注：文章來源“吾家睿見”
