如果您希望加入此出版物的邮件列表,请通知 Natasha Yeung (yeungn@stifel.com)。近期刊物:2024 年 4 月 22 日(制药定价)2024 年 4 月 15 日(制药行业的人工智能)2024 年 4 月 8 日(买方)2024 年 4 月 1 日(生物技术资产负债表)2024 年 3 月 25 日(女性健康)2024 年 3 月 18 日(炎症小体)2024 年 3 月 11 日(IRA、免疫学)2024 年 3 月 4 日(生物技术就业)2024 年 2 月 26 日(生物技术战略)2024 年 2 月 19 日(大药、自身抗体)2024 年 2 月 12 日(纤维化、子宫内膜异位症)2024 年 2 月 5 日(女性重症疾病)2024 年 1 月 29 日(制药研发生产力)2024 年 1 月 22 日(医学领域的人工智能)2024 年 1 月 15 日2024 年 (FDA 局长重点) 2024 年 1 月 5 日 (2024 年行业展望) 2023 年 12 月 18 日 (未来预期) 2023 年 12 月 11 日 (ASH、研发日) 2023 年 12 月 4 日 (大型制药公司、CEA)
如果您希望加入此出版物的邮件列表,请通知 Natasha Yeung (yeungn@stifel.com)。如果你想阅读的话,以下是最近的几期:2024 年 3 月 4 日(生物技术就业)2024 年 2 月 26 日(生物技术战略)2024 年 2 月 19 日(大药、自身抗体)2024 年 2 月 12 日(纤维化、子宫内膜异位症)2024 年 2 月 5 日(女性严重疾病)2024 年 1 月 29 日(制药研发生产力)2024 年 1 月 22 日(医学中的人工智能)2024 年 1 月 15 日(FDA 专员优先事项)2024 年 1 月 5 日(2024 年行业展望)2023 年 12 月 18 日(未来预期)2023 年 12 月 11 日(ASH、研发日)2023 年 12 月 4 日(大型制药公司、CEA)2023 年 11 月 22 日(看好生物技术)11 月2023 年 11 月 20 日(并购)2023 年 11 月 13 日(AHA、熊市)2023 年 11 月 7 日(未满足的需求)2023 年 10 月 30 日(ADC)2023 年 10 月 23 日(ESMO 审查)2023 年 10 月 16 日(癌症筛查)2023 年 10 月 9 日(生物仿制药、并购)2023 年 10 月 2 日(FcRn、抗生素)2023 年 9 月 25 日(目标 ID)2023 年 9 月 18 日(不断变化的制药策略)2023 年 9 月 11 日(美国卫生系统)2023 年 9 月 5 日(FTC、IRA、抑郁症)2023 年 8 月 21 日(新冠、中国)2023 年 8 月 7 日(就业、暑期阅读)2023 年 7 月 24 日(阿尔茨海默病)2023 年 7 月 7 日(生物技术市场回顾 - 2023 年上半年)2023 年 7 月 1 日(减肥药)2023 年 6 月 19 日(生成式 AI)2023 年 6 月 12 日(IRA、行业现状)2023 年 5 月 29 日(肿瘤学更新)2023 年 5 月 22 日(FTC 关于 Amgen/Horizon 的案件)
• 商业化。我们已成立了一支成熟的商业化团队,负责筹备和实施我们战略产品的营销和商业化。我们在公司内部建立了部门结构,包括营销、准入和分销、医疗事务、销售以及战略规划和商业卓越等多个部门。我们将继续完善针对每种后期候选药物的商业化战略,首先优先考虑中国有医疗需求的治疗领域,例如 BC、NSCLC 和 GI 癌症,同时提供由我们多样化产品线支持的协同治疗选择,以优化患者治疗效果。在全球范围内,我们还将继续采取灵活的战略,通过在全球范围内建立协同许可和合作机会,在主要国际市场获取商业价值。
202年1月5日(2024年的行业前景)2023年18日(未来期望)2023年12月11日(Ash,R&D天)2023年12月4日(Ash,R&d Days)(Big Pharma,CEA,CEA,CEA),2023年11月22日(Bullish on Biotech,Biotech在2023年11月20日) (ADCS)2023年10月23日(ESMO评论)2023年10月16日(癌症筛查)2023年10月9日(生物仿制药,M&A)2023年10月2日(FCRN,抗生素)2023年9月25日(目标ID)(目标ID)2023年9月18日(更改Pharma策略)9月11日,2013年9月21日(US Health System)5月20日,IRA,IRA,IRA,IRA,IRA,IRA,IRA,IRA,IRA (中国科维德)2023年8月7日(夏季阅读)2023年7月24日(阿尔茨海默氏病)2023年7月7日(生物技术市场评论 - H1 ’23)2023年7月1日(肥胖药物)(肥胖药物)2023年6月19日(肥胖药物)2023年6月19日(生物AI)(生物AI)6月12日,2023年5月12日(IRA),5月2日,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年(FIST),2023年,第2023案(FIT)在Amgen/Horizon)
2024 年 1 月 5 日(2024 年行业展望)2023 年 12 月 18 日(未来预期)2023 年 12 月 11 日(ASH、研发日)2023 年 12 月 4 日(大型制药公司、CEA)2023 年 11 月 22 日(看好生物技术)2023 年 11 月 20 日(并购)2023 年 11 月 13 日(AHA、熊市)2023 年 11 月 7 日(未满足的需求)2023 年 10 月 30 日(ADC)2023 年 10 月 23 日(ESMO 审查)2023 年 10 月 16 日(癌症筛查)2023 年 10 月 9 日(生物仿制药、并购)2023 年 10 月 2 日(FcRn、抗生素)2023 年 9 月 25 日(目标 ID)2023 年 9 月 18 日2023 年(制药战略)2023 年 9 月 11 日(美国医疗系统)2023 年 9 月 5 日(FTC、IRA、抑郁症)2023 年 8 月 21 日(新冠、中国)2023 年 8 月 7 日(就业、阅读)2023 年 7 月 24 日(阿尔茨海默病)2023 年 7 月 7 日(生物技术市场回顾 – 2023 年上半年)2023 年 7 月 1 日(减肥药)2023 年 6 月 19 日(生成式 AI)2023 年 6 月 12 日(IRA、行业状况)2023 年 5 月 29 日(肿瘤学更新)2023 年 5 月 22 日(FTC 关于安进/Horizon 的案件)
如果您希望被添加到本出版物的邮件列表中,请通知natasha yeung(yeungn@stifel.com)。Recent issues in case you missed and want to read: Feb 12, 2024 (Fibrosis, Endometriosis) Feb 5, 2024 (Severe Disease in Women) Jan 29, 2024 (Pharma R&D Productivity) Jan 22, 2024 (AI in medicine) Jan 15, 2024 (FDA Commissioner Priorities) Jan 5, 2024 (Sector Outlook for 2024) Dec 18, 2023 (Expectations for Future) Dec 2023年12月4日(Ash,R&D天)2023年12月4日(CEA,CEA)2023年11月22日(Blulhish on Biotech上)2023年11月20日(M&A)2023年11月13日(M&A)2023年11月13日(aha,aha,bear Market)2023年11月7日(未梅特需求)(UNMETES)(UNMETES),2023年10月30日,2023年10月20日(ADCS),10月20日,梅中,carlue 23,2023年10月16日,carrical carlure 2023年2023年10月2日(抗生素FCRN,抗生素)2023年9月25日(目标ID)(目标ID)2023年9月18日(更改制药策略),2023年9月11日(美国卫生系统)(美国卫生系统),2023年9月5日,2023年,FTC,FTC,IRA,IRA,IRA,IRA,DISPEN,DISPEN,DISPEN,DISPEN,2023年8月21日,2023年8月24日,2023年7月7日,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,2023年,,2023年,2023年,2023年,,2023年,2023年。 (阿尔茨海默氏病)2023年7月7日(生物技术市场评论 - H1 ’23)2023年7月1日(肥胖药物)(肥胖药物)2023年6月19日(生成AI),2023年6月12日(IRA,IRA,工业州),2023年5月29日(oncology更新)(oncology更新),2023年5月22日,2023年5月22日(ftc case on Amger/div)
摘要在过去15年中,基因组规模代谢模型(GEM)已被重建针对人类和模型动物,例如小鼠和大鼠,以系统地了解代谢,模拟多细胞或多组织相互作用,了解人类疾病,并了解人类疾病,并指导生物药物蛋白质生产的细胞工厂设计。在这里,我们描述了如何使用化学计量矩阵和通量模拟的良好定义约束来表示代谢网络。然后,我们回顾了对Homo Sapiens和其他相关动物的定量理解的GEM Develment的历史以及它们的应用。我们描述了模型如何从h开发。智慧到其他动物,从通用目的到精确的上下文 - 特定模拟。动物宝石的进步极大地扩展了我们对人类和相关动物代谢的系统性理解。我们讨论了关于宝石开发的困难和观点,以及将更多的生物学过程和OMIC数据整合到未来的研究和翻译中。我们真正希望这篇评论能够激发为其他哺乳动物生物开发的新模型,并生成新算法,以整合大数据以进行更多的深度分析,以进一步取得人类健康和生物制药工程的进展。
公司还可以通过非并购渠道与外部生物技术公司合作,例如通过合作、共同开发或其他融资协议。例如,在礼来与 AI Biotech Isomorphic Labs(Alphabet 的子公司)达成的价值 17 亿美元的合作协议中,礼来将提供 4500 万美元的预付款,并将额外的 13 亿美元奖励给 Alphabet,奖励金额与基于绩效的里程碑挂钩。对于礼来来说,该协议的主要好处是获得新颖的 AI 技术,而无需承担与传统交易相关的风险;然而,价值上升空间可能有限,因为其他生命科学公司(如诺华)与 Isomorphic 有类似的协议。因此,礼来可能不是获得 Isomorphic 全部能力的最佳位置,最终可能会放弃获得长期竞争优势的机会。表 2:具有盈利结构的近期重要交易
目的:本研究旨在(1)分析中国经济转型时期疫苗事件前后中国15家具有代表性的生物制药企业,以财务指标作为企业运营效率和企业社会责任(CSR)的替代指标;(2)分析影响企业运营效率的因素,通过研究企业运营效率与社会责任绩效之间的关系,为制药行业更好地履行社会责任提供未来发展战略;(3)对本研究结果进行综合分析,并为生物制药企业履行社会责任、确保产品质量提供相关建议。
由于新的方式和更高的预期药物浓度,蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着,只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止,几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白,我们开发了赋形剂预测软件(Expreso),这是一种机器学习算法,该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性,建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集,具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征,包括蛋白质结构特性,蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习,以创建一个模型,该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在,验证得分远高于随机预测,并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是,仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能,证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知,这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言,Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间,成本和风险显示出巨大的潜力。关键字:配方开发,机器学习,赋形剂,不活跃成分,CMC,生物制药,单克隆抗体,可发展性,蛋白质疗法缩写:Expreso,excipient预测软件; ROC,接收器操作特征; AUC,