다윈헬스 간행물, 종양 체크포인트 기반의 C2C(화합물-임상) 암 치료제 발견 파이프라인에 대한 단계별 프로토콜 보고: 종양 조절 아키텍처를 표적으로 하는 신규, 연구, FDA 승인 치료제의 정밀 기반 및 기전 기반 식별과 임상 검증을 위한 PMP(환자-모델-환자) 로드맵을 설명한다

뉴욕, 2022년 9월 14일 /PRNewswire/ -- 뉴욕에 기반을 둔 생명공학 및 암 치료제 개발 기업인 다윈헬스(DarwinHealth, Inc., www.DarwinHealth.com)는 2022년 9월 9일에 현재의 프로토콜(Current Protocols)(Wiley Science)에서 자사의 독점적인 암 치료제 발견 및 검증 파이프라인, '종양 조절 아키텍처를 표적으로 하는 치료제를 식별하고 검증하기 위한 PMP(환자-모델-환자) 암 치료제 및 바이오마커 발견 프로토콜(A Patient-to-Model-to-Patient (PMP) cancer drug and biomarker discovery protocol for identifying and validating therapeutic agents targeting tumor regulatory architecture)'에 대한 온라인 간행물을 발표했다.

논문의 링크 주소: https://currentprotocols.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cpz1.544

과학자들이 간행물에서 언급한 바와 같이, 다윈헬스의 기초 약물, 바이오마커, 새로운 암 표적 발견 파이프라인/기술을 대표하는 PMP(환자-모델-환자) 프로토콜은 암 치료제 개발의 현재 아킬레스건, 즉 인체 시험에서 성공적인 약물 발견 및 검증에 필요한 세 가지 중요한 요소 사이의 정확하고 예측 가능한 연관성을 구축할 수 없다는 문제를 직접 다룬다. 이러한 예로는 (a) 암세포 상태의 기계적-생물학적 요인 및 결정 요인 식별, (b) 암세포의 전사 상태를 통제하는 치료적으로 중요한 분자 표적의 특성화 및 표적화, (c) 임상 시험 환경에서 임상 반응을 정확하게 예측하는 검증된 바이오마커의 생성이 있다.

정밀 기반 암 치료 및 약물 발견에 대한 이러한 장벽은 암의 이질적인 특성으로 인해 훨씬 더 복잡해지며, 다윈헬스 그룹은 독점 알고리즘 도구와 함께 단일 세포 분석을 사용하여 문제를 해결하고, 그 결과 전사 동일성 상태를 기반으로 하는 종양 아형을 분류하는 것이 가능해진다.

암 생물학을 위한 종양학 기반 프레임워크를 활용하여 다윈헬스가 보고한 PMP 접근 방식은 기존의 약리학적 제제뿐만 아니라 새로운 '종양 체크포인트'를 식별하고 치료적으로 표적화하기 위해 인간암 세포의 조절 로직을 재구성하고 조사하는 컴퓨터 알고리즘 및 실험 방법론을 사용한다. 중요한 것은, PMP 프로토콜이 특정 환자 종양 샘플에서 종양 체크포인트를 구성하는 마스터 레귤레이터(MR) 단백질을 체계적으로 식별한다는 것이다. 그런 다음 유전자 발현 프로파일(RNA 시퀀싱)을 사용하여 환자의 종양 체크포인트를 개괄함으로써 적절한 세포주 및 동물 모델을 구성하는 시험관 (in vitro) 및 생체(in vivo) 모델을 식별하여 조직 상황 특이적 약물 기전을 추가로 설명한다.

이러한 일치 모델을 사용하면 약물 효능에 대한 정확한 마이오마커 기반 전임상 검증이 가능하며, 그 결과 현재 이 기술을 사용하여 진행하고 있는, 더욱 발전된 PDX 검증 및 인체 시험에 사용할 수 있도록 중개(translation)할 수 있다. 구체적으로, 약물 상황 특이적 작용 기전과 환자의 종양 체크포인트의 정확한 식별의 조합은 연구 중인 약물 치료에 대한 반응성이 가장 높은 환자를 대상으로 하는 전향적 임상 시험을 강화하기 위한 개인화된 기전 기반 바이오마커를 제공한다.

다윈헬스의 PMP 약물 및 바이오마커 발견 플랫폼의 과학적, 상업적 의미를 설명하는 과학 저널리스트인 포레스트 레이(Forest Ray) 의학박사는 지놈웹(genomeweb) 온라인으로 게시된 논문에서 해당 논문과  기술에 대해 보고한다. 링크 주소:

https://www.genomeweb.com/biomarker-discovery-validation/darwinhealth-applies-systems-bio-workflow-improve-clinical-trial#.Yx2tXi8RpB0

"PMP는 약물 발견을 최적화하고 가속화하기 위해 단일 세포 분석의 정밀도를 포함하는 고도로 정교한 계산 방법과 실험적 접근 방식을 통합하는 환자 중심의 시스템 생물학 기반 프로토콜입니다."라고 수석 저자이자 다윈헬스의 전산생물학 선임 이사인 파스콸레 라이세(Pasquale Laise) 박사가 말했다. 그는 이어 "프로토콜은 완전히 일반화할 수 있고, 모든 암 유형 또는 아형에 적용할 수 있지만, PMP 발견 파이프라인의 각 단계는 개별 환자 샘플의 종양 분자 프로파일에 맞게 조정되므로 기전적 바이오마커와 연결된 별개의 약물 유형을 보여주는 대규모 환자 집단을 식별할 수도 있으며, 이는 바이오마커 지향적 임상 시험에서 성공 가능성을 극대화하는 조정입니다."라고 덧붙였다.

종양 체크포인트의 식별 및 약물 기반 표적화는 암 치료제 개발에 중점을 둔 다윈헬스의 독점적인 방법론의 특징이다. 다윈헬스의 CSO인 마리아노 알바레스(Mariano Alvarez) 박사는 "PMP 프로토콜은 암세포의 전사 동일성[표현형 상태]을 제어하는 조절 단백질(또는 마스터 레귤레이터)의 핵심 세트를 식별하고 표적화하기 위한 체계적인 접근 방식을 구성하며, 이는 이 C2C(화합물-임상) 개발 로드맵을 사용 가능한 다른 모든 전략과 차별화합니다."라고 설명했다.그는 이어 "중요한 것은, 보편적으로 존재하고 따라서 모든 종양에서 해부될 수 있는 암세포 상태의 전사 레귤레이터에 대한 종양 유전자 중독의 개념을 확장한다는 사실입니다. 프로토콜은 이러한 마스터 레귤레이터를 환자의 종양 조직에서 직접 해부한 다음 유사한 시험관(in vitro) 모델에서 실증적으로 설명된 약물 상황 특이적 작용 기전을 사용하여 연관성을 단절합니다. 이 파이프라인은 가장 중요한 환경인 임상 시험에서 평가 중인 약물의 치료 반응을 예측합니다."라고 덧붙였다.

PMP 프로토콜은 암 치료 및 바이오마커 개발에 대한 현재 접근 방식의 단점과 한계를 극복할 수 있도록 설계되었다. "건물이 여러 기둥 위에 서 있는 것과 마찬가지로, 단일 기둥이 손상되어도 전체 구조가 붕괴되지 않는다는 경과와 함께 암 치료에 대한 최적의 지속적인 접근 방식은 여러 종양 의존성을 동시에 표적으로 삼아야 합니다."라고 컬럼비아 대학교 시스템 생물학과 교수이자 학과장(https://news.columbia.edu/news/deciphering-cancer-messy-and-complex-were-here-it)이며 다윈헬스의 공동 창립자인 안드레아 칼리파노(Andrea Califano)가 설명했다. 그는 이어 "이 원고에서 강조된 암 치료제 발견에 대한 기술과 접근 방식은 종양 세포의 비정상적인 상태와 조절 프로그램을 유지하는 역할을 하는 마스터 레귤레이터 단백질로 대표되는 종양 취약성의 전체 목록을 표적으로 함으로써 종양 유전자 치료에 상당한 보완성을 제공합니다."라고 덧붙였다.

다윈헬스의 PMP 플랫폼과 약물 발견 파이프라인은 회사가 새로운 암 표적 식별과 새로운 바이오마커 생성, 약물 개발에 중점을 둔 많은 과학적 협력 및 파트너십을 위해 사용한 기반 기술을 뒷받침한다. "우리가 보고한 PMP(환자-모델-환자) 프로토콜은 정밀 종양학 및 면역 종양학 분야에서 폭넓게 적용되는 암 치료제 발견을 위한 환자 종양 샘플 중심의 시스템 생물학 기반 파이프라인입니다."라고 다윈헬스의 공동 창립자이자 CEO인 기디언 보스커(Gideon Bosker)가 설명했다. 그는 이어 "현재의 프로토콜(Current Protocols)에서 보고된 C2C(화합물-임상) 약물 개발 및 검증 파이프라인의 각 단계는 프로토콜이 세포주에서 동물 모델로, 마지막으로 임상 중개를 위해 환자를 대상으로 진행됨에 따라, 표적 조절 아키텍처('종양 체크포인트')와 평가 중인 작용 기전(MOA)이 일관되고 실행 가능하게 연결되도록 하기 위해 컴퓨터 알고리즘과 실험 데이터의 통합에 의해 활용됩니다. 암 생물학의 상황에서 PMP 모델은 그 보편성으로 인해 광범위한 혈액 및 고형 종양에 적용될 수 있으며, 이 신약 개발 기술을 기반으로 한 수많은 임상 시험이 현재 진행 중입니다. 또한 종양 미세 환경에서 면역 반응을 최적화하고 조절 T 세포(Tregs), 섬유아세포, 대식세포를 포함한 세포 아형 간의 면역 억제 효과를 감소시키는 PMP 기술의 적용은 면역 억제 세포의 표현형 상태를 재프로그래밍함으로써 면역 체크포인트 억제제의 반응을 구할 수 있는 약물 개발을 위한 가장 유망한 궤적 중 하나를 보여줍니다."라고 덧붙였다.

PMP 프로토콜의 상업적인 적용이 다윈헬스에서와 같이 지속적으로 개선되고 확장되는 체계적인 방식으로 전개될 때, PMP 기반 암 표적, 바이오마커, 약물 발견 파이프라인은 종양 조절 아키텍처와 면역 중심 세포의 조절 아키텍처 모두를 표적으로 하는 연구, 독점 및 FDA 승인 치료제의 정밀 기반 및 MOA 기반 식별을 위한 로드맵을 제공한다.

다윈헬스 소개

다윈헬스:  의학의 정밀 치료법(DarwinHealth: Precision Therapeutics for Cancer Medicine)은 컬럼비아 대학교 시스템 생물학과의 화학 시스템 생물학 교수이자 의장인 CEO 기디언 보스커(Gideon Bosker), MD와 안드레아 칼리파노(Andrea Califano), 클라이드 & 헬렌 우(Clyde and Helen Wu) 교수가 공동 설립한 기술 중심 회사입니다. 이 회사의 기술은 지난 15년 동안 칼리파노 연구소에서 개발되었으며 컬럼비아 대학교로부터 독점 허가를 받았습니다. 

다윈헬스는 독점적인 시스템 생물학 알고리즘을 활용하여 거의 모든 암 환자를 성공적인 치료 결과를 가져올 가능성이 가장 높은 약물 및 약물 조합에 연결시킵니다. "반대로, 이러한 동일한 알고리즘은 또한 새로운 암 표적뿐만 아니라 전체 스펙트럼의 인간 악성 종양에 대해 연구용 약물 및 알려지지 않은 잠재력의 화합물 조합의 우선 순위를 지정할 수 있습니다." "이는 화합물 파이프라인을 최적화하고 기계적으로 실행 가능한 새로운 암 표적 및 화합물-종양 정렬을 발견하고자는 제약 회사에 있어 매우 중요합니다."라고 보스커 박사는 설명합니다.

다윈헬스의 사명은 시스템 생물학에 기반을 둔 새로운 기술을 배포하여 암 치료의 임상 결과를 개선하는 것입니다. 핵심 기술인 VIPER 알고리즘은 암에서 새로운 종류의 실행 가능한 치료 표적을 나타내는 마스터 조절 단백질의 긴밀하게 짜인 모듈을 식별할 수 있습니다. 이 방법론은 두 개의 서로 보완적인 축을 따라 적용됩니다. 첫째, 다윈헬스의 기술은 암세포 조절 로직의 보다 기초적이고 심층적인 상태에서 치료제 투여가 가능한 표적의 체계적인 식별 및 검증을 지원하므로 당사와 당사의 과학적 파트너는 근본적이고 보다 보편적인 종양 의존성과 메커니즘을 기반으로 하는 차세대 실행가능성(actionability)을 활용할 수 있습니다. 둘째, 치료제 개발 및 발견의 관점에서 마스터 조절(MR) 및 해당 표적의 업스트림 조절자를 기반으로 잠재적으로 치료제 투여가 가능한 신규 표적을 식별할 수 있는 동일한 기술입니다. 이렇게 다윈헬스는 oncotectural 기반 접근법을 통해 종양 체크포인트를 설명하고 표적화하는 데 중점을 둠으로써 정밀성 중심의 암 치료제 발견 및 치료법을 발전시키기 위한 가장 중요한 솔루션과 로드맵 리포지셔닝을 제공할 수 있습니다. 

다윈헬스에서 사용하는 독점적인 정밀 의학 기반 방법은 회사의 중요한 전산 인프라를 공동 개발한 다윈헬스의 최고과학책임자(CSO) 마리아노 알바레즈(Mariano Alvarez) 박사를 포함한 다윈헬스의 과학자 지도부가 저술한 심층 과학 문헌에 의해 뒷받침됩니다. 이러한 독점 전략은 인실리코, 생체외, 생체내 분석 데이터를 통합하여 암세포의 전 게놈(genome-wide) 조절 및 신호 전달 로직을 역설계하고 분석할 수 있는 역량을 활용합니다. 이를 통해 제약 분야의 자산에 대한 정확한 개발 궤적을 설명하고 가속화하며 검증할 수 있도록 설계된 완전 통합된 약물 특성화 및 발견 플랫폼을 제공할 수 있으며, 그 결과 완전한 임상 및 상업적 잠재력을 실현할 수 있습니다. 자세한 정보는 www.DarwinHealth.com에서 확인할 수 있습니다.

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