Всем привет! Приятно начинать канал с отличной новости!

Нашу портфельную компанию покупают за 4,9 миллиарда долларов!

Мы познакомились с Alpine Immune Sciences (ALPN) в 2020 году и приняли решение инвестировать в 2021 году, когда компания стоила $10-$12 за акцию. Вчера Vertex Pharmaceuticals объявила о решении купить Alpine по цене $65 за акцию. Около 6х за неполных три года (~90% годовых) – согласитесь, неплохо! Приятно, что в 2021 году мы довольно точно предсказали стоимость в 2024 – наш прогноз справедливой цены был $54,7.

Однако у компании, как всегда, было не всё гладко. Вообще, Alpine специализируется на биспецифических антителах (у нас на Биомолекуле был по ним целый спецпроект [1]) и изначально у них были программы по онкологии и иммунологии. Причем свой первый продукт по системной красной волчанке они лицензировали AbbVie. Онкологический продукт некоторое время оставался ведущим в портфеле, но потом в исследовании умерло два человека, и разработку пришлось остановить. В итоге лидерным стал продукт по IgA-нефропатии –довольно тяжелому почечному синдрому. На фоне остановки исследования и общего падения в биотехе акции компании опускались ниже $6 и мы, честно говоря, уже потеряли надежду. Но затем пошли положительные новости из ранних клинических исследований по нефропатии, акции стали расти и всё закончилось вчера неожиданным, но приятным поглощением.

На Биомолекуле вышла большая статья, которую совместно написали Юрий Тарасов и я. Там не только про генную терапию рака, но и вообще про рак, канцерогенез, линии терапии, иммунное редактирование. Статья довольно сложная и специальная, но что-то может быть полезно и широкому кругу читателей.
Отдельно отмечу замечательные иллюстрации Лены Беловой

Лекарства от ожирения спасают жизни?

Да, показано, что они снижают смертность от сердечно-сосудистых причин на 20%! В США их договорились покрывать страховкой.

Снова поставлен рекорд самого дорогого лекарства в мире! Им стал препарат Lenmeldy компании Orchard Therapeutics

Провал Amylyx

Как многие из нас слишком хорошо знают, биотех в большей степени состоит из провалов, чем из успехов. Недавно всех разочаровали результаты третьей фазы по боковому амиотрофическому склерозу (БАС) компании Amylyx (AMLX) — препарат не достиг ни первичной, ни вторичных конечных точек. Это удар не только для компании, но и для пациентов с БАС, у которых очень мало опций терапии (а по-настоящему эффективных вообще нет).

Препарат представляет собой комбинацию двух известных веществ (я писал о нем в 2022 году), он показал скромную эффективность в фазе 2, но сначала FDA отклонило заявку. Компания проанализировала данные, и под давлением сообщества препарат получил условное одобрение. Цена была установлена в $158 000 долларов. Многие верили в то, что препарат работает и покажет эффективность в фазе 3, но реальность оказалась суровой.

Провал в фазе 3 после некоторого успеха в фазе 2 — дело обычное, но необычно то, что компания сразу объявила о выводе препарата с рынка. Надо отдать менеджменту должное, потому что вообще-то в интересах акционеров – как можно дольше сохранять препарат на рынке, по крайней мере, пока FDA не потребует его убрать. Но если говорить об интересах пациентов, было принято единственно правильное решение с этической точки зрения – нельзя заставлять людей платить за неработающее лекарство и давать им ложную надежду. Amylyx продемонстрировал, что как минимум некоторые биофарм-компании ставят интересы пациентов выше денежных, и это очень хорошо для имиджа биотех-индустрии в целом.

Мы в нашем фонде не инвестируем в реформуляции (хотя бывают и очень удачные кейсы, см. Karuna), и стараемся держаться подальше от нейродегенеративных заболеваний (я разрабатывал препарат по БАС, ничего не получилось), но внимательно следим за сектором и стараемся учиться на чужих ошибках.

Тихий убийца печени (не алкоголь!)

Тут, конечно, большинство подписчиков из моего фб, но вдруг кто пропустил. Ну и пусть будет для полноты.

Я там в конце ошибся, что вакцинация от гепатита В эффективна только у новорожденных. Это не так, она эффективна и у взрослых и рекомендована тем, кто в группе риска.
https://www.youtube.com/watch?v=47BBdL3cNP4

Искусственный интеллект в разработке лекарств — решение всех проблем или пустой хайп?

Недавно СЕО компании Moderna объявил в интервью, что AI через 3-5 лет поможет проникнуть в тайны большинства болезней, а это позволит их лечить. Оставим такие смелые прогнозы на его совести. Лучше обратимся к настоящему: насколько AI сейчас помогает разрабатывать лекарства? Совершил ли он революцию?

AI — несомненно, очень полезный инструмент: он уже с успехом используется для поиска мишеней, создания новых молекулярных структур, а затем — в клинических исследованиях для идентификации пациентов, сбора клинической информации. AlphaFold вообще произвел фурор, предсказав структуры 200 миллионов белков (при том, что в базе реальных структур их около 200 000)! Компания Nvidia заявляет о своих планах доминировать в этой области, предоставляя вычислительные мощности всем готовым платить.

Однако насколько AI способен повысить вероятность успеха разработки лекарств (которая, напомню, составляет менее 10% для лекарства, вошедшего в клинику)? Насколько с помощью AI удастся найти новые классы лекарств? Понять патогенез болезней? Пока успехи довольно скромные. AlphaFold галлюцинирует и не может заменить экспериментальные данные. В области доклинической и тем более клинической разработки и подавно: еще очень долго главным критерием при одобрении лекарства будет успех клинического исследования, и короткого пути тут нет. Многие надеялись, что вероятность успеха удастся повысить до 30-50%. Более реалистичная оценка для ближайшего будущего — процентов на 3-5%, и это уже будет очень хорошо. Правда, чтобы доказать даже такой результат, нужны десятки кейсов одобренных лекарств, созданных с помощью AI. Пока что и до этого далеко: ничего кроме клинических провалов и остановленных программ, такие лекарства не показали. В итоге акции публичных битоех-AI-компании переживают не лучшие времена (см. рисунок в комменте).

В чем причина? Для обучения AI нужны качественные данные. Там, где их много, успех есть: это моделирование молекул, генетика, тексты, телеметрия. В области патофизиологии и фармакологии данных так мало, и они такие «грязные», что сначала требуется много усилий по их сбору. СЕО компании insitro Дафне Коллер хорошо объясняет, что те системы, над которыми мы можем свободно экспериментировать (клетки, животные) должны дать нам информацию о системах, с которыми возможности эксперимента очень ограниченны (пациенты). Ключевой барьер — наличие данных о корреляции двух областей, и пока мощность датасетов измеряется тысячами, AI не может дать большой прибавки. Можно сколько угодно ускорять поиск молекул или оптимизацию антител — это даст прибавку в те самые несколько процентов, но не более.

Возвращаясь к прогнозу Стефана Банселя: мы все были бы счастливы, если он сбудется, но, как говорит та же Коллер, не стоит кормить публику завышенными обещаниями: когда они не выполняются, это наносит вред всей области (как произошло, например, с longevity).