文 | 氨基观察 文 | 氨基观察 一个曾被遗忘🤗近20年的来靶点，正在成为搅动千亿减重市场的新爆点。 🤩9月16日，诺和诺德在欧洲糖尿病研究协会大会（EASD）上公🤯布了Amylin类似物cagrilintide（卡格列肽）的🤔3期REDEFINE 1研究最新数据。结果显示：治疗68周后🚀，cagrilintide单药治疗实现了11.8%的平均体重😂减轻。 更引人瞩目的是，其与司美格鲁肽组成的复方制剂C😜agriSema，平均减重效果达20.4%，显著优于单药治疗😡。与此同时，CagriSema组的胃肠道副作用明显低于司美格😀鲁肽，做到了控糖与安全性的兼顾。 诺和诺德的布局远不止😂于此。9月22日，诺和诺德在Clinicaltrials.g😆ov网站上注册了NNC0662-0419用于减重的2期临床试🤩验，该药物是GLP-1/GIP/Amylin三靶点激动剂（N😜N9662）。 同日，辉瑞宣布以49亿美元现金以及24😜亿美元里程碑付款的方式收购Metsera公司，此举动意在强化😅自身的减重管线。消息一出，Metsera股价大幅飙升，一度暴🚀涨超63%。 在此之前，罗氏、阿斯利康、礼来、艾伯维等❤️多家国际药企已纷纷通过BD合作或重金收购等方式，加速押注Am😡ylin。 当GLP-1赛道的竞争逐渐陷入卷价格、卷剂😢型的局面时，一场由Amylin引领的新一轮减肥药物争夺战，已😍然拉开序幕。 第二次机会 在代谢疾病治疗领域，A⭐mylin并非新靶点，其发现可追溯至1987年。由于能够与胰👍岛素协同分泌并天然抑制食欲，Amylin曾被寄予厚望。 🚀 2005年，全球首个Amylin类似物普兰林肽（Praml🤯intide）获FDA批准，但因半衰期极短、需每日注射三次，⭐还伴随恶心、低血糖等副作用，最终未能获得市场认可，相关研发也😆一度陷入沉寂。 随着结构生物学与肽类药物技术的突破，A🚀mylin再次回到舞台。 新一代分子首先在半衰期上实现😍了质的飞跃，此前普兰林肽频繁注射的痛点被彻底解决。 礼😡来与Camurus合作的Eloralintide利用脂质技术😂实现13.9-15.8天的半衰期，可每周一次给药；辉瑞收购M👏etsera后获得的MET-233i半衰期长达19天，可支持😎每月一次注射；诺和诺德的cagrilintide通过白蛋白结🥳合技术，将半衰期延长至6天；罗氏petrelintide和艾🎉伯维Gubamy药物半衰期也分别达到10天和11天。 😡然而，作用时间变长只是补齐短板。更重要的是，Amylin的重😘新崛起为药企提供了差异化竞争的切口。 展开全文 😊随着GLP-1赛道竞争白热化，越来越多企业选择避开与减重巨头🤩的正面竞争，转向其他潜在靶点。在这一背景下，Amylin的机👏制优势逐渐显现，尤其在耐受性和瘦体重保留方面。 临床数⭐据也印证了这一趋势：在3期REDEFINE 1研究中，诺和诺🚀德cagrilintide单药治疗68周可实现11.8%的平😊均体重减轻。 更重要的是，REDEFINE 1研究中发😴现cagrilintide单药副作用明显低于司美格鲁肽，这意😘味着在临床实践中，Amylin药物可能拥有更高的依从性。 😀 当耐受性和瘦体重成为减肥药物竞争的新焦点时，Amylin⭐依靠全新的技术体系和临床价值，让其产业舞台的中心。 如🔥今，诺和诺德、礼来、辉瑞、罗氏等巨头纷纷加码，Amylin已😜不再是旧靶点的翻新，而是在GLP-1内卷格局下的第二次战略机😎会。 替代还是协作？ 在减肥赛道竞逐中，Amyl😴in并非要取代GLP-1，而是通过机制互补形成协同效应，成为😂GLP-1的最佳搭档。 从作用机制来看，Amylin与👍GLP-1一样，能够抑制胰高血糖素分泌，减少葡萄糖释放，改善😜胰岛素抵抗。此外，Amylin还能通过激活大脑饱腹感，显著减👏少进食量，同时延缓胃内容物的排空速度。 目前看，Amy👏lin的差异化价值则集中在“安全性”与“生理性减重”方面。 😊 GLP-1类药物常见的恶心、呕吐、腹泻等胃肠道副作用，😉导致20~30%患者因不耐受停药。Cagrilintide等🎉Amylin药物的早期临床数据显示，其不良反应尤其是胃肠道明🔥显更轻，能显著提升患者依从性。 此外，Amylin药物💯在临床试验中已证明能更好地保留肌肉量：在临床前大鼠模型上，礼🤩来的Elolatintide可减少占比最高达91%脂肪，对比😡目前GLP-1药物最高40%瘦体重流失，Amylin能让减重😊更符合生理需求。 这种机制上的协同作用，使得Amyli😎n与GLP-1联合使用时，能够实现1+1>2的治疗效果。这一😊点也已得到临床的初步验证，各大药企纷纷围绕Amylin与GL👏P-1的协同作用展开研发，推出了一系列复方制剂和联合治疗方案🤗。 诺和诺德凭借司美格鲁肽在减肥赛道突出，在Amyli😅n协同研发方面同样走在前列。其cagrilintide与司美💯格鲁肽组成的复方制剂CagriSema，在临床研究中展现出卓🤯越的减重效果，减重效果高达20.4%，显著优于单药治疗。 🔥 目前，该复方已在2型糖尿病和肥胖治疗领域进展至临床3期，🤗有望尽快为患者带来更有效的治疗选择。 此外，诺和诺德还😍在推进口服双靶点Amycretin（Amylin/GLP-1🙌）的研发，该药物在36周内实现22%减重效果，即将进入3期临🤗床。诺和诺德还在研发GLP-1/GIP/Amylin三靶点激🤗动剂NN9662，进一步强化多靶点协同逻辑。 礼来也在🤩积极探索Amylin的组合潜力，今年4月，礼来注册了自研Am🤗ylin药物Eloralintide与替尔泊肽联合治疗肥胖或🔥超重的1期临床试验。 罗氏与Zealand Pharm😂a同样采用协同研发策略，计划探索Petrelintide与G🔥LP-1/GIP双重激动剂CT-388的不同配比组合，力求在😜保证疗效的同时，平衡药物的耐受性，为患者提供更安全的治疗策略⭐。 后发的辉瑞选择了直接购买。其高价收购Metsera🎉，并计划将月度给药的Amylin药物MET233i与内部GL🤩P-1管线MET097i联合，目标是实现“同半衰期、同周期”😴的每月一次给药，既保证疗效，又提升便利性。 从收购条款👏中设置的里程碑付款也能看出辉瑞对该组合前景的重视：GLP-1👍+Amylin月制剂获批上市的10.5美元/股占CVR股的一😍半。显然，辉瑞在GLP-1领域接连失利之后，把希望寄托在Am😉ylin身上。 艾伯维同样斥资22亿美元与Gubra合❤️作，重点押注长效Amylin类似物Gubamy，试图与其GL🚀P-1/GIP管线形成组合，借助Amylin的优势弥补GLP😉-1类药物的不足，提升自身在减肥赛道的竞争力。 这意味🙄着，这些巨头达成了一种共识：Amylin新一轮的竞争，不是单😂打独斗，而是协同作战。 避免历史重现 GLP-1🙌赛道内卷之惨烈足以警示Amylin的追随者。 全球现存🤩GLP-1类减重临床管线超380条，诺和诺德与礼来则以超高市😂场份额形成双寡头垄断。在替尔泊肽、口服司美格鲁肽相继上市后，😘后来者即便以三靶点甚至四靶点追击，亦难撼动格局。 即使🤔减肥药市场足够大，但大量追随者也注定成为炮灰。回到Amyli😡n领域来说，全球目前针对Amylin及Amylin受体的临床💯管线有十余条，但若沿袭GLP-1的“靶点复制+疗效内卷”路径😆，注定重蹈覆辙，药企需要考虑以下三重突破。 首先是多靶🔥点协同研发。诺和诺德在这方面表现突出，后来者需要在靶点协同层😜面下功夫另辟蹊径，同时考虑到当前市场加速迭代的现状，这也对药👍企的临床推进速度，提出了更高的要求。 剂型创新是同样提🥳升Amylin药物竞争力的关键环节。普兰林肽因需每日皮下注射🎉三次，依从性差，成为其失败的重要原因之一。因此，研发更便捷、😂患者依从性更高的剂型成为Amylin领域的重要任务。 😘口服制剂作为患者最易接受的剂型之一，也是药企的研发重点。目前🔥，诺和诺德的Amycretin、先为达的VRB103/101👏组合均在探索口服Amylin/GLP-1复方制剂，若研发成功🌟，将极大地提升患者的用药体验和治疗依从性。 除口服制剂🤩，新型递送平台的研发也为Amylin药物剂型创新提供了新的思😎路。 礼来与Camurus合作探索基于脂质溶液的创新型🌟FluidCrystal缓释平台，该平台通过皮下注射使药物形🤔成包裹储库，可使药物持续释放数月，甚至在探索季度给药的可能性😎。 这种长效递送平台能够大幅延长药物的作用时间，减少给⭐药次数，进一步提升用药便捷性，为Amylin药物的长效化发展🤗开辟了新路径。 博瑞医药则利用AI/ML技术优化BGM😴1812的分子结构，探索更优分子设计，AI技术提升BGM18🙄12的耐酸性和膜渗透性，进一步促进药物的长效性和有效性。 😡 随着诺和诺德、辉瑞、礼来、罗氏等巨头的持续投入，Amyl😅in已成为减肥赛道的新变量。 在机遇无限却又日渐拥挤的😡减重赛道中，激烈的竞争似乎难以避免。然而，对于志在长期竞争的🙌入局者来说，真正的制胜之道不在于低层次的复制与内耗，而在于深😊刻洞察临床需求的本质与创新的无限可能。返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多