文 | 氨基观察 文 | 氨基观察 辉瑞会放弃雌🌟激素受体降解剂vepdegestrant吗？ 自3月公😎布不及预期的三期临床数据以来，vepdegestrant的去👍留始终是市场关注的焦点。 从目前情况看，辉瑞并未放弃该🤔药物，但显然也未给予足够重视。日前，vepdegestran⭐t的原研药企Arvinas与辉瑞提出了一个不同寻常的解决方案😂：双方将共同为该项目寻找新的合作伙伴。 这意味着，ve💯pdegestrant已不再是两家公司的优先级项目。从过去的🥳众星捧月，到如今被冷遇，vepdegestrant的高开低走❤️令人唏嘘。 不过，这一结局也折创新药行业的真实现状：早🙄期临床带来的高预期，与注册研究低现实之间的落差，本就是创新药⭐研发的常态，并不会因资本与巨头的追捧而改变。 这一点，😴对于当下热度正高的中国创新药领域来说，更具警示意义。 🔥/ 01 /预期之内的选择 辉瑞与Arvinas为ve🤯pdegestrant寻找新合作伙伴的决定，其实并不让人意外😜。一切的转折点，都源于VERITAC-2研究结果的公布。 😍 此前，所有人都对vepdegestrant寄予明确期待，😍希望其能突破传统SERD（选择性雌激素受体降解剂）的局限，在👍ESR1突变体人群之外开辟新战场，适用于野生型患者。 👍而VERITAC-2试验，正是验证这一核心猜想的关键临床研究👍，其针对的是二线ER阳性、HER2阴性乳腺癌患者。 最😢终公布的试验结果呈现出明显“分化”，vepdegestran🎉t虽达到双重主要终点之一，在ESR1突变体患者中展现出无进展😡生存期（PFS）获益，但在意向治疗人群（即试验中所有随机分配😴的患者）中，并未实现PFS的显著改善。 这一结果直接宣🙄告，vepdegestrant未能达成此前“覆盖全人群”的核😅心目标，也由此错失了一片广阔的市场。据BMOCapitalM❤️arkets分析师预测，在一线治疗场景中，ESR1野生型肿瘤🔥患者占比高达27%，且这部分患者对后线治疗的需求正不断增加。🤩 从目前临床情况来看，vepdegestrant大概率😉无法切入这一市场，不仅没能抢占“差异化竞争”的蓝海，反而落入😎了“同质化竞争”的红海。 尽管vepdegestran🥳t仍能覆盖近70%的患者群体，但当前第二代SERD药物研发已😅进入“白热化”阶段。过程虽波折不断，但成功上市的产品已陆续出😎现。例如Menarini的elacestrant已获批，在非😘头对头比较中，其临床获益似乎优于vepdegestrant。😁 对此，EvercoreISI的分析师评价道：VERI🌟TAC-2的临床数据，“或许足以支持vepdegestran😀t在ESR1突变患者中的获批，但大概率不会具备太强的竞争力”😂。 展开全文 基于这一结果，不管是辉瑞还是Arv😁inas，做出任何决定都属于情理之中。 / 02 /悬😢而未决的去向 目前看，辉瑞、Arvinas最终选择了务🤗实的抉择。 在今年3月份三期数据公布之时，管理层仍是信🤯心满满。Arvinas首席执行官JohnHouston认为，😢PROTAC降解剂的第一个三期数据读数代表了一项重大成就。 😅 确实如此，虽然喜忧参半，但它仍是首个显示出积极三期结果😀的PROTAC药物，为PROTAC疗法在全球范围内的监管申报😡奠定了基础。辉瑞的肿瘤部门临时首席开发官MeganO'Mea😎ra也非常认同上述观点。 随后，vepdegestra⭐nt也的确在今年8月份向FDA递交了上市申请，预期在2026🚀年6月份获得审批结果。 只是，“第一人的成就”是否值得😆关注，需要结合数据全面来看。最终，辉瑞、Arvinas还是选😉择面对客观现实。胜利近在眼前，双方却取消了vepdegest😆rant与辉瑞新型CDK4抑制剂atirmociclib的一🙄线三期联合试验，以及与CDK4/6抑制剂的二线三期联合试验。🎉 这一信号，基本宣告于放弃vepdegestrant。🌟毕竟，vepdegestrant真正的潜力是作为联合疗法的一👏部分在一线治疗中。 如今，两家公司选择共同为项目寻找新💯合作伙伴，是务实决策的进一步体现。然而，“谁会接盘”仍是悬而😡未决的难题：正如前文所述，vepdegestrant若想扭转🙄市场预期，至少需要推进一项大型一线三期临床，而这背后需要雄厚😊的资金与资源支撑，唯有财力充足的大型药企才有能力承接。 😢 只是，连辉瑞都已降低对它的优先级，这款“PROTAC第一人🙄”级别的药物，能否获得其他大型药企的青睐？其最终去向，至今仍😆是未知数。 / 03 /“教科书级”的教训 随v👍epdegestrant一同走向没落的，还有Arvinas。🌟截至目前，Arvinas市值仅剩5.52亿美元，较巅峰时期的😉80亿美元蒸发超90%——这样的境遇，堪称创新药行业“教科书😘级”的教训。 它曾因早期临床数据的亮眼表现而迅速崛起，🌟在vepdegestrant的1期临床试验中期，针对平均接受🤔过5种前期疗法的ER阳性、HER2阴性乳腺癌患者，该药物不仅🤔能显著降低肿瘤组织中的ER表达水平，还对野生型ER与ER突变😴体均展现出降解效果。 这份数据公布后，Arvinas股😊价单日暴涨95.06%。凭借市场对vepdegestrant🎉的高期待，Arvinas不仅站上市值巅峰，更彻底点燃了全球P❤️ROTAC赛道的投资热情。 但最终，它还是没能逃过创新😜药研发的“变数魔咒”。随着临床逐步推进，入组样本的扩大，偶然🚀性消失，最终跌落神坛。 这预示了，尽管PROTAC赛道💯的长期前景仍值得期待，但其技术价值与临床转化能力，仍需更多试😅验验证。 当然，这也并非PROTAC赛道独有的问题——🔥放眼更多创新药领域，“前进是大方向，曲折常伴左右”都是不变的🙄规律。面对充满不确定性的研发之路，行业更需要保持“谨慎乐观”🔥的态度。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

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唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多