谈思生物医疗直播—可瑞生物CEO谢兴旺博士“TCR创新药的现状和展望”

TCR-T细胞疗法是一种新型的细胞免疫疗法,通过基因编辑技术,使T细胞能够特异性识别并攻击肿瘤细胞。随着技术的迭代发展,TCR-T已应用于多种实体瘤的治疗,包括非小细胞肺癌、肝细胞癌等。可瑞生物在TCR-T领域取得显著进展,开发了针对KRAS-G12突变和HPV感染的创新药物,并有产品进入临床试验阶段。谢兴旺博士将在直播课中探讨TCR创新药的现状与未来前景。

近年来,肿瘤免疫疗法已经成为了抗癌领域的一大热点,经过十数年的研究,眼下效果出色且最新的是CAR-T和TCR-T这两种细胞治疗方法。

CAR-T只能靶向表达于肿瘤细胞膜表面的抗原,而TCR-T却能靶向几乎所有的肿瘤细胞表达蛋白,包括细胞膜、细胞质甚至是细胞核内的蛋白。TCR-T的技术特点决定了其可供选择的蛋白靶点充足,TCR-T 有望用于几乎所有实体瘤的治疗。

TCR-T的全称是“T细胞受体工程化T细胞疗法”,同属新型细胞免疫疗法。主要通过基因编辑技术,将能特异性识别肿瘤抗原的T细胞受体(TCR)基因导入患者自身的T细胞内,使其表达外源性TCR,从而具有特异性杀伤肿瘤细胞的活性。

TCR-T技术在发展过程中经历了四次迭代:

1、第一代TCR-T是从患者T细胞中分离出肿瘤抗原特异性识别的T细胞亚群,经体外扩增后回输治疗。由于这种T细胞克隆数量极少,个体差异很大,因此很难产业化。

2、第二代TCR-T是通过克隆上述肿瘤抗原特异性识别的T细胞,获取其TCR基因序列,再转导至患者的外周T细胞上,这种方法使得TCR-T产业化成为可能。

3、第三代TCR-T是通过优化TCR的亲和力,使其能够更好地识别肿瘤抗原,再将其转导至患者T细胞上,整体提高TCR-T的成药性。

4、第四代TCR-T是靶向肿瘤新抗原(neoantigen)的高特异性细胞疗法,肿瘤应答和安全性都大幅提高。

全球TCR-T疗法主要瞄准了实体瘤市场,在国际上已经成为研究的热点。据不完全统计,目前国内外已上市一款产品Kimmtrak,处于临床以上阶段的药物53个,大部分处于I/II期和临床前的早期阶段,适应证包括转移性非小细胞肺癌、肝细胞癌、多发性骨髓瘤、软组织肉瘤、头颈癌、黑色素瘤、脂肪肉瘤、宫颈癌等。国内TCR-T临床申请数量位居全球第二。

可瑞生物正在开发多个First-in-class的TCR-T细胞治疗产品和可溶性TCR蛋白药物,包含国内首个靶向KRAS-G12突变的细胞治疗药物和全球首个用于HPV感染性疾病治疗的TCR蛋白药物,开发治疗肿瘤和慢性感染等适应症的创新药。目前可瑞生物已有两个产品进入IIT临床试验阶段。

聚焦TCR创新药研发进展,由Taas Labs谈思生物举办的T-Bio谈思生物医疗直播课本期特别邀请可瑞生物CEO谢兴旺博士11月15日(周二)19:30-20:30为大家带来“TCR创新药的现状和展望”的演讲分享,敬请期待!(详情见“谈思生物”公众号)

嘉宾简介

谢兴旺

可瑞生物 董事长、首席执行官

中国抗癌协会 委员

医药生物技术临床应用专业委员会 委员

北京大学医学部硕士,中国疾病预防控制中心博士。在北京大学从事研究工作十余年,主持和参与十余项国家自然科学基金、作为课题骨干执行多项国家十一五、十二五和十三五重大专项课题。主要聚焦肿瘤免疫治疗、肿瘤的分子机制和基因编辑技术,参与并主责推进多个细胞免疫治疗、肿瘤相关抗原疫苗和肿瘤新生抗原疫苗的研发和临床试验工作。2016年创立北京可瑞生物科技有限公司,并一直担任公司的首席执行官。

演讲话题

TCR创新药的现状和展望

演讲时间

11月15日(周二)19:30-20:30

演讲摘要

T细胞受体(TCR)简介

TCR-T细胞药简介和进展

TCR蛋白药简介和进展

TCR创新药的展望

关于可瑞生物:

北京可瑞生物科技有限公司由多位北大校友和留学归国人员共同创立,致力于基于T细胞受体(TCR)的创新药物开发。可瑞生物通过技术革新,已经建立体系化的TCR研发平台解决了TCR克隆和优化中的一系列技术难点,可以支持高效率地进行通量化TCR创新药开发;尤其是国际领先的SMART-TCR亲和力优化平台,基于该革命性的TCR亲和力优化技术,极大地提升了TCR亲和力优化的成功率和效率,突破了TCR创新药的开发壁垒。

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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