预测SARS-CoV-2药物有效性的临床结果,使用高通量人类气道微生理系统

科学领域:

• 药物发现 药物发现 药物发现
• 临床前研究 临床前研究
• 传染病建模传染病建模

背景情况:

• 药物开发超过20亿美元和十年,需要具有成本效益的查.
• 许多抗病毒药物候选药物在人体试验中失败,突出了需要预测性临床前工具的需要.
• 随着COVID-19的流行,人们越来越迫切地需要快速有效的治疗方法.

研究的目的:

• 调整一个高通量微生理系统 (PREDICT96-ALI) 来评估抗病毒疗效.
• 评估抗病毒化合物对SARS-CoV-2变体的差异性疗效.
• 验证PREDICT96-ALI作为药物发现的预后工具.

主要方法:

• 利用PREDICT96-ALI,一个96孔的微生理系统,来模拟人类的气管支气管组织.
• 评估了各种药物剂量的病毒动力学和抗病毒化合物疗效.
• 将PREDICT96-ALI结果与已知的抗病毒疗法的临床结果进行比较.

主要成果:

• PREDICT96-ALI成功地区分了SARS-CoV-2变种之间的病毒动力学.
• 该系统准确地确定了临床有效的抗病毒药物 (remdesivir,nirmatrelvir) 并将其与无效化合物区分开来.
• 结果与已确定的临床疗效数据相关,证明了预后价值.

结论:

• PREDICT96-ALI是一个可行的高通量药物发现工具,用于临床前抗病毒查.
• 这种微生理系统准确地预测了抗病毒疗效,提高了药物开发的成本效益.
• 该技术在开发管道的早期确定临床相关的抗病毒疗法方面表现有前途.