在2025年6月16日至19日于马萨诸塞州波士顿举行的BIO国际大会上，两家公司——64x Bio和Fauna Bio——推出了新产品，分别致力于改进基因治疗递送方式和为多种人类疾病寻找新的药物靶点。
64x Bio发布了一款名为AAV Apex的产品套件，旨在解决基因治疗生产中的瓶颈问题。通过该套件，公司提供了适用于瞬时转染的悬浮适应HEK293细胞系，并优化了生产工艺，使腺相关病毒（AAV）滴度超过E15 vg/L。据该公司称，这一性能已由合作伙伴在不同血清型和治疗载荷上得到了独立验证。
与此同时，Fauna Bio推出了Fauna Brain，一款人工智能平台，帮助公司加速新药靶点的识别工作。根据公司的介绍，Fauna Brain是一个多代理AI系统，能够自主执行通常需要专家参与的复杂研究任务。它将Fauna内部数据集与公共数据库和科学文献相结合，以识别和评分药物靶点。公司声称，该工具可以在短短两分钟内对单个靶点进行评分，并能以传统研发成本的一小部分同时筛选多个靶点。
针对AAV制造痛点
64x Bio的技术种子最初是在首席执行官兼联合创始人亚历克西斯·罗夫纳博士（Alexis Rovner）在哈佛大学乔治·丘奇（George Church）博士实验室从事博士后研究时种下的。丘奇博士被列为64x Bio的联合创始人之一，并担任其科学顾问委员会成员。该公司成立于2017年，已筹集超过5900万美元的种子资金。
当时，与药物开发者的对话清楚地表明，制造先进疗法是多么大的挑战。罗夫纳博士在接受《GEN》采访时说道：“在生产能力和规模化方面存在巨大的瓶颈。”
AAV Apex套件的核心技术是公司的VectorSelect平台，该平台包含一个大型数据图谱，显示了提高产量的细胞程序。具体而言，它包含了关于遗传和代谢机制的洞见，这些机制指导了细胞系工程和营养配方的设计，从而最大限度地提升细胞系的生产力。
罗夫纳解释说，与其像一些人尝试的那样逐一评估和调整多孔板中的个别基因，“我们发明了一种利用条形码技术进行AAV生产率池化筛选的方法”。这使得“在单次实验中同时评估许多不同的扰动”成为可能，并绘制出哪些“遗传和代谢扰动非常重要以及如何组合才能最大化AAV生产”。
迄今为止，64x Bio已与五家全球生物制药和合同开发与制造组织（CDMO）签署了战略合作协议，其中包括查尔斯河实验室（Charles River Laboratories），后者将其纳入孵化器计划，从而可以向其他参与者提供64x Bio的细胞系。
64x Bio还能够开展定制项目。罗夫纳表示，公司网站上公开分享的信息表明，其技术擅长“创建适用于多种血清型和治疗载荷的细胞系”。然而，“对于有独特需求或利基应用的合作伙伴，我们可以利用我们的平台开发定制细胞系。”
未来的计划包括将Apex套件的应用范围从使用质粒的瞬时生产扩展到无需质粒转染的稳定细胞系。在这两种细胞系类型中，他们将使用计算工具来识别能够进一步提升生产效率的代谢和遗传扰动协同组合。此外，他们还计划支持除AAV以外的其他模式，如慢病毒。
早期使用AAV Apex套件平台的合作伙伴反馈积极。在罗夫纳看来，这凸显了开发工具的重要性，这些工具能够以具有成本效益的方式解决生产瓶颈。“我们有许多潜力巨大的基因疗法，但无法大规模推广这些药物……因为生产难度极高，而且成本巨大，”她指出，“这限制了许多公司在适应症选择上的灵活性。如果我们不能解决这个问题，就无法看到这些药物的真正潜力。我们的目标是帮助合作伙伴降低商品销售成本（COGS），让他们能够选择更广泛的适应症，最终让这些药物惠及更多患者。”
从动物生物学走向人类新疗法
在斯坦福大学获得癌症生物学博士学位之前，费恩娜生物（Fauna Bio）的首席执行官兼联合创始人艾希莉·曾德（Ashley Zehnder）博士曾是一名异宠兽医。“我接受了所有非传统物种的临床培训，”她在接受《GEN》采访时说道。随着时间的推移，她对“不同物种间的疾病表现差异”以及“这些差异背后的分子机制”产生了兴趣。这种兴趣促使她在斯坦福大学从事了一个专注于动物健康与人类疾病交叉领域的博士后研究。
正是在那里，曾德遇到了费恩娜生物的另外两位联合创始人。其中一位是现任公司首席技术官琳达·古德曼（Linda Goodman）博士，她对基因随时间演化的研究感兴趣；另一位是现任首席科学官凯蒂·格拉贝克（Katie Grabek）博士，她的研究方向是哺乳动物冬眠周期相关的基因。在合作过程中，他们意识到，动物生物学的见解可以揭示“抵抗、修复甚至逆转疾病的独特方法，这对改善人类健康非常有用。”
动物和人类的基因组数据集极其庞大且复杂，团队很快意识到需要强大的计算工具来有效挖掘和跨物种比较数据。这促成了Convergence的开发，这是驱动费恩娜大脑（Fauna Brain）的基础AI平台。Convergence整合了来自Zoonomia联盟、英国生物样本库（UK Biobank）和PubMed等来源的数据，目前涵盖了292个物种和24种组织在21个时间点收集的转录组、蛋白质组和表观基因组数据。
基于对极端表型哺乳动物（如冬眠动物、再生动物以及对纤维化、癌症或代谢功能障碍具有抗性的物种）的比较基因组学洞见，公司的AI技术能够识别潜在可成药的人类靶点。
Convergence驱动了费恩娜大脑，这是一个仅限内部使用的多代理AI系统。本质上，这些代理经过训练，可以像公司自己的专家药物发现团队一样使用Convergence，但速度更快。“我们的团队仍然会检查工作，但它大大减少了手动操作的工作量，”曾德表示。
引入AI代理使曾德及其团队能够开展更广泛的发现项目并承担更多合作伙伴关系。“通常，我们会与大型制药公司合作，解决那些我们拥有独特数据资源的未满足需求领域，”她解释道。公司目前正在与制药合作伙伴（包括礼来公司）合作开展心血管疾病和肥胖症项目。
“我们与制药公司合作，确定应该关注哪些物种以及哪些组织的时间点。然后，我们使用自己的平台进行发现，并向制药公司提出靶点概念。”公司还拥有内部湿实验室能力，可以进行验证实验。
费恩娜生物正在开发一条内部药物管线，其中包括一项神经保护计划。“有趣的是，在冬眠期间，我们观察到tau蛋白磷酸化水平增加。”曾德解释说：“这种变化类似于阿尔茨海默病早期阶段的人类tau蛋白变化。但在冬眠哺乳动物中，这种变化大约每两周就会逆转一次，并恢复脑部神经元连接。”他们在许多冬眠物种中观察到了这种神经可塑性，包括狐猴和其他灵长类动物。“我们正在通过冬眠的视角挖掘这些核心保护机制。”
其他内部计划专注于视网膜疾病，还有可能应用于太空健康和辐射抗性领域。目前，公司有一个领先候选药物Faun1083，该药物源自与冬眠生理相关的基因，在射血分数保留型心力衰竭的临床前模型中显示出改善舒张功能障碍的效果。其他计划探索极端条件下的神经元存活和代谢重编程。
“我们在[递送]模式方面相当开放，”曾德表示。“我们自认为是模式不可知论者，因为我们真正关注的是最强的生物学依据。”
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