胶质瘤新药!美国FDA授予泛PI3K克制剂paxalisib疾速通道资历，一线疗效超出替莫唑胺(TMZ)!

2020年08月24日讯 /BIOON/ --Kazia Therapeutics总部位于澳年夜利亚悉尼，是一家专注于学的生物技巧公司，努力于开辟立异的抗癌药物。近日，该公司宣告，美国食物和药物治理局（）已授予paxalisib（原GDC-0084）医治胶质母细胞瘤（glioblastoma）的疾速通道资历（FTD），详细为：新的、O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶（MGMT）基因启动子呈非甲基化形态、已完成初步放疗和替莫唑胺医治的患者。在2018年2月，还授予了paxalisib医治胶质母细胞瘤的孤儿药资历（ODD）

此外，在上周末，FDA还授予了paxalisib医治恶性胶质瘤的孤儿药资历（ODD），包含DIPG。而在本月早些时分，还授予了paxalisib医治DIPG的罕有儿科疾病资历（RPDD）。DIPG是一种罕有和高度侵袭性的儿童恶性，极端缺少无效医治手腕、致逝世率极高。今朝，paxalisib医治DIPG的一项I期研讨正在St Jude儿童研讨病院停止，初步疗效数据估计2020年下半年取得。

paxalisib是Kazia的先导候选药物，这是一种能穿过血脑樊篱的PI3K/AKT/mTOR通路小分子克制剂，于2016岁尾从罗氏旗下基因泰克取得受权，于2018年进入II期。

胶质母细胞瘤是原发性脑癌中最罕见、最具侵袭性的一品种型。此次FTD的目的患者精确地反应了paxalisib正在停止的II期临床研讨中所研讨的患者群体，是GBM AGILE症结研讨的次要建议人群，也是贸易宣布时的预期顺应症。

胶质瘤（图片起源：hmcisrael.com）在美国，FTD的设立旨在加快针对严重疾病的药物开辟和疾速审查，以处理症结范畴严重未获知足的临床医疗需求。paxalisib取得FTD，意味着无机会以各类方式的放慢审评过程，包含在研发阶段可以与停止更频仍的见面与沟通；在知足相干尺度的情形下，实施滚动式审评机制，即可分阶段递交新药请求（NDA）申报材料，而不须要待一切材料全体完成后再提交审评；FTD的授予也无望进一步取得优先审评和加快同意资历。

授予paxalisib FTD，意味着该机构已看法到该药有潜力明显改良胶质母细胞瘤患者的预后，这是一个十分无力的承认。Kazia公司已筹划在2021财年开端启动paxalisib新药请求（NDA）提交的预备事宜。

针对FDA授予paxalisib医治胶质母细胞瘤的FTD，Kazia公司首席履行官James Garner博士表现：“跟着我们向NDA提交推动，FTD发明的机遇具有宏大的价值，并有潜力年夜年夜放慢paxalisib的贸易化过程。特殊是，“滚动审查”流程使Kazia可以提早完成并提交我们的NDA请求的年夜部门内容，从而节俭工夫并下降产物风险。我们等待着在paxalisib进入研发的最初阶段时与亲密协作。”

针对FDA授予paxalisib医治DIPG的ODD，James Garner博士表现：“综合起来，RPDD和ODD为在DIPG中开辟paxalisib供给了一套强无力的鼓励、机遇和维护。我们等待着在本年下半年看到St Jude儿童研讨病院展开的DIPG I期研讨的初步数据。同时，我们正与协作者、参谋和研讨人员亲密协作，以肯定paxalisib医治DIPG这一扑灭性疾病的最佳门路。此次ODD资历认定，是Kazia在过来6个月里为paxalisib提议的一项监管优化筹划的成果。今朝，我们正在向paxalisib贸易化目的行进，的这些特别资历认定将使我们可以以最快和最无效的方法向前迈进。”

paxalisib-GDC-0084化学构造式（图片起源：selleckchem.com）

本年4月初，Kazia公司颁布了正在停止的评价paxalisib医治胶质母细胞瘤（GBM）II期研讨（NCT03522298）的阳性中期数据。该研讨在新的、非甲基化MGMT启动子形态的GBM患者中展开，正在评价患者承受最年夜限制手术切除和替莫唑胺（temozolomide，TMZ）结合同步放化疗后，将paxalisib作为帮助医治药物的平安性、耐受性、推举的II期剂量（RP2D）、药代动力学（PK）和临床活性。TMZ是今朝医治GBM的尺度护理疗法。

成果显示：（1）paxalisib帮助医治的中位总生活期（OS）为17.7个月，与现有尺度护理TMZ相干的12.7个月比拟，代表着临床意义的性命延伸。（2）paxalisib帮助医治的中位无停顿生活期（PFS）为8.5个月，与现有尺度护理TMZ相干的5.3个月比拟，代表着有利成果。（3）承受医治工夫最长的患者，在确诊后19个月仍坚持疾病无停顿。（4）年夜约一半的入组患者，依然在承受paxalisib医治，跟着研讨的持续推动，OS和PFS数据能够进一步改良。