Ⅰ 引言
FDA于今年6月发布了《在纳入基因组编辑的人类基因治疗产品开发中利用既有知识》行业指南草案，旨在协助生产商、申请人及其他利益相关方开发纳入离体（ex vivo）与体内（in vivo）基因组编辑（GE）的人类基因治疗（GT）产品。指南阐明了为推进产品开发，从科学角度可能适宜利用哪类既有知识（即公开知识与平台知识），涵盖 CMC、非临床与临床三方面，对加快罕见病等严重疾病产品的开发尤为有益。本文着重分析其中的非临床部分。
该指南作为 PDUFA VII 承诺发布，虽聚焦 GE 产品，但部分建议在定稿后也可能适用于其他细胞和GT产品，例如，AAV 载体、纳米颗粒类 GT 产品及未纳入 GE 的离体修饰细胞类 GT 产品。需注意，FDA 指南不具法律强制力，仅代表当前思考，文中"应当（should）"表示建议而非强制要求。
Ⅱ 背景
随着 GE 产品开发增多，可用于支持开发的既有知识也随之积累，合理利用有助于精简申报、加速审评。指南对三个核心术语作出界定：
公开知识（普遍公认的科学知识）：经相关领域专家（含 FDA 专家）公认的医学或科学信息，通常基于长期确立的科学原理，如严谨同行评议文献中的数据。
平台知识：从开发/生产相似产品与工艺中获得的知识，涵盖生产工艺、作用机制、递送方法（如 LNP）等相同或高度相似的技术特征。可能是专有的，利用时或需所有者授权。来源包括：公司内部数据、经主文件提交的第三方（如 CDMO）数据、公开可得知识（文献、药典专论、行业标准），以及联盟/数据共享倡议。
既有知识：指公开知识和/或平台知识。
能否利用取决于多个因素——CMC 看分子结构与工艺的相似性；非临床看靶编辑、细胞来源、工艺、制剂及作用机制（体内产品还看 ROA、剂量方案等）的异同；临床看产品与疾病的相似性、研究阶段及利用目的。一般而言，独立属性（如分析方法）比依赖属性（如效价、鉴别）更易利用。任何情形下，申办方都应就所利用数据的适用性提供论证，并鼓励尽早提交 FDA 讨论。利用既有知识无需获得平台技术认定。
Ⅲ 可供潜在利用的知识-非临床部分
支持在研 GE 产品所需的非临床数据范围取决于每种产品的特性、组分及获益-风险判定。因此，建议对非临床试验项目采取分步方法，即关于产品和拟定适应症的既有知识应为非临床项目提供参考，包括进入临床试验所需非临床试验的种类、时长和范围。产品的非临床项目可酌情包括利用数据以支持在拟定临床试验中给予在研产品的理由和安全性。可考虑的所利用数据示例包括：a）体外研究；b）计算机模拟（in silico）研究；c）其他新方法学（NAM）；d）使用类似动物产品的体内研究；以及 e）来自评价某一相关产品另一适应症的研究的非临床数据。申办方应整合所有可用来源的数据，以建立充分的科学论证和安全性，从而支持拟定临床试验的启动。当利用来自其他相关产品的非临床数据来支持给予在研 GE 产品的理由和安全性时，应纳入关于拟定产品与被利用产品之间相似性和差异性（例如生产工艺、最终制剂、关键放行质量标准等）的详细信息。若确定 GE 产品非临床试验项目的某些特定方面可被利用，从而限制或精简进一步的非临床试验，则应提供全面的论证及支持数据以说明为何无需额外的非临床评价，并在开发的早期阶段（例如 pre-IND）与 FDA 讨论。
人类 GE 产品非临床项目的总体目标通常与其他基因治疗产品相同，如 FDA《行业指南：在研细胞和基因治疗产品的临床前评估》（2013 年 11 月）（《临床前评估指南》）所述。这些目标包括：1）确定具有药理活性的剂量水平范围；2）为初始临床剂量水平、剂量递增方案和给药方案提供建议；3）确立拟定临床给药途径（ROA）的可行性和合理安全性；4）支持目标患者人群；以及 5）识别潜在毒性及有助于指导临床监测和风险缓解计划的生理参数。
1. 基于产品类型利用知识
支持在研 GE 产品所需的非临床数据范围取决于每种产品各自的特性、组分及潜在获益-风险。在跨不同离体 GE 产品和体内 GE 产品利用非临床数据时，可考虑以下一般性要素。
a. 离体 GE 产品
i. 关于与特定基因组编辑相关的生物学活性的数据，可被考虑在含有相同靶基因组编辑且使用相同编辑器（editor）的产品之间加以利用。应评估每种编辑器与 gRNA 组合的生物学活性。
ii. 独立于 GE 组分的产品属性可被考虑在产品之间加以利用。例如，与基因组编辑 CAR T 细胞产品结合结构域的特异性和亲和力/亲合力相关的安全性和活性数据，可被考虑加以利用，前提是靶向结构域的单链可变片段（scFv）组分和细胞类型完全相同。
b. 体内 GE 产品
一般而言，在体内 GE 产品之间利用非临床信息的科学适宜性将取决于产品（例如编辑器、载体）、生产工艺、最终制剂（例如 LNP 组成和摩尔比）、空/满载体衣壳、ROA、剂量水平和给药方案之间的相似性。
i. 在单一动物模型中、针对单基因疾病、证明了编辑和生物学活性的概念验证（proof-of-concept）数据，可被考虑加以利用，以了解编辑的可行性、证明与预期作用机制一致的可预测生物学反应，并支持拟定产品的科学理由。然而，对于每一编辑器与 gRNA 组合，仍应开展研究，以评估在表达临床靶突变的相关人类细胞中的体外靶向（on-target）编辑效率及相应的生物学活性。
ii. 非临床生物分布（BD）研究的总体目标已在 ICH S12 指导原则中概述。BD 数据可被考虑在各非临床开发项目之间加以利用，同时需考虑递送载体是否足够相似，以及被利用产品之间的任何差异是否预期不会影响 BD 特征。例如，若 LNP 的理化性质（即脂质种类、比例、多分散指数、Zeta 电位等）相似，且产品之间所包封物质（"载荷"）的差异预期不会影响 LNP 的理化特性（如纳米颗粒尺寸，这可影响器官或组织分布），则 LNP 的 BD 数据可被考虑在产品之间加以利用。对于病毒载体，若使用相似的载体衣壳，且载体产品之间表达盒（例如调控元件、转基因、启动子及任何其他功能元件）的任何差异预期不会显著影响基因表达特征，则 BD 数据可被考虑在产品之间加以利用。要为使用病毒递送的 GE 产品利用 BD 数据，其生产工艺及各项性质（如载体滴度、空/满衣壳比、翻译后修饰、载体基因组甲基化等，以及所用的滴度测定方法）也应相似。所利用的 BD 数据可被考虑用于识别应进一步评估的代表性人类组织/细胞类型，以针对每种产品评估其 GE 组分的靶（on-target）和脱靶（off-target）编辑。对于体内 BD 研究，应全面存档所有组织，以备将来可能的评估。
iii. 只要 BD 特征和 (1)(b)(ii) 中强调的产品特性足够相似，那些依赖于产品属性、但独立于编辑组分的一般毒理学数据（如递送载体），可被考虑在产品之间加以利用。额外的研究应聚焦于评估载荷的安全性及每一gRNA 所产生的编辑活性。对于 LNP，遗传毒性评估（例如体外微核试验、体外哺乳动物细胞次黄嘌呤-鸟嘌呤磷酸核糖转移酶 [HPRT] 基因突变试验等）可被考虑加以利用。表明不向性腺分布的 BD 数据，可被考虑用于对具有相似递送载体的产品免除发育与生殖毒性（DART）及生殖系传递研究。当在性腺中观察到编辑时，利用 DART 或生殖系传递数据的可能性应与 FDA 讨论。
c. 其他考量
i. DART：对于某些 GE 产品，鉴于产品药代动力学特征、生物学活性方面可能存在的差异以及非临床动物模型相关性有限，ICH S5(R3) 所述的标准 DART 研究可能并不适宜。在利用 DART 数据时，应考虑采用基于风险的方法，评估生殖器官中的靶组织表达和 BD 模式。建议尽早就 DART 要求和数据利用与 FDA 互动，以避免产品开发不必要的延误。
ii. 遗传毒性：当组分和制剂足够相似且预期不会改变遗传毒性特征时，遗传毒性数据可被考虑在 GE 产品之间加以利用。在评估利用遗传毒性数据的科学理由时，申办方应遵循 ICH S2(R1) 所述的原则。
1. 对于 LNP 制剂产品，当所有脂质组分（包括可电离脂质、胆固醇和 PEG-脂质）在种类和比例上完全相同时，遗传毒性研究可被考虑用于后续产品的利用。LNP 组分、纯化及制剂工艺应大体相似，以确保颗粒特性和杂质特征可比。载荷不应改变 LNP 的理化性质（即尺寸、电荷、稳定性）或引入额外的遗传毒性隐患。载荷的变更（即序列、长度、化学修饰）应就其对 LNP 行为和遗传毒性风险的潜在影响进行评估。产品之间与生产相关的杂质应可比，尤其是那些具有已知或潜在遗传毒性的杂质。
2. 当引入新型组分或生产工艺、且杂质特征或水平发生显著变化时，数据利用可能并不适宜。鼓励申办方尽早与 FDA 对话，讨论为其非临床开发项目利用现有遗传毒性数据的适宜性。
iii. 转基因（Transgene）：即使载体骨架和表达盒完全相同，转基因表达和功能上的根本性差异也可能使得在不同转基因之间利用生物学活性和安全性数据变得困难。取决于转基因特异性的性质，每种转基因可能具有独特的表达模式和安全性特征。密码子优化策略可能在靶（on-target）和脱靶（off-target）组织中产生不同的表达和毒性特征。此外，与原转基因融合的任何整合选择标记、纯化标签或报告基因，都可能影响新转基因的预期功能。在利用数据和制定非临床项目时，应处理这些因素。
d. 临床经验
i. 在某些情形下，可从相关产品获得临床数据，以帮助为拟定临床试验提供某些安全性风险和剂量水平选择方面的信息。若使用现有临床数据来帮助支持安全性和剂量水平选择，则应就以下方面进行讨论：a）拟定产品与其他相关产品之间的相似性和差异性，以证明其充分相似；b）ROA；以及 c）既往临床研究中所评价的剂量水平和给药方案与拟定临床试验的比较。
ii. 作为在幼龄动物中开展非临床研究的替代，利用来自成人患者的临床数据可能适用于确定儿科起始剂量水平；我们建议申办方阐述直接获益的前景，并基于成人与儿科人群之间相似的疾病特征和暴露-反应关系，从科学上论证从成人数据进行剂量外推的合理性。鼓励申办方尽早与 FDA 对话，讨论为其非临床开发项目利用这些现有数据的适宜性。
2. 利用生物信息学知识
所有依赖二代测序（NGS）方法和生物信息学分析工具的 GE 产品的脱靶分析和基因组完整性评估，对于评估药品安全性至关重要。建议对靶向基因组中特定位点的每种药品进行脱靶和基因组完整性数据评估，以评价其安全性，但在某些情形下，此类数据可被考虑加以利用。然而，利用某些生物信息学信息（如研究设计、方法、分析工具和测序技术）在多种类型的 GE 产品之间可能更具广泛适宜性。具体考量和示例见下文。
a. 脱靶评估策略和检测参数
i. 脱靶评估策略可被考虑在使用具有相同作用机制的编辑器的不同 GE 产品之间加以利用。具体而言，用于某一药品脱靶位点提名和确认的一套特定方法，可被考虑用于对其他药品进行类似的安全性评估。同样，用于某一药品的基因组完整性分析方法，也可被利用于对其他药品进行类似评估。
ii. 当不同药品所达到的预期靶编辑率相似时，检测参数可被考虑加以利用。具体检测参数包括但不限于：起始物料的量、GE 组分的浓度、培养方法（如适用）以及适当对照的使用。
b. 二代测序（NGS）方法
i. 对于依赖使用预先确定的脱靶和基因组完整性检测组合的非临床项目（见 III.2.a.i 节），特定的 NGS 策略可被考虑加以利用。例如，为某一药品实施的、采用特定测序深度和特定序列质量可接受标准的某一 NGS 确证检测方法，可被考虑用于对其他药品进行类似评估。同样，NGS 方法可被考虑用于在脱靶提名过程中获取测序数据、进行靶评估，以及进行基于 NGS 的染色体完整性分析。
c. 分析方法和流程
i. 从基因编辑样品获得的 NGS 数据可使用一套特定的生物信息学工具或流程进行评估。一个生物信息学流程可包括按特定顺序实施的若干生物信息学工具。然而，在将此类流程应用于分析来自不同药品的 NGS 数据时，可能需要修改特定参数，例如靶序列和错配参数（如适用）。
ii. 作为使用生物信息学流程的替代，申办方可使用某一特定工具来执行 NGS 数据分析的某一特定步骤。其中某些生物信息学工具在分析来自不同来源（例如 DNA 序列、RNA 序列等）的 NGS 数据方面可能具有普遍效用。例如，用于序列质量评估、序列修剪或序列比对的生物信息学工具具有广泛效用，可被考虑加以利用，以分析从测试不同 GE 药品所获得的不同类型的 NGS 数据。
iii. 在查询 NGS 数据质量或为从测试不同 GE 产品所获得的 NGS 数据设定可接受标准时，申办方也可选择利用测序深度/质量指标和/或序列比对指标或其他参数（如适用）。
d. 利用脱靶数据
i. 序列识别组分或 gRNA 序列是任何基因组编辑模式中脱靶编辑风险的主要决定因素之一。若某一拟定药品在特定细胞类型中使用的 gRNA 和基因组编辑器，与另一临床项目中所用者完全相同，则该 gRNA 的脱靶数据可被考虑加以利用。
ii. 若药品使用完全相同的 gRNA 序列和基因编辑器且在特定细胞类型中，则从基因组完整性研究获得的数据也可被考虑加以利用。然而，在某些情形下，若拟在因潜在疾病而已知具有 DNA 修复机制/过程改变的患者细胞中进行基因组编辑，则可能需要额外的基因组完整性评估。
iii. 对于使用完全相同的 gRNA 但使用偏好相同前间区序列邻近基序（PAM）的不同基因组编辑器的药品，通过计算方法提名的脱靶位点可被考虑加以利用。
e. 当数据因基因组编辑的序列特异性本质而具有产品特异性时，利用生物信息学数据可能并不适宜：
i. 在使用不同向导 RNA 或序列识别组分的产品之间利用脱靶评估数据，通常在科学上并不适宜。
ii. 靶向编辑结果数据对每一基因组位点具有特异性，即使使用完全相同的编辑机制，通常也不宜在靶向不同位点的产品之间直接转用。
iii. 基因组完整性评估结果受靶向和脱靶编辑活性的影响，若药品编辑不同的基因组位置，则此类数据通常不宜利用。
撰稿人： Zoey Pang，Grace Tian
