两次失败后的2013年4月16日，东北制药再次公告，拟以7.3元/股定增1.5亿股，募资11亿资金。
PD-L1表达/= 5%的患者在各组之间平均分层。接着于2015年在美国上市，除了获批用于不可切除的黑色素瘤患者，另外获批的适应症为Yervoy (ipilimumab)（Yervoy是BMS的另一个免疫检查点抑制剂）治疗后进展的黑色素瘤，或者对于BRAF V600突变阳性的患者，用于在BRAF抑制剂治疗后进展的黑色素瘤
在今年召开的第51届ASCO会议上，最精彩的报告之一莫过于3期临床CheckMate 067 (NCT01844505)的结果公布。这些数据表明了研究PD-L1表达水平和临床收益相关性的重要性，尤其是因为IO复方治疗带来的高药费问题，药费话题在51届ASCO年会也引起了激烈的讨论。2015年2季度，FDA通过了Opdivo的两个优先审评申请，第一个寻求获批的适应症为单药用于此前未接受治疗的不可切除或转移黑色素瘤，第二个是联用Opdivo和Yervoy用于未经治疗的晚期黑色素瘤。在该临床试验中，联用组中与药物相关的严重不良反应发生率为55%，而且其中有36.4%患者因此停药。PD-L1肿瘤表达水平和有效性目前这类药物在进行的临床试验时，入组的患者是否需要对PD-1表达进行筛选引起了人们进一步探讨。
小野制药和百时美施贵宝(BMS)合作开发的Opdivo (nivolumab)是作用于T细胞、祖B细胞和巨噬细胞表面受体PD-1（程序细胞死亡蛋白1）的抑制剂，近来在肿瘤免疫（IO）治疗中有积极的临床试验结果。在Opdivo用于黑色素瘤的临床中，无论PD-L1是否表达，缓解率都无太大差别。2012年，一个新西兰政府持有的科技公司AgResearch，研制了一种名为Daisy的奶牛，生产出来的牛奶没有那种蛋白质。
通过一种叫做RNA干扰的技术，他们在牛奶生产过程中悄无声息地抹掉了生产那种蛋白质的基因。上面的转基因三文鱼好大只实际上，FDA在2010年的时候已经宣布吃这种三文鱼是安全的了，而且AquaBounty公司保证只卖不孕的母鱼，这样万一有活鱼不小心进入野生环境也不会出现大的危险。而且，这种猪实际上是被敲掉了一个基因，而不是被嫁接了一个来自其他地方的基因，所以科学家们希望能够更快获得批准。实际上，生物学家们玩这种拼插游戏已经有好几十年了，目的就是为了提高动物的肌肉含量、加快生长速度或者开发其他食品界看好的一些品质。
实际上，普通的育种家也能做到相同的事——比利时蓝牛就是这样培育出来的（下图）。虽然现在这些转基因肉类暂时还不能真的登上你的餐桌，不过谁知道再过几年会怎么样呢？更重要的是，这些点子听起来真是酷毙了。
这对于人类能如何改造食品的营养成分来说是个很酷的例子，虽然目前Daisy只是个概念，牛奶还要很长时间才能上市——需要通过一长串检测程序和保护欲超强的父母们的法眼。科学家们已经培育出了没有角的肉牛，但同样的方法放到奶牛上似乎会减少牛奶的产量。比利时蓝牛比利时蓝牛身材棒棒哒不过更大的猪并不总是意味着更好——多长了那么多肌肉的猪块头太大，让母猪妈妈好难产啊。不过过程真是充满了创伤与痛苦。
当然，这种猪到底会不会上市就是另一回事了，但金振秀的团队希望能把这种猪肉卖到中国。这种大西洋的三文鱼体内有大鳞大麻哈鱼和一种海洋大头鳗鱼的基因——这会让它分泌超出常量的生长激素，所以生长周期能从3年缩短到16-18个月。不过这种奶牛还没上市。没有角的牛有种奇特的呆萌感5年内喝到转基因牛奶的可能性：中防过敏的奶牛人类中大概有2%-3%的比例对牛奶过敏，其中至少有一部分是对一种特定的蛋白质过敏。
所以2013年时，明尼苏达州的公司Recombinetics把不长角牛的基因转到了传统的乳牛霍尔斯坦种乳牛身上，这种奶牛的产奶量足够高，问题解决了。不过这种鱼还是卖不出去，没有进货商愿意买。
超级瘦肉猪上周四发表在Nature的论文提到，韩国首尔大学分子生物学家金振秀（音译）通过转基因技术培育出了肌肉生长不受限制的猪样品处理（包括储藏、拿取）在以前，样品处理、储藏、拿取都是依照相关规定、人工完成的。
在阅读样品信息、确定样品是否适合检测时，同样会出错。10年前，一家公司一个星期可筛选化合物数量由100~200种上升至2000~5000种。如果能够尽早发现错误，更换样品或是对其进行处理，可将损失将至最低。实验人员往往会因为贴错标签、装样量不准确、容器选择不当造成实验结果不准确。软件与机器人也在实验数据储存方面作出不小贡献。自动化技术可平均降低35%的劳动成本。
自动化以后，整个操作过程将分为两个部分：根据样品处理过程设计的仪器，完成自动化过程的系统。GEN：生物医药行业自动化程度最高的领域TOP6 2015-07-08 08:31 · angus 市场研究公司Markets and Markets研究认为：每年化合物研究量将以6.7%的速度速率增长，预计2020年，全球实验自动化产业值将增至51.06亿美元。
而产业增长的根本原因在于：增加工作量的同时提高效率、降低成本。化合物筛选生物医药领域需要进行高通量药物筛选，这一技术的发展关键在机器人、检测器和软件。
人们对降低成本和提高效率的追求极大推动了此技术的发展。市场研究公司Markets and Markets研究认为：每年化合物研究量将以6.7%的速度速率增长，预计2020年，全球实验自动化产业值将增至51.06亿美元。
除此之外，流水线操作可确保过程的连续性和可靠性，避免人为错误。现有的半自动化包装技术仍可能带来很大误差。如果采用全自动包装技术，一家跨国疫苗生产公司预计：包装成功率将由62%提升至99%。包装生物医药行业在逐渐全自动化。
样品检测样品自动检测可在不增加成本的同时增加检测样品的数量。不过截至2011年，超高通量筛选法一天可检测100000种药物。
以下为自动化程度最高的六个方面。不过两家研究公司都认为，自动化产业增长的原因主要有以下几点：设备小型化，样品量变大，药物研究、临床诊断进步，实验重现性、准确性提高，供需差距仍然存在。
原文链接Six Laboratory Tasks Supplanted by Automation。那么做实验、记录实验数据这些事情是不是也能自动化呢？过去三年，一些初创企业的努力下，这一切正在变为现实。
液体处理药物研发过程中，候选药物数量可达上百万种，而液体处理一直是该领域非常重要的一个环节。研究人员将实验顺序排好，通过电脑远程控制，机器人将指导相关仪器完成实验。下列因素推动下，样品处理自动化的发展迅速：检测量平均每年增加10%~15%，人口老龄化、检测手段创新、防止样品污染的要求、需要检测多种耐药微生物、技术人员数量有限、流行病要求检测时间缩短。卡洛拉马(Kalorama)研究公司则认为该估计过于保守，因为仅2014年一年，临床实验仪器总销售额就已经达到54亿美元。
实验数据记录许多实验都依靠仪器，比如DNA序列检测、复制。采用自动化技术处理液体，体积可固定、也可调节，从4，6，8，12，96，384到1536份不等，效率大大提高
下列因素推动下，样品处理自动化的发展迅速：检测量平均每年增加10%~15%，人口老龄化、检测手段创新、防止样品污染的要求、需要检测多种耐药微生物、技术人员数量有限、流行病要求检测时间缩短。样品处理（包括储藏、拿取）在以前，样品处理、储藏、拿取都是依照相关规定、人工完成的。
10年前，一家公司一个星期可筛选化合物数量由100~200种上升至2000~5000种。人们对降低成本和提高效率的追求极大推动了此技术的发展。
