AI驱动研发的新药首获临床验证,诺奖得主认为取得“真正突破”

作者:知识 来源:热点 浏览: 【 】 发布时间:2024-09-22 13:23:02 评论数:

摘要:在临床研究中不仅显示了安全性,真正突破还表现出疗效


解放日报·上观新闻记者今天从英矽智能获悉,驱动这家药物研发中心设在上海的研发药首?北京市某某电梯维修站外企在AI新药临床试验中取得了积极的研究结果——代号为ISM001-055的候选新药在Ⅱa期临床试验中,不仅实现了主要研究终点即药物的获临安全性验证,还达到了次要研究终点即初步疗效验证,床验在“用力肺活量”这一评测特发性肺纤维化(IPF)患者肺功能改善的证诺主指标上,呈现出剂量依赖性的真正突破药效趋势。这个结果为人工智能驱动的驱动药物研发提供了首次概念性验证。

诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特博士表示:“这款药物在Ⅱa期临床研究中不仅显示了安全性,研发药首?北京市某某电梯维修站还表现出疗效,获临意味着人工智能驱动药物发现取得了真正突破。床验”


莱维特在2023世界顶尖科学家论坛上发言。证诺主

特发性肺纤维化是真正突破一种慢性瘢痕性肺部疾病,其特点是驱动肺功能进行性和不可逆的下降。由于发病和进展较为隐秘,研发药首多数患者确诊时病情已发展到中晚期,确诊后中位生存期为3年。现有的抗纤维化药物可以延缓疾病进展,但不能阻止或逆转疾病,且用药后不良反应明显。

作为一家人工智能驱动的医药企业,英矽智能开发了一个“端到端”人工智能药物发现平台,连接生物学、化学、临床医学等研究。平台的成熟应用包括靶点发现引擎PandaOmics、小分子化合物设计引擎Chemistry42和临床试验结果预测引擎InClinico。


人工智能驱动抗纤维化TNIK抑制剂研发进程

英矽智能创始人、首席执行官亚历克斯·扎沃隆科夫博士介绍,针对特发性肺纤维化,公司研发团队采用与组织纤维化相关的组学和临床数据集,对PandaOmics进行训练。这个引擎通过深度特征合成、因果关系推断和全新通路重建等过程,生成了潜在靶点列表。随后,PandaOmics的自然语言处理模型分析了涵盖专利、出版物、研发基金、临床试验等文本数据的数百万个文本文件,深入评估这些潜在靶点的新颖性及其与疾病的关联性,最终确定TNIK(人体内一种激酶)是最有潜力的抗纤维化靶点。

确定靶点后,研发团队利用小分子化合物设计引擎Chemistry42,根据基于结构的药物设计策略生成创新分子结构。经过多次迭代筛选,他们综合考虑药物的溶解度、理化性质、毒性等参数进行优化,最终获得了候选分子ISM001-055。

今年3月,这家企业的论文在国际顶尖科学期刊《自然·生物技术》(Nature Biotechnology)上发表,介绍了利用人工智能平台发现治疗特发性肺纤维化的新靶点TNIK,以及利用生成化学平台设计ISM001-055分子的全过程。论文还披露了这个小分子药物的临床前数据和早期临床研究结果。


扎沃隆科夫在2023世界顶尖科学家论坛上发言。

据介绍,此次针对ISM001-055开展的Ⅱa期临床研究是一项随机、双盲、安慰剂对照试验,在中国21个临床研究中心招募了71名特发性肺纤维化患者。患者被随机分配到4个平行组:每日一次30毫克给药、每日两次30毫克给药、每日一次60毫克给药和安慰剂。他们接受了持续12周的用药观察。今年8月,这项临床试验完成了最后一名受试者的随访。

初步研究显示,ISM001-055在所有剂量水平上均表现出良好的安全性,大部分与治疗相关的不良事件均为轻度,未报告与治疗相关的死亡病例。在次要终点即主要通过“用力肺活量”评测患者肺功能改善方面,呈现出剂量依赖性的药效趋势。接受每日一次60毫克用药的患者,“用力肺活量”的改善最大。

取得这些积极结果后,英矽智能计划与监管机构围绕Ⅱb期研究设计进行讨论,希望在更长的给药期和更广的患者队列中,进一步研究ISM001-055的治疗潜力。