Insilico Medicine 提供其22个AI设计药物候选者的基准时间线

继去年深入探讨其主要肺纤维化候选药物背后的配方后，Insilico Medicine现在展示了其整个分子厨房的全貌。这家由人工智能驱动的药物设计公司正在提供内部基准数据和时间线，这些数据来自多年来公司平台开发的22个治疗候选药物。

同时，Insilico透露，它已经开始涉足新的治疗领域，包括肥胖症和肌肉萎缩病症，以及非成瘾性止痛药。

Insilico首次于2021年2月宣布，其AI程序在18个月内识别了一个与特发性肺纤维化（IPF）相关的新生物靶点，设计了一种新型分子，并完成了多项临床前研究和实验，准备在同年晚些时候进行首次人体试验，总成本约为200万美元。

然后，在2024年3月，该公司在《自然生物技术》杂志上详细描述了其工作步骤。迄今为止，小分子TNIK抑制剂ISM001-055在为期12周的安慰剂对照二期临床试验中，显示出改善IPF患者肺功能的效果，同时也表现出良好的安全性。

作为前Fierce 15和Fierce 50的获奖者，Insilico现在旨在为药物发现领域设定新标准。从2021年到2024年间推进的近二十个项目涵盖了IPF、肾纤维化、炎症性疾病和多种癌症。公司表示，平均只需约13个月就能从潜在分子列表中筛选出一个单一的主要候选药物，准备进入下一阶段的发展。

在一个案例中——与复星医药合作开发的早期免疫肿瘤学项目，该靶向QPCTL蛋白的项目旨在帮助身体对抗所谓的“冷”肿瘤，否则这些肿瘤会逃避免疫系统——Insilico仅用九个月就提名了一个候选药物，这比传统发现方法所需的多年时间要快得多。

另一个项目，在炎症性肠病领域，仅用12个月就达到了候选状态。该分子ISM012-042针对PHD，是去年12月发表在《自然生物技术》上的第二篇论文的主题；该公司上个月宣布了两项一期研究的积极顶线结果。

“Insilico Medicine在其药物发现过程中始终保持透明度，认识到其在全球创新中发挥的关键作用，”公司在一份声明中表示。“通过公开分享基准，包括开发候选药物的时间线和合成数据，Insilico旨在展示如何通过这些指标提高行业效率。”

平均而言，Insilico在确定一个最喜欢的分子之前会合成大约70个AI设计的分子。这些分子通过一系列酶测定来说明它们与目标结合的能力，以及通过体外药代动力学实验和动物模型中的体内毒理学研究进行筛选。

据公司称，其从开发候选阶段推进到IND支持阶段的成功率为100%，除了因战略原因自愿终止的分子。

迄今为止，Insilico的10个分子已获得IND批准，为人体试验铺平了道路。

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