上海 2025年6月4日 /美通社/ -- 人工智能（AI）正迅速變革制藥行業(yè)，從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到精準(zhǔn)醫(yī)療，全方位重塑行業(yè)格局，為加速藥物研發(fā)與上市帶來了前所未有的機(jī)遇。然而，盡管AI技術(shù)應(yīng)用日益廣泛，由AI賦能研發(fā)并真正進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段的藥物仍寥寥無幾，而實(shí)現(xiàn)臨床概念驗(yàn)證的更是少之又少。
2025年6月3日，業(yè)內(nèi)首個(gè)AI驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)的臨床概念驗(yàn)證成果發(fā)表于《自然?醫(yī)學(xué)》。英矽智能及其合著者共同發(fā)布了TNIK抑制劑Rentosertib（ISM001-055）IIa期臨床試驗(yàn)的安全性和有效性數(shù)據(jù)。Rentosertib是通過英矽智能生成式AI平臺(tái)Pharma.AI賦能發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)的用于治療特發(fā)性肺纖維化（IPF）的潛在全球首創(chuàng)小分子藥物。此外，研究中的探索性生物標(biāo)志物分析進(jìn)一步驗(yàn)證了通過人工智能方法發(fā)現(xiàn)的新穎靶點(diǎn)TNIK的生物學(xué)機(jī)制，研究結(jié)果支持Rentosertib具有潛在的抗纖維化及抗炎作用。
英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Alex Zhavoronkov 博士表示，“這些結(jié)果不僅表明Rentosertib具有可控的安全性和耐受性，還為進(jìn)一步開展大規(guī)模、長(zhǎng)周期的臨床試驗(yàn)奠定了基礎(chǔ)。Rentosertib的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)展現(xiàn)了AI在藥物研發(fā)領(lǐng)域的變革潛力，為更高效創(chuàng)新的研發(fā)手段提供了價(jià)值參考。”
中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院主任醫(yī)師 、 ISM001-055 IIa 期臨床試驗(yàn)中國(guó)牽頭研究者徐作軍教授表示，“我們非常高興能夠?qū)⒀芯砍晒l(fā)表于《自然?醫(yī)學(xué)》，Rentosertib 這款藥物的靶點(diǎn)識(shí)別和分子設(shè)計(jì)均由人工智能驅(qū)動(dòng)，這代表著制藥行業(yè)真正的創(chuàng)新。特發(fā)性肺纖維化（IPF）仍是一種極具挑戰(zhàn)性的疾病，存在顯著未滿足的臨床需求。本研究表明，Rentosertib 具有為 IPF 患者提供有意義臨床獲益的潛力，這令人倍感振奮。然而，本研究中各患者組的樣本量相對(duì)較小，我們期待這些發(fā)現(xiàn)在更大規(guī)模的隊(duì)列研究中進(jìn)一步獲得驗(yàn)證。”
該論文主要報(bào)道了一項(xiàng)名為GENESIS-IPF的IIa期研究（NCT05938920）結(jié)果，這是針對(duì)Rentosertib的一項(xiàng)雙盲、安慰劑對(duì)照臨床試驗(yàn)，在中國(guó)22個(gè)中心共入組71例IPF患者，受試者被隨機(jī)分配接受安慰劑、每日一次30mg、每日兩次30mg或每日一次60mg，持續(xù)12周的用藥觀察。
結(jié)果顯示，Rentosertib達(dá)到主要研究終點(diǎn)，即具有可控的安全性和耐受性。從數(shù)據(jù)來看，各治療組中與治療相關(guān)的不良事件（TEAEs）發(fā)生率相似，大多數(shù)不良事件（AEs）為輕度或中度，嚴(yán)重不良事件（SAEs）發(fā)生率罕見，且所有不良事件在停藥后均可恢復(fù)。
在次要療效終點(diǎn)方面，Rentosertib同樣取得了令人鼓舞的結(jié)果。為期12周的試驗(yàn)中，以用力肺活量（FVC）這一評(píng)價(jià)IPF患者肺功能的金標(biāo)準(zhǔn)來看，在接受治療的患者中觀察到劑量依賴性的肺功能改善。在每日一次60mg的最高用藥劑量組中，患者的FVC與基線水平相比，平均提高98.4毫升，而安慰劑組患者的FVC與基線水平相比，平均下降20.3毫升。
此外，作為一項(xiàng)探索性研究，研究團(tuán)隊(duì)整個(gè)試驗(yàn)期間收集了患者的血清樣本，并對(duì)蛋白質(zhì)譜進(jìn)行了分析，以探究Rentosertib作用機(jī)制以及與療效相關(guān)的潛在預(yù)后或預(yù)測(cè)性生物標(biāo)志物。
結(jié)果顯示，在經(jīng)過12周治療后，血清蛋白水平和用力肺活量（FVC）均出現(xiàn)了劑量和時(shí)間依賴性的變化，進(jìn)一步支持了Rentosertib的抗纖維化和抗炎作用。例如：在高劑量組中，COL1A1、MMP10和FAP等促纖維化蛋白顯著降低，而抗炎標(biāo)志物IL-10則有所升高，這些蛋白質(zhì)的變化與FVC的改善具有相關(guān)性。這些發(fā)現(xiàn)與臨床前研究結(jié)果一致，并為開展下一步臨床驗(yàn)證的劑量選擇和生物標(biāo)志物識(shí)別提供了寶貴的指導(dǎo)。
本研究的數(shù)據(jù)已通過口頭報(bào)告及海報(bào)的形式在2025年美國(guó)胸科學(xué)會(huì)（ATS）年會(huì)上進(jìn)行了展示。鑒于此次研究取得的令人鼓舞的成果，英矽智能已與監(jiān)管部門開展溝通，以促進(jìn)在更大患者隊(duì)列中對(duì)Rentosertib的前瞻性評(píng)估。
通過融合先進(jìn)的人工智能與自動(dòng)化技術(shù)，英矽智能在實(shí)際應(yīng)用中顯著提升了研發(fā)效率，為AI驅(qū)動(dòng)的藥物研發(fā)樹立了新標(biāo)桿。相較于傳統(tǒng)早期藥物發(fā)現(xiàn)所需的2.5至4年，英矽智能于2021年-2024年間提名的22個(gè)候選新藥項(xiàng)目，平均僅用12至18個(gè)月便實(shí)現(xiàn)了從項(xiàng)目立項(xiàng)到臨床前候選分子（PCC）確定的轉(zhuǎn)化，每個(gè)項(xiàng)目的合成和測(cè)試分子數(shù)僅約為60至200個(gè)。
| 參考資料 |
| [1] Xu, Z., Ren, F., Wang, P. et al. A generative AI-discovered TNIK inhibitor for idiopathic pulmonary fibrosis: a randomized phase 2a trial. Nat Med (2025). https://doi.org/10.1038/s41591-025-03743-2 |
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關(guān)于 Rentosertib （ ISM001-055 ）
Rentosertib是一種潛在全球首創(chuàng)小分子抑制劑，靶向人工智能賦能發(fā)現(xiàn)的新穎靶點(diǎn)TNIK。在IPF中，激活TNIK靶點(diǎn)可驅(qū)動(dòng)肺部的病理性纖維化，導(dǎo)致肺功能進(jìn)行性下降。通過抑制TNIK信號(hào)傳導(dǎo)，Rentosertib旨在阻止或逆轉(zhuǎn)纖維化過程，為IPF患者提供一種改善疾病的治療方法。2023年2月，Rentosertib獲得FDA授予的孤兒藥資格認(rèn)定。2024年3月，Rentosertib由AI驅(qū)動(dòng)的早期藥物發(fā)現(xiàn)過程被刊登于全球頭部期刊《自然?生物技術(shù)》。
關(guān)于特發(fā)性肺纖維化（ IPF ）
特發(fā)性肺纖維化是一種慢性、進(jìn)行性肺纖維化疾病，以肺功能進(jìn)行性、不可逆性下降為特征。IPF影響全球約500萬人，預(yù)后較差，中位生存期僅為3至4年。目前的治療方法包括抗纖維化藥物等，可以減緩疾病進(jìn)展但無法停止或逆轉(zhuǎn)疾病進(jìn)程，因此迫切需要更有效的改善疾病的治療方法。
關(guān)于英矽智能
英矽智能是一家由生成式人工智能驅(qū)動(dòng)的全球先鋒生物科技公司，利用其專有的 Pharma.AI 平臺(tái)和先進(jìn)的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室，加速藥物發(fā)現(xiàn)并推動(dòng)生命科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新。通過整合人工智能和自動(dòng)化技術(shù)，英矽智能正在為纖維化、腫瘤學(xué)、免疫學(xué)、疼痛、肥胖和代謝紊亂等未滿足的疾病領(lǐng)域提供創(chuàng)新藥物解決方案。英矽智能由人工智能驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品管線中，已有10個(gè)分子獲得臨床試驗(yàn)許可，其中進(jìn)展最為領(lǐng)先的Rentosertib（原名ISM001-055）是一種潛在全球首創(chuàng)用于治療特發(fā)性肺纖維化的候選藥物，已完成2a期臨床研究并獲得令人鼓舞的積極結(jié)果。此外，英矽智能還在探索前沿領(lǐng)域，包括老齡化研究、可持續(xù)化學(xué)和農(nóng)業(yè)創(chuàng)新方面的突破。更多信息，請(qǐng)?jiān)L問網(wǎng)站www.insilico.com
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