Insilico Medicine因全球首次利用人工智能發(fā)現(xiàn)新機制特發(fā)性肺纖維化藥物，而在生物技術和藥物發(fā)現(xiàn)領域攬獲多項行業(yè)第一：
香港，上海2021年2月25日 /美通社/ -- Insilico Medicine在人工智能和新藥開發(fā)方面取得突破—首次將生物學和化學生成學相結合，發(fā)現(xiàn)一種全新機制的用于治療特發(fā)性肺纖維化（IPF）的臨床候選新藥，并成功通過多次人類細胞和動物模型實驗驗證。IPF牽涉多種疾病，影響多個器官（肺、肝和腎），這一新藥的出現(xiàn)有望解決影響全球成千上萬人的廣泛的未被滿足的醫(yī)療需求。
IPF病因至今未明，醫(yī)學界尚不清楚其發(fā)病機制，且該病多為散發(fā)，患者從出現(xiàn)癥狀到死亡，平均存活年限不超過5年。
廣泛的肺纖維化容易并發(fā)肺癌，晚期也會出現(xiàn)肺動脈高壓。現(xiàn)用于治療IPF的藥物已在臨床使用30多年，僅對10%～30%的病人有療效。患者在疾病晚期靠氧療提高生存質量，但情況不容樂觀。
Insilico Medicine創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov博士表示：“將正確的藥物靶點與正確的疾病聯(lián)系起來是藥物研發(fā)的最大挑戰(zhàn)”，“隨著今天我們實現(xiàn)第一個人工智能發(fā)現(xiàn)和科學驗證臨床前候選藥物（PCC）的里程碑，Insilico攻克了藥物發(fā)現(xiàn)中的又一大障礙，并突破了傳統(tǒng)藥物發(fā)現(xiàn)過程中的另一瓶頸，這一過程花費了非常少的成本和時間。”
AI改寫藥物發(fā)現(xiàn)的歷史
從靶點發(fā)現(xiàn)到臨床前候選藥物的發(fā)明，Insilico僅用時不到18個月，就實現(xiàn)了靶點發(fā)現(xiàn)、分子生成和通過傳統(tǒng)實驗驗證，動物體內IPF療效確認及安全性評估，總成本約為180萬美元，其他纖維化疾病療效研究總成本約為80萬美元，合成和測試了不超過80個小分子化合物。
傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)首先是對數(shù)萬個小分子進行測試篩選，然后進一步合成和測試數(shù)百個分子，以便得到少數(shù)幾個適合臨床前研究的候選藥物，其中只有大約1/10的候選藥物能夠最終通過人類患者的臨床試驗。整個過程緩慢且成本昂貴，平均耗時10年，花費十數(shù)億美元。
另一個進一步阻礙新藥推向市場的障礙是，整個研發(fā)過程涉及的大量研發(fā)步驟—每一階段花費數(shù)百至數(shù)千萬美元—往往是由藥物研發(fā)行業(yè)中不同公司或不同的業(yè)務部門分散進行的。
Zhavoronkov博士表示：“我們正在改寫藥物發(fā)現(xiàn)的歷史，成為首個、也是唯一一個以人工智能為驅動的藥物發(fā)現(xiàn)集成系統(tǒng)的開創(chuàng)者和領導者”，“通過創(chuàng)建首個通用系統(tǒng)，將藥物開發(fā)的所有領域從靶點發(fā)現(xiàn)、小分子化合物設計以及將來的臨床試驗結果預測聯(lián)系起來，Insilico的人工智能平臺將能夠支持藥物研發(fā)的每一階段的發(fā)展。”
AI如何發(fā)現(xiàn)新機制特發(fā)性肺纖維化藥物
Insilico Medicine從通過人工智能發(fā)現(xiàn)的20個與纖維化相關的全新潛在靶點開始研究，將適應癥范圍逐步縮小到專門針對IPF的一個新靶點。
靶點確定后，Insilico通過人工智能化學生成系統(tǒng)設計了一組新的化合物來選擇性地抑制這個新靶點。這些分子必須具備良好的選擇性、生物利用度、代謝穩(wěn)定性、口服給藥性質、安全性，及藥物特有的多個優(yōu)質屬性。這些分子最初是由公司的生成化學由NVIDIA V100 Tensor Core GPU驅動的人工智能系統(tǒng)Chemistry42其中的基于結構的分子設計算法產生的，并且顯示在細胞實驗和動物模型實驗的有效性。
這些實驗數(shù)據(jù)隨后反饋給人工智能系統(tǒng)，人工智能再次設計新一批的化合物優(yōu)化活性及成藥性，并再次驗證。
經過數(shù)輪設計-合成-評估-優(yōu)化-重新設計循環(huán)后，目前已經確定了臨床前候選化合物。Insilico的臨床前候選化合物通過了公司內部和外部纖維化疾病領域專家的嚴格評估，已進入臨床前研究階段。
此外，公司還通過人工智能預測此IPF新靶點、新分子的二期臨床試驗成功機率很高。Insilico目前正在進行IND申報實驗，目標是在2022年初進行臨床研究。
Insilico歡迎和期待與制藥公司合作，共同進行II期后的藥物開發(fā)。
盡管圍繞新藥研發(fā)的熱門話題通常集中在何時發(fā)現(xiàn)新靶點或何時新藥進入臨床試驗，但目前最適合創(chuàng)新和對業(yè)務影響最大的領域是從靶點發(fā)現(xiàn)到臨床開發(fā)之間。
開創(chuàng)歷史的Insilico
2019年，Insilico開創(chuàng)了歷史，它發(fā)明并推出了一種新的用于藥物發(fā)現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)，能夠在21天從始至終創(chuàng)造出全新的分子，花費僅約15萬美元。由于靶點發(fā)現(xiàn)的失敗率約為95%，Insilico當時解決了該行業(yè)藥物發(fā)現(xiàn)的最大瓶頸之一。Insilico的人工智能軟件以利用現(xiàn)代人工智能技術的生成化學為驅動，能夠快速生成具有特定性質的新型分子結構。
作為首家探索使用生成性對抗網絡（GAN）和生成式強化學習（RL）人工智能技術進行藥物發(fā)現(xiàn)的公司，Insilico的人工智能軟件的成功是向業(yè)界展示首次成功發(fā)現(xiàn)和生成新的臨床候選化合物的科學驗證。
Zhavoronkov博士發(fā)言表示：
“深度學習革命的巔峰可以追溯到2014年，那時由NVIDIA GPU和AI軟件加速的深度學習系統(tǒng)開始在圖像識別和生成性對抗網絡方面超越人類。同年，公司成立。2016年，我們通過實驗驗證，深度學習系統(tǒng)可以從組學數(shù)據(jù)中識別新的生物靶點。自2017年-2019年，我們不斷證明，生成式人工智能可以發(fā)明和設計在人類細胞和動物體內有活性的新分子。
但是還有一個大難題—人工智能能否為一個沒有已知的抑制劑、也未在疾病中得到驗證的新靶點設計出一種新的分子？現(xiàn)在，我們已經成功地將生物學和化學結合起來，并獲得能夠作用于一個新的靶點的臨床前候選藥物提名，目的是將其用于人類臨床試驗，這是一個亟待解決的、數(shù)量級更復雜、風險更大的難題。
據(jù)我所知，這是首例人工智能成功發(fā)現(xiàn)一個新靶點，并設計一個能夠作用于大人群疾病適應癥的臨床前候選新藥。這對我們來說是一個重要的里程碑。我們最終的‘登月計劃’是解決人類的衰老問題，這需要我們擁有更多更可靠的人工智能技術，幫助我們理解和調控其他慢性疾病中的人類生物學。”
此外，Insilico將獲得巨額資金支持，用于在多種新藥物靶點上開展藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)。公司已經利用自主研發(fā)的Pharma.AI軟件，為制藥和生物技術公司提供靶點發(fā)現(xiàn)和生成化學系統(tǒng)服務和支持。PandaOmics靶點發(fā)現(xiàn)AI系統(tǒng)可作為軟件服務提供，Chemistry42小分子生成化學平臺已于2020年9月開始在藥企用戶現(xiàn)場安裝和部署。迄今為止，全球最先進的制藥公司已開始采用我司的Chemistry42分子生成和設計平臺，PandaOmics則在多個著名學術機構和制藥公司的藥物靶點發(fā)現(xiàn)部門采用。
Insilico同時宣布，公司將繼續(xù)壯大科研隊伍，已經在上海建立了一支由20多位資深藥物研發(fā)人員組成的團隊，由首席科學官（CSO）任峰博士領導，他于今年2月加入Insilico。此前相繼擔任美迪西生物醫(yī)藥公司生物部和化學部高級副總裁、GSK葛蘭素史克公司化學總監(jiān)。該團隊負責將人工智能發(fā)現(xiàn)的新藥項目推進到臨床試驗，并創(chuàng)建廣泛的臨床前/臨床藥物產品組合。
