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          Insilico Medicine全球首次利用人工智能發(fā)現(xiàn)新機(jī)制特發(fā)性肺纖維化藥物
          --Insilico在臨床前候選藥物選擇方面突破刷新了速度和最低成本的紀(jì)錄—大大加快和推進(jìn)臨床前開(kāi)發(fā),同時(shí)節(jié)約了數(shù)百萬(wàn)美元的藥物開(kāi)發(fā)成本。
           
          香港,上海— Insilico Medicine在人工智能和新藥開(kāi)發(fā)方面取得突破—首次將生物學(xué)和化學(xué)生成學(xué)相結(jié)合,發(fā)現(xiàn)一種全新機(jī)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(guò)多次人類細(xì)胞和動(dòng)物模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。IPF牽涉多種疾病,影響多個(gè)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(wàn)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(xué)界尚不清楚其發(fā)病機(jī)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(guò)5年。
           
          廣泛的肺纖維化容易并發(fā)肺癌,晚期也會(huì)出現(xiàn)肺動(dòng)脈高壓?,F(xiàn)用于治療IPF的藥物已在臨床使用30多年,僅對(duì)10%~30%的病人有療效。患者在疾病晚期靠氧療提高生存質(zhì)量,但情況不容樂(lè)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(diǎn)與正確的疾病聯(lián)系起來(lái)是藥物研發(fā)的最大挑戰(zhàn)”,“隨著今天我們實(shí)現(xiàn)第一個(gè)人工智能發(fā)現(xiàn)和科學(xué)驗(yàn)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(guò)程中的另一瓶頸,這一過(guò)程花費(fèi)了非常少的成本和時(shí)間?!?br> 
          AI改寫(xiě)藥物發(fā)現(xiàn)的歷史
           
          從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床前候選藥物的發(fā)明,Insilico僅用時(shí)不到18個(gè)月,就實(shí)現(xiàn)了靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子生成和通過(guò)傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,動(dòng)物體內(nèi)IPF療效確認(rèn)及安全性評(píng)估,總成本約為180萬(wàn)美元,其他纖維化疾病療效研究總成本約為80萬(wàn)美元,合成和測(cè)試了不超過(guò)80個(gè)小分子化合物。
           
          傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)首先是對(duì)數(shù)萬(wàn)個(gè)小分子進(jìn)行測(cè)試篩選,然后進(jìn)一步合成和測(cè)試數(shù)百個(gè)分子,以便得到少數(shù)幾個(gè)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(guò)人類患者的臨床試驗(yàn)。整個(gè)過(guò)程緩慢且成本昂貴,平均耗時(shí)10年,花費(fèi)十?dāng)?shù)億美元。
           
          另一個(gè)進(jìn)一步阻礙新藥推向市場(chǎng)的障礙是,整個(gè)研發(fā)過(guò)程涉及的大量研發(fā)步驟—每一階段花費(fèi)數(shù)百至數(shù)千萬(wàn)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(wù)部門分散進(jìn)行的。
           
          Zhavoronkov博士表示:“我們正在改寫(xiě)藥物發(fā)現(xiàn)的歷史,成為首個(gè)、也是唯一一個(gè)以人工智能為驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)集成系統(tǒng)的開(kāi)創(chuàng)者和領(lǐng)導(dǎo)者”,“通過(guò)創(chuàng)建首個(gè)通用系統(tǒng),將藥物開(kāi)發(fā)的所有領(lǐng)域從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、小分子化合物設(shè)計(jì)以及將來(lái)的臨床試驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)聯(lián)系起來(lái),Insilico的人工智能平臺(tái)將能夠支持藥物研發(fā)的每一階段的發(fā)展?!?br> 
          AI如何發(fā)現(xiàn)新機(jī)制特發(fā)性肺纖維化藥物
           
          Insilico Medicine從通過(guò)人工智能發(fā)現(xiàn)的20個(gè)與纖維化相關(guān)的全新潛在靶點(diǎn)開(kāi)始研究,將適應(yīng)癥范圍逐步縮小到專門針對(duì)IPF的一個(gè)新靶點(diǎn)。
           
          靶點(diǎn)確定后,Insilico通過(guò)人工智能化學(xué)生成系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一組新的化合物來(lái)選擇性地抑制這個(gè)新靶點(diǎn)。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(zhì)、安全性,及藥物特有的多個(gè)優(yōu)質(zhì)屬性。這些分子最初是由公司的生成化學(xué)人工智能系統(tǒng)Chemistry42其中的基于結(jié)構(gòu)的分子設(shè)計(jì)算法產(chǎn)生的,并且顯示在細(xì)胞實(shí)驗(yàn)和動(dòng)物模型實(shí)驗(yàn)的有效性。
           
          這些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)隨后反饋給人工智能系統(tǒng),人工智能再次設(shè)計(jì)新一批的化合物優(yōu)化活性及成藥性,并再次驗(yàn)證。
           
          經(jīng)過(guò)數(shù)輪設(shè)計(jì)-合成-評(píng)估-優(yōu)化-重新設(shè)計(jì)循環(huán)后,目前已經(jīng)確定了臨床前候選化合物。Insilico的臨床前候選化合物通過(guò)了公司內(nèi)部和外部纖維化疾病領(lǐng)域?qū)<业膰?yán)格評(píng)估,已進(jìn)入臨床前研究階段。
           
          此外,公司還通過(guò)人工智能預(yù)測(cè)此IPF新靶點(diǎn)、新分子的二期臨床試驗(yàn)成功機(jī)率很高。Insilico目前正在進(jìn)行IND申報(bào)實(shí)驗(yàn),目標(biāo)是在2022年初進(jìn)行臨床研究。
           
          Insilico歡迎和期待與制藥公司合作,共同進(jìn)行II期后的藥物開(kāi)發(fā)。
           
          盡管圍繞新藥研發(fā)的熱門話題通常集中在何時(shí)發(fā)現(xiàn)新靶點(diǎn)或何時(shí)新藥進(jìn)入臨床試驗(yàn),但目前最適合創(chuàng)新和對(duì)業(yè)務(wù)影響最大的領(lǐng)域是從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床開(kāi)發(fā)之間。
           
          開(kāi)創(chuàng)歷史的Insilico
           
          2019年,Insilico開(kāi)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(fèi)僅約15萬(wàn)美元。由于靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的失敗率約為95%,Insilico當(dāng)時(shí)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(shù)的生成化學(xué)為驅(qū)動(dòng),能夠快速生成具有特定性質(zhì)的新型分子結(jié)構(gòu)。
           
          作為首家探索使用生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和生成式強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)人工智能技術(shù)進(jìn)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(xué)驗(yàn)證。
           
          Zhavoronkov博士發(fā)言表示:
           
          “深度學(xué)習(xí)革命的巔峰可以追溯到2014年,那時(shí)出現(xiàn)了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)開(kāi)始在圖像識(shí)別領(lǐng)域超越人類。同年,公司成立。2016年,我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以從組學(xué)數(shù)據(jù)中識(shí)別新的生物靶點(diǎn)。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(shè)計(jì)在人類細(xì)胞和動(dòng)物體內(nèi)有活性的新分子。
           
          但是還有一個(gè)大難題—人工智能能否為一個(gè)沒(méi)有已知的抑制劑、也未在疾病中得到驗(yàn)證的新靶點(diǎn)設(shè)計(jì)出一種新的分子?現(xiàn)在,我們已經(jīng)成功地將生物學(xué)和化學(xué)結(jié)合起來(lái),并獲得能夠作用于一個(gè)新的靶點(diǎn)的臨床前候選藥物提名,目的是將其用于人類臨床試驗(yàn),這是一個(gè)亟待解決的、數(shù)量級(jí)更復(fù)雜、風(fēng)險(xiǎn)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(gè)新靶點(diǎn),并設(shè)計(jì)一個(gè)能夠作用于大人群疾病適應(yīng)癥的臨床前候選新藥。這對(duì)我們來(lái)說(shuō)是一個(gè)重要的里程碑。我們最終的‘登月計(jì)劃’是解決人類的衰老問(wèn)題,這需要我們擁有更多更可靠的人工智能技術(shù),幫助我們理解和調(diào)控其他慢性疾病中的人類生物學(xué)?!?br> 
          此外,Insilico將獲得巨額資金支持,用于在多種新藥物靶點(diǎn)上開(kāi)展藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)。公司已經(jīng)利用自主研發(fā)的Pharma.AI軟件,為制藥和生物技術(shù)公司提供靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和生成化學(xué)系統(tǒng)服務(wù)和支持。PandaOmics靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)AI系統(tǒng)可作為軟件服務(wù)提供,Chemistry42小分子生成化學(xué)平臺(tái)已于2020年9月開(kāi)始在藥企用戶現(xiàn)場(chǎng)安裝和部署。迄今為止,全球最先進(jìn)的制藥公司已開(kāi)始采用我司的Chemistry42分子生成和設(shè)計(jì)平臺(tái),PandaOmics則在多個(gè)著名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和制藥公司的藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)部門采用。
           
          Insilico同時(shí)宣布,公司將繼續(xù)壯大科研隊(duì)伍,已經(jīng)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(tuán)隊(duì),由首席科學(xué)官(CSO)任峰博士領(lǐng)導(dǎo),他于今年2月加入Insilico。此前相繼擔(dān)任美迪西生物醫(yī)藥公司生物部和化學(xué)部高級(jí)副總裁、GSK葛蘭素史克公司化學(xué)總監(jiān)。該團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)將人工智能發(fā)現(xiàn)的新藥項(xiàng)目推進(jìn)到臨床試驗(yàn),并創(chuàng)建廣泛的臨床前/臨床藥物產(chǎn)品組合。   
           
          此新聞稿由Insilico Medicine發(fā)布。
          查詢?cè)斍椋凑?qǐng)聯(lián)絡(luò):
          周舟 女士          
          電子郵件:Subrina.zhou@insilico.ai
           
          業(yè)界評(píng)論、行業(yè)現(xiàn)狀及其他信息
           
          “未來(lái)十年,中國(guó)將成為全球醫(yī)藥創(chuàng)新的重要力量,中國(guó)將在藥物的原發(fā)性創(chuàng)新上成為引領(lǐng)者和推動(dòng)者。藥物研發(fā)是人工智能最重要和最大的應(yīng)用場(chǎng)景之一,人工智能則是藥物研發(fā)最重大的技術(shù)紅利之一。AI賦能藥物研發(fā),既能夠縮短藥物研發(fā)的時(shí)間,又能夠大大降低成本。Insilico不僅僅在技術(shù)上是領(lǐng)先的AI輔助藥物研發(fā)企業(yè),同時(shí),也創(chuàng)造了獨(dú)特的,充滿潛力和希望的商業(yè)模式,即通過(guò)自主研發(fā)的Pharma.AI平臺(tái)提供人工智能驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)和軟件,以及自主開(kāi)發(fā)臨床前項(xiàng)目?!薄獑⒚鲃?chuàng)投主管合伙人梁颕宇,福布斯全球最佳創(chuàng)投人
           
          “創(chuàng)新工場(chǎng)投資Insilico Medicine英矽智能,從早期看好公司專注把前沿AI技術(shù)與新藥研發(fā)相結(jié)合的創(chuàng)新能力。這次在AI技術(shù)平臺(tái)的支持下,快速研發(fā)推進(jìn)針對(duì)特發(fā)性肺纖維化病癥的潛在的首創(chuàng)藥物分子,并成功達(dá)到臨床前候選藥物的里程碑,一定程度上驗(yàn)證了 AI算法結(jié)合藥物化學(xué)與生命科學(xué),能夠更高效的研發(fā)出有巨大潛力的候選藥物分子,在全球范圍內(nèi)是個(gè)標(biāo)志性的里程碑。Insilico Medicine創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov博士帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì),結(jié)合AI科學(xué)家和新藥研發(fā)科學(xué)家,兼具嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)方法論及以AI造福人類的愿景,是把AI用于解決真實(shí)世界重大挑戰(zhàn)的具體實(shí)踐。” —?jiǎng)?chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO李開(kāi)復(fù)博士
           
          “藥物發(fā)現(xiàn)中最困難的步驟和最大的謎團(tuán)之一在于靶點(diǎn)驗(yàn)證,特別是確定在臨床環(huán)境中有強(qiáng)大影響力的靶點(diǎn)。通過(guò)人工智能的努力,Insilico Medicine成功地解決了藥物發(fā)現(xiàn)中最大的謎團(tuán)之一?!薄履鞲绱髮W(xué)(University of New Mexico)翻譯信息學(xué)部門教授兼主任Tudor Oprea博士,一位經(jīng)驗(yàn)豐富的藥物發(fā)現(xiàn)者,在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域擁有25年的行業(yè)和學(xué)術(shù)經(jīng)驗(yàn) 
           
          “在藥物研發(fā)中,速度就是一切。一種藥物批準(zhǔn)用于人類使用的相關(guān)成本至少有90%是在臨床試驗(yàn)的后期階段。憑借其人工智能驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)通用系統(tǒng),Insilico讓研究人員能夠在藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程的許多階段、以及臨床試驗(yàn)之前,更快更早地排除失敗的方法,以免為時(shí)過(guò)晚?!薄ㄊ款D大學(xué)名譽(yù)教授Charles Cantor博士,Insilico Medicine科學(xué)顧問(wèn)委員會(huì)成員,Sequenom Inc.聯(lián)合創(chuàng)始人,Retrotope Inc.聯(lián)合創(chuàng)始人
           
          “Insilico Medicine的這一成就再次證明了人工智能是藥物發(fā)現(xiàn)的強(qiáng)有力工具。通過(guò)在藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程中盡可能多的步驟中使用人工智能,可以大大減少有效療法研發(fā)的時(shí)間和成本。”—多倫多大學(xué)化學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授、人工智能公司Kebotix和Zapata Computing聯(lián)合創(chuàng)始人Alán Aspuru Guzik博士
           
          人工智能用于藥物研究的行業(yè)現(xiàn)狀
           
          目前,AI廣泛用于化學(xué)藥物研究,主要用于發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn),藥物篩選、結(jié)構(gòu)優(yōu)化,以及合成分析:
           
          發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn)。AI可以從浩瀚文獻(xiàn)中,搜索潛藏的靶點(diǎn)信息,并對(duì)比不同靶點(diǎn)信息的潛力,選擇潛力較大的靶點(diǎn)進(jìn)行藥物研發(fā)。
           
          藥物篩選和結(jié)構(gòu)優(yōu)化。針對(duì)選中靶點(diǎn),AI全面利用現(xiàn)有信息,去評(píng)估各個(gè)候選分子與靶點(diǎn)直接的相互作用能力,篩選出和優(yōu)化出最適合的分子。
           
          確定合成路線。不同于傳統(tǒng)的逆合成分析,AI可以在極短時(shí)間內(nèi),預(yù)測(cè)出跟藥物化學(xué)家完美匹配的合成路線。
           
          此外,AI還應(yīng)用于其他化學(xué)藥物,比如,公開(kāi)報(bào)道顯示,在此次新冠疫情中,中國(guó)工程院院士李蘭娟就利用AI的篩選功能,發(fā)現(xiàn)不同已有藥物對(duì)新冠病毒的有效率,快速完成舊藥新用。此外,AI還能使化學(xué)藥物更快速地進(jìn)入臨床試驗(yàn)、更快速確定疾病診斷標(biāo)志物等。
           
          AI用于藥物研發(fā),有廣闊的前景,不僅會(huì)對(duì)制藥產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,而且將對(duì)化工產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生廣泛影響。
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