|
--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)臨床前開發(fā)，同時(shí)節(jié)約了數(shù)百萬美元的藥物開發(fā)成本。 香港，上海— 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(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(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10%～30%的病人有療效?；颊咴诩膊⊥砥诳垦醑熖岣呱尜|(zhì)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(diǎn)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(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)過程中的另一瓶頸，這一過程花費(fèi)了非常少的成本和時(shí)間?！?br> AI改寫藥物發(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(gè)小分子化合物。 傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)首先是對數(shù)萬個(gè)小分子進(jìn)行測試篩選，然后進(jìn)一步合成和測試數(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人類患者的臨床試驗(yàn)。整個(gè)過程緩慢且成本昂貴，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的障礙是，整個(gè)研發(fā)過程涉及的大量研發(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)的開創(chuàng)者和領(lǐng)導(dǎo)者”，“通過創(chuàng)建首個(gè)通用系統(tǒng)，將藥物開發(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)以及將來的臨床試驗(yàn)結(jié)果預(yù)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(jī)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(gè)與纖維化相關(guān)的全新潛在靶點(diǎn)開始研究，將適應(yīng)癥范圍逐步縮小到專門針對IPF的一個(gè)新靶點(diǎn)。 靶點(diǎn)確定后，Insilico通過人工智能化學(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)過數(shù)輪設(shè)計(jì)-合成-評估-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了公司內(nèi)部和外部纖維化疾病領(lǐng)域?qū)＜业膰?yán)格評估，已進(jìn)入臨床前研究階段。 此外，公司還通過人工智能預(yù)測此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(fèi)僅約15萬美元。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)了生成對抗網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)開始在圖像識別領(lǐng)域超越人類。同年，公司成立。2016年，我們通過實(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，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。這對我們來說是一個(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)上開展藥物發(fā)現(xiàn)和開發(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(jìn)的制藥公司已開始采用我司的Chemistry42分子生成和設(shè)計(jì)平臺，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。 查詢詳情，敬請聯(lián)絡(luò)： 周舟 女士 電子郵件：Subrina.zhou@insilico.ai 業(yè)界評論、行業(yè)現(xiàn)狀及其他信息 “未來十年，中國將成為全球醫(yī)藥創(chuàng)新的重要力量，中國將在藥物的原發(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，即通過自主研發(fā)的Pharma.AI平臺提供人工智能驅(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)平臺的支持下，快速研發(fā)推進(jìn)針對特發(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?！?nbsp;—?jiǎng)?chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(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)過晚?！薄ㄊ款D大學(xué)名譽(yù)教授Charles Cantor博士，Insilico Medicine科學(xué)顧問委員會成員，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。通過在藥物發(fā)現(xiàn)過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?！薄鄠惗啻髮W(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。針對選中靶點(diǎn)，AI全面利用現(xiàn)有信息，去評估各個(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，公開報(bào)道顯示，在此次新冠疫情中，中國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，不僅會對制藥產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，而且將對化工產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生廣泛影響。 
|
|
|
