AIが設計した薬が初めて臨床試験の第2段階に入った。最近、この薬の開発チームは、どのようにしてこれほど早く開発したのかを概説する論文を発表しました。
作られた インシリコ医学ニューヨークと香港に本拠を置くバイオテクノロジー企業であるこの薬剤候補は、肺が硬くなり、時間の経過とともに傷跡が残る致命的な病気である特発性肺線維症を標的としている。損傷は不可逆的であり、呼吸がますます困難になります。この病気には既知の誘因はありません。科学者たちは、治療の潜在的な標的として病気の背後にある可能性のあるタンパク質や分子を見つけるのに苦労してきました。
医薬品化学者にとって、この病気の治療法の開発は悪夢です。 Insilico Medicine の創設者兼 CEO であるアレックス・ザボロンコフ博士にとって、この挑戦は、AI を使用して創薬プロセスを変革し、致命的な病気と闘う何百万人もの人々に希望を与える可能性のある概念実証となる可能性があります。
ISM018_055と名付けられたこの薬には、開発プロセス全体を通じてAIが導入されていた。と ファーマ.AI同社の創薬プラットフォームを利用して、チームは複数の AI 手法を使用してこの疾患の潜在的な標的を見つけ、有望な薬剤候補を生成しました。
ISM018_055 は、細胞および動物モデルの瘢痕化を軽減する能力で際立っていました。昨年、この薬はニュージーランドと中国で健康なボランティア126人を対象に安全性をテストする第I相臨床試験を完了し、見事に合格した。チームは現在、 プラットフォーム全体について説明しました そしてそのデータを ネイチャー·バイオテクノロジー.
標的の発見から第 I 相臨床試験の完了までの創薬のタイムラインは次のとおりです。 XNUMX年くらい。 AI を使用することで、Insilico はこれらのステップをその約半分の時間で完了しました。
「早い段階で、AI を使用して創薬プロセスをエンドツーエンドでスピードアップし、改善できる可能性を感じました」とザボロンコフ氏は語った。 特異点ハブ。このコンセプトは当初、創薬コミュニティからは懐疑的な意見がありました。 ISM018_055 では、チームは AI プラットフォームを「究極のテストにさらしています。新しい標的を発見し、その標的を阻害する新しい分子をゼロから設計し、テストして、患者を対象とした臨床試験にまで持ち込む」というものです。
AIが設計したこの薬がドラッグストアに届くまでには登らなければならない山がある。今のところ、健康なボランティアにおいてのみ安全であることが示されている。会社が立ち上げた 第II相臨床試験 昨年の夏には、この薬の安全性をさらに調査し、この病気を持つ人々に対するその有効性の試験を開始する予定だ。
「多くの企業が創薬のさまざまなステップを改善するために AI に取り組んでいます。」 と ノーベル化学賞受賞者のマイケル・レビット博士は、この研究には関与していなかった。 「Insilico は、新しい標的を特定しただけでなく、初期の創薬プロセス全体を加速し、AI 手法の検証に非常に成功しました。」
この仕事は「私にとってとてもエキサイティングだ」と彼は言う。
ロングゲーム
創薬の最初の段階は、一か八かのギャンブルに似ています。
科学者は、病気を引き起こす可能性が高い体内の標的を選択し、標的に干渉する化学物質を綿密に設計します。次に、候補者は無数の好ましい特性について精査されます。たとえば、錠剤として、または注射ではなく吸入器で吸収できますか?薬剤は瘢痕化を防ぐのに十分なレベルで標的に到達することができるでしょうか?腎臓で簡単に分解されて排出されるのでしょうか？結局のところ、安全なのでしょうか？
発見から承認までの検証プロセス全体には、10 年以上と数十億ドルがかかる場合があります。ほとんどの場合、ギャンブルは報われません。だいたい 90パーセント 当初有望だった薬剤候補のうちの数は臨床試験で失敗します。さらに多くの候補者がそこまで到達できません。
最初の段階、つまり潜在的な薬剤の標的を見つけることが重要です。しかし、このプロセスは、原因不明の病気や、がんや加齢に伴う障害などの複雑な健康問題の場合には特に困難です。ザボロンコフ氏は、AI を使えば旅をスピードアップできるのではないかと考えました。過去 10 年間に、チームは人間の協力者を支援するために複数の「AI 科学者」を育成しました。
最初、 パンダオミクスは、複数のアルゴリズムを使用して、大規模なデータセット (遺伝子マップやタンパク質マップ、臨床試験のデータなど) 内の潜在的なターゲットに焦点を当てます。特発性肺線維症の場合、チームはこの病気の患者の組織サンプルから得たデータに基づいてツールをトレーニングし、オンライン科学出版物やこの分野の助成金の世界からテキストを追加しました。
言い換えれば、 パンダオミクス 科学者のように振る舞った。既存の知識を背景として「読み取り」、統合し、臨床試験データを組み込んで、新規性に焦点を当てた疾患の潜在的な標的のリストを作成しました。
TNIK と呼ばれるタンパク質が最良の候補として浮上しました。これまで特発性肺線維症との関連性は示されていなかったが、TNIK は以前から関連性が指摘されていた。 標的 これらは、年齢を重ねるにつれて蓄積される無数の分解された遺伝的および分子的プロセスである複数の「老化の特徴」に関連しています。
潜在的なターゲットを手に入れると、と呼ばれる別の AI エンジンが使用されます。 化学42は、生成アルゴリズムを使用して、TNIK に付着する可能性のある化学物質を見つけました。このタイプの AI は、ChatGPT などの人気のあるプログラムでテキスト応答を生成しますが、新薬を考案することもできます。
「テクノロジーとしての生成 AI は 2020 年から登場していますが、現在、私たちは幅広い商業的認知と画期的な成果の両方を生み出す極めて重要な時期にいます」とザボロンコフ氏は述べています。
ヒト医薬品化学者からの専門家の意見をもとに、チームは最終的に薬剤候補である ISM018_055 を発見しました。この薬は安全で、動物モデルの肺の瘢痕を軽減するのに効果的でした。驚くべきことに、老化によってよく起こる線維症から皮膚や腎臓を保護することもありました。
2021年後半、研究チームはオーストラリアでこの薬の安全性を調べる臨床試験を開始した。すぐにニュージーランドと中国でも他の人が続きました。健康なボランティアにおける結果は有望でした。 AIが設計したこの薬は、錠剤として服用すると肺に容易に吸収され、その後分解されて体から排出され、目立った副作用はありませんでした。
これは、AI ベースの創薬の概念実証です。 「新しい治療法を見つけて開発するこの方法が有効であることを疑いの余地なく証明できました」とザボロンコフ氏は語った。
クラス一位
AIが設計した薬 臨床試験の次の段階に進みました、フェーズ II、米国と中国の両方で 去年の夏。この薬は、臨床試験のゴールドスタンダードである無作為化、二重盲検、プラセボを使用して、この病気の人々を対象に試験が行われています。
「多くの人が創薬のためにAIをやっていると言っています。」 と トロント大学のアラン・アスプル・グジク博士は、この新しい研究には関与していなかった。 「私の知る限り、これは第 II 段階の臨床試験で AI によって生成された最初の薬です。コミュニティとインシリコにとって真のマイルストーンです。」
この薬の成功はまだ当たり前ではありません。医薬品候補は臨床試験中に失敗することがよくあります。しかし、成功すれば、より広い範囲に影響を与える可能性があります。加齢に伴い複数の臓器で線維化が起こりやすくなり、最終的には正常な臓器の機能が停止してしまいます。
「私たちは病気と老化の両方に深く関係している標的を特定したかったのですが、線維症は…老化の主要な特徴です」とザボロンコフ氏は語った。 AI プラットフォームは、最も有望な「抗線維症と老化に関連する二重目的ターゲット」の 1 つを発見しました。これは、特発性肺線維症の人々の命を救うだけでなく、潜在的に私たち全員の老化を遅らせる可能性があります。
この研究には関与していなかったアーヘン工科大学のクリストフ・クッペ博士にとって、この研究は創薬の軌道を再構築する可能性のある「画期的な出来事」だという。
ISM018_055 は現在第 II 相試験中であるため、ザボロンコフ氏は AI と科学者が協力して新しい治療法をスピードアップする未来を構想しています。 「私たちは、この（取り組み）がさらなる信頼とさらなるパートナーシップを促進し、AI主導の創薬の価値について残りの懐疑論者を説得するのに役立つことを願っています」と彼は述べた。
画像クレジット: インシリコ
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- 情報源： https://singularityhub.com/2024/03/18/an-ai-designed-drug-is-moving-toward-approval-at-an-impressive-clip/
