人工智能设计的药物首次进入临床试验的第二阶段。最近，该药物背后的团队发表了一篇论文，概述了他们如何如此快速地开发该药物。
由制成 硅医学是一家总部位于纽约和香港的生物技术公司，该候选药物针对特发性肺纤维化，这是一种致命的疾病，随着时间的推移，会导致肺部硬化和疤痕。这种损害是不可逆转的，导致呼吸变得越来越困难。这种疾病没有已知的诱因。科学家们一直在努力寻找可能导致该疾病的蛋白质或分子作为潜在的治疗靶点。
对于药物化学家来说，开发治疗这种疾病的方法是一场噩梦。对于 Insilico Medicine 创始人兼首席执行官 Alex Zhavoronkov 博士来说，这一挑战代表了一个潜在的概念验证，可以利用人工智能改变药物发现过程，并为数百万与这种致命疾病作斗争的人带来希望。
该药物被称为 ISM018_055，在整个开发过程中都融入了人工智能。和 医药人工智能在该公司的药物设计平台上，团队使用多种人工智能方法来寻找疾病的潜在靶点，然后生成有前途的候选药物。
ISM018_055 因其减少细胞和动物模型中疤痕的能力而脱颖而出。去年，该药物在新西兰和中国完成了针对 126 名健康志愿者的 I 期临床试验，以测试其安全性，并顺利通过。团队现在有 描述了他们的整个平台 并发布了他们的数据 自然·生物技术“.
药物发现的时间表，从找到靶点到完成 I 期临床试验，是 大约七年。借助人工智能，Insilico 在大约一半的时间内完成了这些步骤。
“我很早就看到了使用人工智能从头到尾加速和改进药物发现过程的潜力，”扎沃龙科夫告诉 奇异枢纽。这一概念最初遭到药物发现界的怀疑。通过ISM018_055，该团队正在将他们的人工智能平台“进行终极测试——发现一个新的目标，从头开始设计一个新的分子来抑制该目标，对其进行测试，并将其一路带入患者的临床试验。”
这种人工智能设计的药物在到达药店之前还有很长的路要走。目前，它仅在健康志愿者中被证明是安全的。公司推出 II期临床试验 去年夏天，该机构将进一步研究该药物的安全性，并开始测试其对患有这种疾病的人的疗效。
“许多公司正在研究人工智能，以改进药物发现的不同步骤，” 说过 诺贝尔化学奖获得者迈克尔·莱维特博士没有参与这项工作。 “Insilico……不仅发现了一个新的靶标，还加速了整个早期药物发现过程，而且他们已经相当成功地验证了他们的人工智能方法。”
他说，这项工作“让我兴奋不已”。
长游戏
药物发现的第一阶段有点像高风险的赌博。
科学家们在体内选择一个可能导致疾病的目标，然后精心设计化学物质来干扰该目标。然后对候选人进行仔细审查，以找出无数更可取的特性。例如，它可以作为药丸或吸入器而不是注射剂被吸收吗？药物能否以足够高的水平达到目标以阻止疤痕形成？是否容易被肾脏分解和排除？最后，安全吗？
整个验证过程，从发现到批准，可能需要十多年的时间和数十亿美元的时间。大多数时候，赌博没有回报。大致 90 percent 最初有希望的候选药物在临床试验中失败。甚至还有更多的候选人没能走到这一步。
第一阶段——寻找潜在药物的靶点——至关重要。但对于原因不明的疾病或癌症和年龄相关疾病等复杂的健康问题，这一过程尤其困难。扎沃龙科夫想知道人工智能是否可以加快这一进程。在过去的十年中，该团队培养了几位“人工智能科学家”来帮助他们的人类合作者。
首先， 熊猫组学，使用多种算法将大型数据集中的潜在目标归零，例如遗传或蛋白质图谱以及来自临床试验的数据。对于特发性肺纤维化，该团队根据来自该疾病患者的组织样本的数据对该工具进行了训练，并添加了来自该领域的大量在线科学出版物和资助的文本。
换言之， 熊猫组学 表现得像个科学家。它“读取”并综合现有知识作为背景，并结合临床试验数据来生成该疾病的潜在目标列表，重点是新颖性。
一种名为 TNIK 的蛋白质成为最佳候选者。尽管之前并未发现 TNIK 与特发性肺纤维化有关，但 目标 与多种“衰老标志”相关——随着年龄的增长，基因和分子过程不断被破坏。
有了潜在目标，另一个人工智能引擎，称为 化学42，使用生成算法来寻找可以锁定 TNIK 的化学物质。这种类型的人工智能可以在 ChatGPT 等流行程序中生成文本响应，但它也可以发明新药物。
“生成式人工智能作为一项技术自 2020 年以来就已出现，但现在我们正处于广泛商业意识和突破性成就的关键时刻，”Zhavoronkov 说。
根据人类药物化学家的专家意见，该团队最终找到了候选药物：ISM018_055。该药物在动物模型中安全有效地减少肺部疤痕。令人惊讶的是，它还可以保护皮肤和肾脏免受纤维化的影响，而纤维化通常发生在衰老过程中。
2021年底，该团队在澳大利亚启动了一项临床试验，测试该药物的安全性。其他国家很快在新西兰和中国跟进。在健康志愿者中的结果是有希望的。这种人工智能设计的药物作为药丸服用时很容易被肺部吸收，然后分解并从体内排出，没有明显的副作用。
这是基于人工智能的药物发现的概念证明。 “我们能够毫无疑问地证明这种寻找和开发新疗法的方法是有效的，”扎沃龙科夫说。
班级第一
AI设计的药物 进入下一阶段的临床试验，第二阶段，在美国和中国 上个夏天。该药物正在使用临床试验的黄金标准在患有这种疾病的人身上进行测试：随机、双盲和安慰剂。
“很多人说他们正在利用人工智能来发现药物，” 说过 多伦多大学的艾伦·阿斯普鲁-古兹克博士没有参与这项新研究。 “据我所知，这是第一个进入二期临床试验的人工智能药物。对于社区和 Insilico 来说，这是一个真正的里程碑。”
该药物的成功仍不确定。候选药物在临床试验期间经常失败。但如果成功的话，它可能会影响更广泛的范围。随着年龄的增长，多个器官很容易发生纤维化，最终导致正常器官功能停止。
“我们希望找到一个与疾病和衰老密切相关的靶标，而纤维化……是衰老的一个主要标志，”扎沃龙科夫说。该人工智能平台发现了最有前途的“与抗纤维化和衰老相关的双重目标”之一，这不仅可以挽救特发性肺纤维化患者的生命，还可能延缓我们所有人的衰老。
对于没有参与这项工作的亚琛工业大学的 Christoph Kuppe 博士来说，这项研究是一个“里程碑”，可以重塑药物发现的轨迹。
随着 ISM018_055 目前正在进行 II 期试验，Zhavoronkov 正在设想人工智能和科学家合作加速新治疗的未来。他说：“我们希望这项工作能够增强信心，建立更多合作伙伴关系，并说服任何对人工智能驱动的药物发现价值持怀疑态度的人。”
图片来源：Insilico
