Идиопатический легочный фиброз приводит к хроническому рубцеванию легочной ткани, что затрудняет дыхание. Болезнь затрагивает 5 млн человек во всем мире, в основном старше 60 лет, и имеет высокий уровень смертности. Причина заболевания неизвестна, и лечения нет, но некоторые методы могут помочь облегчить симптомы и замедлить прогрессирование. Фиброз тесно связан с процессом старения.
В новом исследовании ученые использовали генеративный искусственный интеллект для поиска антифиброзной мишени и ее ингибитора, что значительно сократило традиционные сроки разработки лекарств, которые часто охватывают более десяти лет. Эта работа была завершена за 18 месяцев, от открытия цели до выдвижения доклинических лекарств-кандидатов.
Ученые сначала обучили механизм идентификации целей на платформе искусственного интеллекта Insilico, используя данные и публикации о легочном фиброзе. С помощью искусственного интеллекта было обнаружено, что белок TNIK может стать перспективной мишенью для борьбы с фиброзом. Далее исследователи применили генеративную химическую машину для создания 80 кандидатов на малые молекулы и выбрали оптимальный ингибитор под названием INS018_055.
Клинические испытания этого ингибитора фазы 2a пройдут в Китае и США с участием 60 пациентов в каждом. Тесты будут оценивать безопасность, переносимость и фармакокинетику (то, как организм взаимодействует с веществом с течением времени), а также предварительную эффективность в отношении функции легких у пациентов на ИЛФ.
Хотя ИИ обладает потенциалом для ускорения задач по поиску лекарств на ранних стадиях, он не сокращает продолжительность клинических испытаний. Этот процесс по-прежнему требует много времени для этического и нормативного одобрения, набора пациентов, непосредственно лечения и анализа данных.
Insilico — глобальная биотехнологическая компания с офисами и исследователями в Гонконге, материковом Китае, Европе, на Ближнем Востоке и в Северной Америке. Компания заявила, что ее методология, основанная на искусственном интеллекте, сделала открытие лекарств быстрее и эффективнее и является доказательством многообещающего потенциала генеративного ИИ для преобразования отрасли. Еще в 2014 году компания начала обучать глубокие нейронные сети для понимания старения человека. По словам основателя и генерального директора Алекса Жаворонкова, без изучения старения человека нельзя понять большинство болезней.
