Инновационная фармацевтическая компания Insilico Medicine добилась впечатляющего достижения, представив первый в мире препарат, разработанный с использованием передовых генеративных моделей искусственного интеллекта.

Этот революционный подход позволил сократить длительность первой фазы клинических испытаний нового лекарства до рекордно низких двух лет – что в три раза быстрее, чем обычно требуется для этого этапа.

Создание новых лекарственных препаратов – сложный и трудоемкий процесс. Статистика показывает, что более 90% разработок заканчиваются неудачей, требуя при этом колоссальных финансовых вложений – исчисляемых миллиардами долларов. Кроме того, на доклинические исследования клеток, тканей, испытания на животных моделях и клинические испытания на людях может уходить десятилетия.

Согласно оценкам компании Insilico Medicine, если бы разработка их нового препарата INS018_055 проводилась традиционными методами, то на нее ушло бы более 400 миллионов долларов и около шести лет времени. Это демонстрирует, насколько трудоемким и ресурсозатратным является классический подход к созданию новых лекарственных средств.

Новое исследование, опубликованное в авторитетном журнале Nature Biotechnology, раскрывает впечатляющие результаты разработки перспективного лекарственного препарата INS018_055 для терапии идиопатического легочного фиброза. Этот относительно редкий, но крайне агрессивный недуг поражает легкие, значительно ухудшая качество жизни пациентов.

Ключевым открытием стало обнаружение и доклиническая оценка принципиально нового ингибитора TNIK, который был выявлен и разработан с применением передовых технологий генеративного искусственного интеллекта. Платформа Insilico позволила ускорить и оптимизировать весь пайплайн создания перспективного лекарственного препарата.

Препарат INS018_055 стал инновационным прорывом в фармацевтической отрасли. Это первый препарат, в котором ключевой терапевтический белок был выявлен и определен как наиболее приоритетная мишень с помощью передовой биологической модели. Более того, молекула-кандидат была сгенерирована с использованием методов генеративной химии.

Разработка этого препарата стала возможной благодаря уникальной платформе Pharma.AI, принадлежащей компании-производителю. Данная платформа включает множество высокоточных моделей машинного обучения, обученных на обширных массивах данных.

Один из инструментов платформы, PandaOmics, позволяет быстро идентифицировать наиболее перспективные терапевтические мишени. Другой инструмент, Chemistry42, использующий методы глубокого обучения, может оперативно генерировать новые потенциальные лекарственные соединения, нацеленные на белки, выявленные с помощью PandaOmics.