Une étude révolutionnaire dirigée par des chercheurs d'Insilico Medicine a révélé le potentiel de l'inhibition du TNIK en tant que stratégie anti-âge innovante. Using an AI-driven robotics laboratory , the team identified INS018_055 (Rentosertib) -a potent small-molecule TNIK previously developed by Insilico Medicine, which has already advanced into clinical trials for idiopathic pulmonary fibrosis (IPF)-as a highly effective senomorphic agent capable d'atténuer la sénescence cellulaire. Les résultats ont été publiés dans Vieillissement et maladie（If = 7.843).
L'IA générative a déjà présenté un potentiel extraordinaire dans la transformation des soins de santé et de la recherche de longévité. Cette étude illustre la façon dont l'IA peut découvrir les opportunités thérapeutiques à double usage, abordant à la fois des indications spécifiques à la maladie comme l'IPF et des processus de vieillissement biologique systémiques plus larges. De plus, il souligne les capacités puissantes de notre laboratoire de robotique dans la validation des expériences précliniques avec une efficacité, une reproductibilité et des analyses impartiales sans précédent. «
Qiuqiong Tang, PhD, biologiste chez Insilico Medicine et premier auteur du journal
Des études antérieures ont montré que la kinase TNIK (TRAF2 et NCK interagit en NCK) joue un rôle essentiel dans le processus de sénescence cellulaire en orchestrant les voies de signalisation clés étroitement liées à la sénescence et à la fibrose cellulaire. Dans cette publication récente, les chercheurs ont évalué le potentiel de Rentosertib en tant qu'agent sénomorphe en utilisant une approche complète qui combinait des modèles de sénescence in vitro, une analyse des données multi-omiques et des évaluations mécanistes.
L'étude a notamment été menée exclusivement dans le laboratoire de robotique de pointe d'Insilico, basée sur l'AI, en tirant parti du flux de travail avancé d'agent AI à travers plusieurs étapes, y compris le traitement des échantillons et le contrôle de la qualité, le dépistage à haut débit, l'imagerie, le séquençage de nouvelle génération et Analyse alimentée par AI. Le flux de travail AI-Agent améliore non seulement l'efficacité mais assure également des résultats reproductibles cohérents tout en minimisant les biais couramment associés à la manipulation manuelle. En outre, il permet la création d'une boucle de rétroaction dynamique, où les résultats expérimentaux affinent en continu les modèles d'IA, améliorant ainsi la précision supplémentaire de la découverte cible et de la prédiction des indications.
Le résultat démontre que le Rentosertib réduit considérablement les marqueurs liés au vieillissement tels que le phénotype sécrétoire associé à la sénescence (SASP) et le remodelage de la matrice extracellulaire dans divers modèles de sénescence. Mécaniquement, l'étude révèle que l'inhibition de TNIK atténue la signalisation TGF-β et Wnt, des voies fortement impliquées dans la sénescence, la fibrose et le vieillissement. De manière impressionnante, le Rentosertib en tant que médicament sénomorphique potentiel a présenté une atténuation de sénescence sûre et robuste tout en préservant une viabilité des cellules saines.
Depuis la publication du document, Rentosertib subit un essai clinique de phase 2 aux États-Unis et a réussi un essai de phase 2A en Chine, fournissant des résultats prometteurs dans l'amélioration de la fonction pulmonaire chez les patients atteints de fibrose pulmonaire idiopathique (IPF). Le développement de Rentosertib a été rendu en place par la plate-forme d'IA propriétaire d'Insilico, qui a joué un rôle clé dans l'identification de sa cible thérapeutique et la conception de la molécule. Ce processus a été détaillé en mars 2024 Biotechnologie de la nature Paper, qui a mis en évidence l'identification de TNIK comme une nouvelle cible thérapeutique pour l'IPF et la conception ultérieure de Rentosertib.
En 2016, Insilico a décrit pour la première fois le concept d'utilisation de l'IA générative pour la conception de nouvelles molécules dans un journal évalué par des pairs, qui a jeté les bases de la plate-forme pharma.ai disponible dans le commerce. Depuis lors, Insilico continue d'intégrer des percées techniques dans la plate-forme pharma.ai, qui est actuellement une solution générative alimentée par AI s'étendant à travers la biologie, la chimie, le développement de la médecine et la recherche scientifique.
Propulsé par Pharma.ai, INSILICO a nommé 22 candidats de développement / précliniques (DC / PCC) dans son portefeuille complet de plus de 30 actifs depuis 2021, a reçu une autorisation IND pour 10 molécules et a effectué plusieurs essais cliniques humains pour deux des pipelines les plus avancés les plus avancées et a effectué plusieurs pipelines humains pour deux des pipelines les plus avancés , avec des résultats positifs annoncés.
En intégrant les technologies de l'IA et de l'automatisation, INSILICO a démontré une augmentation significative de l'efficacité par rapport aux méthodes traditionnelles de découverte de médicaments (nécessitant souvent 2,5 à 4 ans), comme annoncé dans les récentes références clés des programmes DC internes de 2021 à 2024: le temps moyen à DC est de 12 à 18 mois, avec 60-200 molécules synthétisées et testées par programme, et le taux de réussite du stade DC au stade de l'Ind. atteint 100%.
