Insilico Medicine (« INSILICO »), une société de découverte de médicaments à l'intelligence artificielle (AI) à un stade clinique, a récemment atteint une étape préclinique dans sa collaboration avec Theasid Bioscience, une société de biotechnologie sud-coréenne se concentre sur le développement innovant en premier de sa classe Médicaments pour le traitement de la stéatohépatite associée au dysfonctionnement métabolique (purée).
La purée est une cause principale de maladie hépatique chronique et un conducteur important de cirrhose du foie et de carcinome cellulaire hépatique, ce qui affecte environ 5% des adultes dans le monde. Malgré sa prévalence généralisée et ses complications graves, il n'y a actuellement pas de thérapies pharmacologiques approuvées à l'échelle mondiale ciblant spécifiquement la mash.
Dans cette collaboration, Insilico a réussi à optimiser une série de composés fournis par Theasid Bioscience ciblant une protéine de défi, en mettant l'accent sur l'amélioration des propriétés ADMET. En tirant parti de son moteur de chimie génératif propulsé par l'AI, la chimie 42, l'équipe d'Insilico a synthétisé et testé environ 40 molécules en seulement 4 mois, identifiant finalement des composés candidats avec des propriétés très satisfaisantes.
À l'avenir, la molécule subira un développement ultérieur par la bioscience theraside, y compris la validation in vivo et in vitro. Ces efforts ouvriront la voie à la nominée de la molécule comme candidat préclinique, jetant une base solide pour une future innovation thérapeutique pour répondre à ce besoin médical critique non satisfait.
Nous sommes ravis des progrès remarquables réalisés grâce à la collaboration avec Insilico. Auparavant, nous avons exploré diverses approches et testé plus de 1000 composés, mais nous n'avons pas pu obtenir de molécules avec un potentiel significatif. Grâce à l'intégration de l'IA, INSILICO a terminé l'optimisation des molécules avec des propriétés ADMET prometteuses en un temps impressionnant. Cette réalisation souligne l'impact transformateur de la combinaison de l'IA avec l'expertise avancée de la biotechnologie. «
Jay HJ Kim, PDG de Therasid Bioscience
« Nous sommes fiers de collaborer avec Therasid et de soutenir les progrès rapides de leur programme thérapeutique Mash, qui met en évidence la puissance de l'IA dans l'accélération de la découverte de médicaments », a déclaré Feng Ren, PhD, co-PDG et directeur scientifique d'Insilico Medicine. « Chez Insilico, nous nous consacrons à faire progresser efficacement des programmes internes et collaboratifs, et cette étape souligne la capacité de nos plateformes axées sur l'IA à déverrouiller les solutions révolutionnaires. Nous sommes impatients de voir les therasides progresser ces candidats de médicament prometteurs à l'étape suivante de la prochaine étape de la prochaine étape de la phase suivante de la prochaine étape de la phase suivante de la prochaine étape de la phase suivante de la prochaine étape de la phase suivante de la prochaine étape de la phase suivante de la prochaine étape de la phase suivante de la prochaine étape de la phase suivante du stade suivant de développement. »
INSILICO a précédemment présenté la capacité de sa plate-forme d'IA propriétaire pour réduire considérablement les coûts et améliorer l'efficacité aux premiers stades de la découverte et du développement de médicaments à petites molécules. Depuis 2021, la société a créé un pipeline en propriété exclusive de 30 actifs alimentés par sa pharmacie, dont 10 ont reçu une autorisation IND, établissant une référence pour la découverte et le développement des médicaments dirigés sur l'IA.
En intégrant les technologies de pointe de l'IA et de l'automatisation, la médecine Insilico a obtenu des gains d'efficacité importants par rapport aux méthodes traditionnelles de découverte de médicaments, qui prennent généralement 2,5 à 4 ans. Comme annoncé dans les récentes références clés de la chronologie pour ses programmes de candidats internes (DC) de 2021 à 2024, Insilico a démontré des performances remarquables, avec un calendrier moyen de DC seulement 12 à 18 mois, 60 à 200 molécules synthétisées et testées par programme, et un taux de réussite de 100% dans l'avance de DC à la phase de capacité indienne.
