解放日报·上观新闻记者今天从英矽智能获悉，这家药物研发中心设在上海的外企在AI新药临床试验中取得了积极的研究结果——代号为ISM001-055的候选新药在Ⅱa期临床试验中，不仅实现了主要研究终点即药物的安全性验证，还达到了次要研究终点即初步疗效验证，在“用力肺活量”这一评测特发性肺纤维化（IPF）患者肺功能改善的指标上，呈现出剂量依赖性的药效趋势。这个结果为人工智能驱动的药物研发提供了首次概念性验证。

　　诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特博士表示：“这款药物在Ⅱa期临床研究中不仅显示了安全性，还表现出疗效，意味着人工智能驱动药物发现取得了真正突破。”

　　特发性肺纤维化是一种慢性瘢痕性肺部疾病，其特点是肺功能进行性和不可逆的下降。由于发病和进展较为隐秘，多数患者确诊时病情已发展到中晚期，确诊后中位生存期为3年。现有的抗纤维化药物可以延缓疾病进展，但不能阻止或逆转疾病，且用药后不良反应明显。

　　作为一家人工智能驱动的医药企业，英矽智能开发了一个“端到端”人工智能药物发现平台，连接生物学、化学、临床医学等研究。平台的成熟应用包括靶点发现引擎PandaOmics、小分子化合物设计引擎Chemistry42和临床试验结果预测引擎InClinico。

人工智能驱动抗纤维化TNIK抑制剂研发进程

　　英矽智能创始人、首席执行官亚历克斯·扎沃隆科夫博士介绍，针对特发性肺纤维化，公司研发团队采用与组织纤维化相关的组学和临床数据集，对PandaOmics进行训练。这个引擎通过深度特征合成、因果关系推断和全新通路重建等过程，生成了潜在靶点列表。随后，PandaOmics的自然语言处理模型分析了涵盖专利、出版物、研发基金、临床试验等文本数据的数百万个文本文件，深入评估这些潜在靶点的新颖性及其与疾病的关联性，最终确定TNIK（人体内一种激酶）是最有潜力的抗纤维化靶点。

　　确定靶点后，研发团队利用小分子化合物设计引擎Chemistry42，根据基于结构的药物设计策略生成创新分子结构。经过多次迭代筛选，他们综合考虑药物的溶解度、理化性质、毒性等参数进行优化，最终获得了候选分子ISM001-055。

　　今年3月，这家企业的论文在国际顶尖科学期刊《自然·生物技术》（Nature Biotechnology）上发表，介绍了利用人工智能平台发现治疗特发性肺纤维化的新靶点TNIK，以及利用生成化学平台设计ISM001-055分子的全过程。论文还披露了这个小分子药物的临床前数据和早期临床研究结果。

　　据介绍，此次针对ISM001-055开展的Ⅱa期临床研究是一项随机、双盲、安慰剂对照试验，在中国21个临床研究中心招募了71名特发性肺纤维化患者。患者被随机分配到4个平行组：每日一次30毫克给药、每日两次30毫克给药、每日一次60毫克给药和安慰剂。他们接受了持续12周的用药观察。今年8月，这项临床试验完成了最后一名受试者的随访。

　　初步研究显示，ISM001-055在所有剂量水平上均表现出良好的安全性，大部分与治疗相关的不良事件均为轻度，未报告与治疗相关的死亡病例。在次要终点即主要通过“用力肺活量”评测患者肺功能改善方面，呈现出剂量依赖性的药效趋势。接受每日一次60毫克用药的患者，“用力肺活量”的改善最大。

　　取得这些积极结果后，英矽智能计划与监管机构围绕Ⅱb期研究设计进行讨论，希望在更长的给药期和更广的患者队列中，进一步研究ISM001-055的治疗潜力。