AI驱动的发现揭示TNIK抑制作为抗衰老策略的潜力AI-driven discovery unveils TNIK inhibition as anti-aging strategy

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.news-medical.net美国 - 英语2025-02-23 00:00:00 - 阅读时长3分钟 - 1284字
Insilico Medicine的研究团队利用AI驱动的机器人实验室发现了TNIK抑制剂(Rentosertib)作为一种有效的抗衰老药物,该研究展示了AI在药物研发和延长寿命方面的巨大潜力,同时Rentosertib已进入临床试验阶段,用于治疗特发性肺纤维化(IPF)。
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AI驱动的发现揭示TNIK抑制作为抗衰老策略的潜力

一项由Insilico Medicine领导的开创性研究表明,TNIK抑制可能成为一种创新的抗衰老策略。研究人员在一个AI驱动的机器人实验室中确定了INS018_055(Rentosertib),这是一种由Insilico Medicine先前开发的强效小分子TNIK,已进入特发性肺纤维化(IPF)的临床试验阶段。研究结果表明,Rentosertib是一种高效的形态学药物,能够减轻细胞衰老。该研究发表在《衰老与疾病》(影响因子7.843)上。

生成式AI已经在医疗保健和长寿研究方面展现了非凡的潜力。这项研究展示了AI如何揭示双重用途的治疗机会,既可以针对特定疾病的指征(如IPF),也可以应对更广泛的系统性生物衰老过程。此外,它还强调了我们机器人实验室在验证临床前实验方面的强大能力,实现了前所未有的效率、可重复性和无偏见分析。

TNIK(Traf2和Nck相互作用激酶)在细胞衰老过程中起着关键作用,协调与细胞衰老和纤维化紧密相关的信号通路。在这项最新研究中,研究人员通过结合体外衰老模型、多组学数据分析和机制评估,评估了Rentosertib作为形态学药物的潜力。

值得注意的是,该研究完全在Insilico最先进的AI驱动机器人实验室中进行,利用了先进的AI代理工作流程,涵盖了多个阶段,包括样本处理和质量控制、高通量筛选、成像、下一代测序和AI赋能分析。AI代理工作流程不仅提高了效率,还确保了结果的一致性和可重复性,同时最大限度减少了手动操作常见的偏差。此外,它还创建了一个动态反馈循环,使实验结果不断优化AI模型,从而提高目标发现和适应症预测的准确性。

研究结果表明,Rentosertib显著降低了与衰老相关的标志物,如衰老相关分泌表型(SASP)和细胞外基质重塑,在多种衰老模型中表现出色。机制上,研究表明TNIK抑制可以缓解与衰老、纤维化和衰老密切相关的TGF-β和Wnt信号通路。令人印象深刻的是,作为潜在的形态学药物,Rentosertib展示了安全且强大的衰老缓解作用,同时保持了健康细胞的活力。该研究为进一步探索Rentosertib在更广泛的应用中铺平了道路,特别是在特发性衰老相关退行性疾病中。

截至论文发表时,Rentosertib正在美国进行二期临床试验,并在中国成功完成了二期a期临床试验,结果显示其在改善特发性肺纤维化(IPF)患者的肺功能方面具有良好的效果。Rentosertib的开发得益于Insilico的专有AI平台,在识别治疗靶点和设计分子方面发挥了关键作用。这一过程在2024年3月发表于《自然生物技术》的论文中有所详细描述,该论文确定了TNIK作为IPF的新治疗靶点,并随后设计了Rentosertib。

通过整合AI和自动化技术,Insilico相比传统药物发现方法显著提升了效率(通常需要2.5至4年),正如最近公布的2021年至2024年内部DC项目的关键时间基准所示:平均DC时间为12至18个月,每个项目合成和测试了60至200个分子,从DC阶段到IND使能阶段的成功率达到100%。


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