Insilico Medicine首席执行官Alex Zhavoronkov宣布了ISM001-055的临床试验结果，该药物由公司利用生成式AI设计，用于治疗特发性肺纤维化（一种影响约10万名美国人的慢性肺病，病情进展会导致呼吸越来越困难）。
这项在中国进行的IIa期研究涉及71名患者，他们被随机分配接受安慰剂、每日一次30毫克药片、每日两次30毫克药片或每日一次60毫克药片。公司表示，所有患者的大多数副作用都是轻微或中度的。接受最高剂量的患者在肺功能方面相比安慰剂组有所改善。60毫克组的患者在生活质量方面也有所提高。
这家总部位于剑桥的公司成立于2014年，首席执行官为Alex Zhavoronkov。2019年，该公司首次发布了利用其AI平台设计和测试药物的结果。今年早些时候，公司在《自然生物技术》杂志上发表了开发ISM001-055的方法。目前，公司正在招募患者参加在美国进行的临床试验。
“这些结果突显了生成式AI和机器人技术在促进创新疗法的发现、设计和开发方面的潜力。”Zhavoronkov在公告中表示。
Enveda开始使用AI从自然界衍生药物的临床试验
位于科罗拉多州的Enveda宣布，已开始ENV-294的临床试验，这是一种用于治疗特应性皮炎的口服抗炎药。这是这家初创公司的首个临床试验，该公司不到四年前才完成了第一轮种子融资。该公司的方法相对独特：其AI模型基于植物数据进行训练，用于搜索潜在的治疗化合物，然后对这些分子进行精炼以生产药物。
“我们的第一种药物就是从对人们有效的物质中提取的。”Enveda首席执行官兼联合创始人Viswa Colluru告诉《福布斯》。“吗啡来自罂粟种子，”他指出，“阿司匹林来自柳树皮。”Enveda利用现代计算生物学来加速这一过程。公司使用质谱仪识别生物样本中物质的化学指纹，这使他们能够快速处理样本而无需纯化。然后，他们训练变压器模型来解释这些光谱并预测分子结构。“你可以将其视为化学领域的AlphaFold，”Colluru说，这使他的公司能够“找到天然产物药物候选物，而无需经历任何历史上的瓶颈。”
Colluru表示，ENV-294源自一种传统用于抗炎的植物分子，但其分子途径与现有用于皮炎或其他炎症条件的抗炎药非常不同，后者可能有严重的副作用。公司的下一步是完成其首个临床试验，预计将在明年第二季度初完成。
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