※Insilico Medicine 的PandaOmics 和 Chemistry42™ 平台整合了藥物探索流程，透過數據篩選可在幾分鐘內預測潛在的藥物靶點，並按新穎性和成藥性對其進行分類。(圖片來源：Insilico)

人類延緩衰老及其許多相關疾病的真正關鍵未來可能在Insilico Medicine的人工智慧平台。

週二發表在《Aging》期刊上的新研究描述了Insilico的PandaOmics軟體如何能夠預測新藥的分子靶點，以治療衰老和年齡相關的疾病，如阿茲海默症、帕金森氏症、肝硬化、類風濕性關節炎等。

在這家總部位於香港的Pharma.AI藥物探索和開發套件中，PandaOmics首先被列入名單，其人工智慧主要在篩選多體學數據，在幾分鐘內可確定潛在的標的。隨後透過Chemistry42引擎，用於在一周內設計新分子，以及InClinico軟體，用於設計和預測這些候選藥物的臨床試驗。

在抗衰老項目中，PandaOmics的人工智慧搜索了轉錄體學數據，產生了一份與14種年齡相關疾病相關的前100個分子標的和與衰老無關的19種疾病的前100個標的的列表。透過比對，研究人員將名單縮小到與年齡有關的疾病的特定基因。

其餘的標的按照它們與衰老的特定標記之個別關係進行分類--其中最常見的是炎症--然後根據一系列標准進行排名，包括它們所關連的疾病類別的數量和過去將目標與各自疾病聯繫起來的科學證據的數量。

由此產生的排名提供了一個衡量每個標的的潛在Druggability (成為藥物可能性)（即它對治療作出反應的可能性有多大），以及權衡它是一個新的標的還是一個先前確定的標的，顯示對其Druggability有更高的信心。

Insilico在一篇關於這項研究的貼文中說，儘管最初選擇這些目標是基於它們與特定年齡相關疾病的聯繫，然後再看它們對衰老的生物過程本身的影響，但這種方法仍然可以減緩衰老，因為它的目的是 "透過延長健康來延長壽命，即一生中沒有因衰老引起的疾病和殘疾的時期"。

因此，根據Insilico公司的說法，圍繞與多種年齡相關疾病有關的靶點設計的藥物有可能為廣大患者帶來抗衰老的好處，即使他們沒有任何這些特定的疾病。

Insilico表示，整個開發過程--從提出使用AI分析年齡相關疾病的概念到進行分析再到提交結果發表，總共花了不到兩個月時間。

該公司以類似的快速方法探索、設計和開始試驗全新的藥物化合物而聲名鵲起。  2021年初，Insilico宣布Pharma.AI平台發現了一個與特發性肺纖維化有關的新靶點，並根據這些發現設計了一種新藥，所有這些都是在不到18個月的時間內完成的，花費不到300萬美元。 該藥物的人體試驗於去年11月開始。

（來源：FierceBiotech. 生策中心編譯）