この論文は、様々な臓器の線維症を治療するために、新しい小分子阻害剤であるINS018_055の発見、開発、および試験に関する画期的な研究を詳述しています。研究は、AI駆動のターゲット同定から始まり、動物モデルでの前臨床試験を経て、第I相臨床試験に至るまでの包括的な薬剤発見プロセスを包含しています。
主なハイライト:TNIKターゲット: 研究では、予測的人工知能（AI）アプローチを用いて、TNIK（TRAF2-およびNCK相互作用キナーゼ）を有望な抗線維症ターゲットとして特定しています。WNT、TGF-β、Hippo（YAP-TAZ）、JNK、NF-κBシグナリングを含む線維症を駆動する経路でのTNIKの役割は、特発性肺線維症（IPF）および他の線維症性疾患における治療ターゲットとしてのその潜在性を強調しています。
INS018_055の開発: AI駆動の方法論を通じて、INS018_055という小分子TNIK阻害剤が生成されました。それは、経口、吸入、または局所投与によって、in vivoでの抗線維症活性と抗炎症効果を示し、望ましい薬剤様特性を有します。
前臨床効果: INS018_055は、肺、腎臓、および皮膚の線維症を含む複数のマウスおよびラットモデルで有意な抗線維症活性を示しました。TGF-β誘導上皮間葉転換（EMT）および線維芽細胞-筋形成細胞転換（FMT）を軽減しました。これらのプロセスは、線維症の駆動に重要です。第I相臨床試験: INS018_055の安全性、忍容性、および薬物動態は、78名の健康な参加者を対象とした無作為化二重盲検プラセボ対照第I相臨床試験で検証されました。中国で行われた別の第I相試験も、同様の安全性および薬物動態プロファイルを示しました。
迅速な開発サイクル: ターゲット発見から前臨床候補指名までの全プロセスは約18ヶ月で完了しました。これは、この研究で使用された生成AI駆動の薬剤発見パイプラインの効率と潜在能力を示しています。
将来への意味合い: この研究は、線維症性疾患に対する有望な治療候補としてINS018_055を提示するだけでなく、新しい治療薬の開発に向けたAIの力を示しています。AIを薬剤発見に利用することで、市場に新しい治療薬を提供するために関連する時間とコストを削減する可能性があります。この包括的な研究は、線維症と闘う上で重要な一歩を表しており、線維症病理を特徴とする疾患に対する効果的な治療オプションへの希望を提供しています。薬剤発見におけるAIの使用と、同定から臨床試験への迅速な進行は、製薬業界における変革的なアプローチを強調しており、新しい治療薬を市場に出すために関連する時間とコストを削減する可能性があります。