Egy évre rövidítette a gyógyszerjelölt-kutatást az Insilico Medicine

A fejlesztési ciklus lerövidítése a generatív AI alkalmazásán alapul, amely biológiai célpontokat azonosít, potenciális gyógyszermolekulákat tervez, és rangsorolja a vegyületeket a laboratóriumi teszteléshez. Az Insilico által közölt adatok szerint a programjaik általában 12-18 hónapon belül érik el az előjelölti státuszt, miután a kutatók 60-200 molekulát szintetizálnak és tesztelnek. (AI News)

AI segíti a jelöltkiválasztást

A laboratóriumi kísérletek továbbra is elengedhetetlenek a modellek által kiválasztott vegyületek biológiai aktivitásának és gyógyszertulajdonságainak megerősítéséhez. Az Insilico szerint az AI-támogatott folyamat lehetővé teszi a csapatok számára, hogy kevesebb szintetizált molekula tesztelése után érjék el a jelöltjelölést, bár a cég nem közölt közvetlen összehasonlítást AI nélküli programokkal.

Kapcsolódó: a Sanofi AI-munkafolyamatai

A vállalat 2021 óta 31 előjelöltet generált, és 13 programja kapott vizsgálati új gyógyszerengedélyt, ami lehetővé teszi, hogy emberi vizsgálatok felé haladjanak — derül ki a cég nyilvánosságra hozott folyamat-adataiból.

Kapcsolódó: az Isomorphic Labs új AI-motorja

Kínai infrastruktúra és kutatói háttér

Az Insilico AI-kutatásokat végez Montrealban és Abu-Dzabiban, míg kísérleti validálási és laboratóriumi skálázási munkáinak nagy része Kínában zajlik. A sanghaji létesítmény automatizálta a biológiai mintavétel és vegyületvizsgálat egyes részeit. Zhavoronkov a rövidebb fejlesztési ciklus részben Kína kutatási infrastruktúrájának, működési költségeinek és szabályozási környezetének tulajdonítja.

Kapcsolódó: a Mass Balance űrlabora

A vezérigazgató szerint a Kínában kutatólaboratóriumokkal rendelkező gyógyszeripari vállalatok körülbelül két évet tudnak eltávolítani a hagyományos jelöltfejlesztési ütemtervekből. Kína túlnőtt a generikus gyógyszer-összetevők gyártásán, és ma már nagyobb szerepet játszik az új gyógyszerek fejlesztésében.

Kapcsolódó: a SandboxAQ gyógyszerkutató modelljei