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BenevolentAI在近日宣布,阿斯利康(AstraZeneca)行选择权,将BenevolentAI利用其人工智能(AI)科技发现的两个靶点纳入其研发管线,用于治疗慢性肾病(CKD)与特发性肺纤维化(IPF)。这也使得BenevolentAI获得两笔里程碑付款。
利用AI赋能药物发现和开发是新药研发领域的热点之一,BenevolentAI展示的数据显示,2017~2021年,AI药物开发领域的投资以约每年递增50%的速度增长,而且AI药物开发公司内部管线中的在研药物也从2017年的28款激增到2021年的158款。不过,大部分在研药物仍然处于药物发现和临床前开发阶段。这些通过AI发现和开发的药物能否在人体中获得临床验证,是业界关注的问题。
【资料图】
▲BenevolentAI的AI平台(图片来源:参考资料[3])
BenevolentAI公司旨在利用其AI平台,加快药物的发现和开发速度并降低开发成本。该公司的药物开发模型已经在助力创新COVID-19疗法开发上有所建树。2020年,BenevolentAI的团队在《柳叶刀》上发表的研究表明,礼来(Eli Lilly and Company)公司的类风湿性关节炎药物Olumiant(baricitinib)不但能够降低炎症,而且可以通过抑制名为AAK1的蛋白,阻止新冠病毒感染肺部细胞。这项研究促使礼来公司启动临床试验,检验Olumiant治疗COVID-19患者的效果。这一疗法如今已经获得美国FDA的批准,用于治疗某些住院COVID-19患者。
▲BenevolentAI的AI平台(图片来源:参考资料[3])
阿斯利康和BenevolentAI公司在2019年就达成研发协议,合作开发针对慢性肾病和特发性肺纤维化的创新疗法。BenevolentAI公司的药物发现平台可以适用于任何疾病,并且具有发现大量创新靶点的能力。两家公司的科学家将利用这一平台,以及多种来源的数据,更好地理解这些疾病的内在机制并且发现创新靶点。目前为止,此平台已提供阿斯利康5个创新靶点进入研发管线,包含两项慢性肾病和三项特发性肺纤维化的靶点。两者的亦于2022年1月进入一项3年的合作,并扩展合作疾病领域至心脏衰竭与系统性红斑狼疮(SLE)。
▲BenevolentAI研发管线(图片来源:参考资料[3])
通过这次的合作,BenevolentAI将整合阿斯利康的数据进入其KnowledgeGraph平台当中。此平台能够快速地标准化、脉络化多种不同来源的内、外部数据,例如科学论文、专利、遗传学与化学信息、临床试验数据等。BenevolentAI与阿斯利康的科学家将共同合作,使用BenevolentAI的AI平台与Knowledge Graph探索疾病机制、建立并测试假说并快速地识别创新靶标。由这些疾病项目所产生的信息将会被送回AI平台,以进一步改善未来药物靶点的预测品质。
“我们很高兴阿斯利康在我们的合作中进一步选择两项创新靶点进入其研发管线。这些里程碑的达成重复验证BenevolentAI药物发现平台,开发针对各种不同适应症治疗药物的能力。我们期待我们合作的再度成功。”BenevolentAI的首席执行官Joanna Shields女士说道。
参考资料:
[1] BenevolentAIAchieves Further Milestones In AI-Enabled Target Identification CollaborationWith AstraZeneca. Retrieved October 6, 2022 from https://www.benevolent.com/news/benevolentai-achieves-further-milestones-in-ai-enabled-target-identification-collaboration-with-astrazeneca
[2] AstraZenecataps two more targets from its AI partner, again in CKD and IPF. Retrieved October6, 2022 from https://endpts.com/astrazeneca-taps-two-more-targets-from-its-ai-partner-again-in-ckd-and-ipf/
[3] Analyst & Investor Presentation. Retrieved October6, 2022 from https://assets.website-files.com/5ea88781be15eaddffecc8d7/6332f4461216d9d1f321b808_AI%20in%20Drug%20Discovery%20-%20Investor%20briefing%20-%2027%20September%202022_final.pdf
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