image: Insilico Medicine kündigt Entwicklungs-Benchmarks und Zeitpläne für neuartige Therapeutika an, die mithilfe generativer KI entdeckt wurden view more
Credit: INSILICO MEDICINE
Insilico Medicine kündigt Benchmarks und Zeitpläne für Entwicklungs-Kandidaten für neuartige Therapeutika an, die mit generativer KI entdeckt wurden
Cambridge, MA – Insilico Medicine („Insilico“), ein biotechnologisches Unternehmen im klinischen Stadium, das von generativer künstlicher Intelligenz (KI) angetrieben wird, gab heute eine Reihe von Benchmarks für die präklinische Medikamentenentwicklung bekannt, basierend auf den 22 Nominierungen von Entwicklungs-Kandidaten (DC), die zwischen 2021 und 2024 durch seine Plattform erreicht wurden. Diese Benchmarks unterstreichen die Effizienz der Plattform und stellen einen potenziellen neuen Standard für die Branche der Medikamentenentwicklung dar, indem sie die Entwicklungszeiten und -kosten erheblich reduzieren und Ressourcen auf weitere Forschung und Entwicklung umleiten.
Das Versprechen der KI-gestützten Medikamentenentwicklung (AIDD) drehte sich von jeher um drei Faktoren: Geschwindigkeit, Kosten und die Erfolgswahrscheinlichkeit. Zehn Milliarden Dollar wurden seit dem Beginn der Deep-Learning-Revolution in AIDD investiert, die mit wichtigen Durchbrüchen begann, bei denen Deep Neural Networks (DNNs) menschliche Fähigkeiten in der ImageNet-Wettbewerb, „Atari-Game“ und anderen bemerkenswerten Demonstrationen erreichten oder übertrafen.
Insilico Medicine begann im Jahr 2014 und finanzierte bis 2019 selbstständig die Lösung komplexer Probleme über die gesamte Medikamentenentwicklung und -entdeckung für große Pharma-, Biotechnologie- und Konsumgüterunternehmen und priorisierte Projekte mit Fokus auf Longitudinaldaten. Im Jahr 2019 veröffentlichte Insilico sein Generative Tensorial Reinforcement Learning (GENTRL)-Konzept in Nature Biotechnology, mit experimenteller Validierung und setzte einen Benchmark von 46 Tagen von der Projektinitierung bis zu pharmakokinetischen Studien (PK) an Tieren, einschließlich Synthese und mehrfacher präklinischer Tests. Diese Demonstrationen wurden gefolgt von Insilicos erster großer Finanzierungsrunde Serie B in Höhe von 37 Millionen Dollar, die im September 2019 angekündigt wurde, wodurch das Geschäft mit KI-Software startete und Insilicos internes Medikamentenentwicklungsprogramm begann. Im Februar 2021 nominierte Insilico Medicine seinen ersten DC in der Lungenfibrose und setzte einen Benchmark von 18 Monaten zwischen Projektbeginn und DC-Nominierung.
Bis zum 31. Dezember 2024 nominierte Insilico Medicine 22 DCs, wobei 10 Programme in das menschliche klinische Stadium fortschritten, 4 klinische Studien der Phase I abgeschlossen wurden und 1 Phase-IIa-Studie zur idiopathischen pulmonalen Fibrose (IPF) abgeschlossen wurde – mit guten Sicherheitsdaten und dosisabhängiger Wirksamkeit.
In dieser Veröffentlichung kündigt Insilico Medicine seine internen Benchmarks für die Zeitpläne der DC-Nominierung sowie die Definition dieser DCs an.
Die Terminologie und Standards für präklinische Meilensteine variieren von Unternehmen zu Unternehmen. Insilico definiert den typischen Entwicklungs-Kandidaten (DC) als die Phase, nach der nur noch IND-fähige Studien durchgeführt werden müssen, bevor das Medikament in klinische Studien am Menschen eintritt. Das typische DC-Paket von Insilico Medicine umfasst speziell, aber nicht ausschließlich, die folgenden Komponenten:
- Enzymatische Assays demonstrieren Bindungsaffinität
- In vitro-ADME-Profil
- Mikrosomale Stabilitätsassays
- Pharmakokinetische Studien (PK) an Maus/Ratte/Hund
- Zelluläre Funktionstests und Validierung von PD-Markern, die die Zielbindung zeigen
- In vivo-Wirksamkeitsstudien und PK/PD/Wirksamkeitsanalysen, die die Zielbindung zeigen und wirksame Dosierungsbereiche identifizieren
- Nicht-GLP-Toxizitätsstudien an mehreren Spezies
Benchmarks:
Insilico hat jetzt offiziell wichtige zeitliche Benchmarks für seine 22 Entwicklungskandidaten bekannt gegeben und betont damit sein Engagement für Effizienz, Transparenz und Innovation in der Arzneimittelentwicklung:
- Anzahl der DC-Nominierungen (2021–2024): 22 Kandidaten
- Durchschnittliche Zeit bis zum DC: 12–18 Monate; 60–200 synthetisierte Moleküle pro Programm
- Kürzeste Zeit bis zum DC: 9 Monate
- QPCTL-Programm, in Zusammenarbeit mit Fosun Pharma entwickelt und in laufender Phase-I-Studie
Die Erfolgsquote für die Weiterentwicklung von Programmen vom DC-Stadium bis zum IND-fähigen Stadium lag bei 100 %, ausgenommen Programme, die aus strategischen Gründen freiwillig eingestellt wurden.
Diese Benchmarks spiegeln einen erheblich effizienteren Ansatz im Vergleich zu traditionellen Methoden der Medikamentenentwicklung wider, die oft deutlich längere Zeiträume (2,5–4 Jahre) und einen größeren Ressourceneinsatz erfordern. Die Integration von KI und Automatisierung bei Insilico rationalisiert die Kandidatenauswahl und -synthese und zeigt auf, wie innovative Ansätze die Zeitrahmen der präklinischen Entwicklung verkürzen können.
Benchmarking Fallstudien:
Eine überzeugende Fallstudie, die die Benchmarks des Entwicklungskandidatenpakets von Insilico Medicine hervorhebt, wurde Anfang 2024 in einem Nature Biotechnology Paper veröffentlicht. Die Studie beschreibt die gesamte F&E-Reise von KI-Algorithmen bis hin zu klinischen Phase-II-Studien für ISM001_055, das führende Arzneimittelprogramm des Unternehmens, mit einer durch KI entdeckten Zielstruktur und KI-generiertem Design. Im Anschluss daran gab Insilico vor kurzem positive Zwischenergebnisse aus einer Phase-IIa-Studie bekannt, in der ISM001_055 eine günstige Sicherheit und Verträglichkeit über alle Dosierungsniveaus sowie eine dosisabhängige Verbesserung der forcierten Vitalkapazität (FVC) nach nur 12 Wochen Behandlung zeigte.
Eine zweite Fallstudie, die die von der Plattform von Insilico Medicine gesetzten Benchmarks hervorhebt, wurde in einem weiteren Nature Biotechnology Paper im Dezember 2024 veröffentlicht. Die Studie zeigt die 12-monatige Laufzeit, die benötigt wurde, um etwa **115 Moleküle** zu synthetisieren und zu testen, unterstützt durch die integrierte generative Chemie-Engine des Unternehmens. Das Paper skizziert den frühen Arzneimittelentwicklungsprozess sowie die präklinischen Daten von **ISM5411.** Danach wurden zwei separate Phase-I-Studien in Australien und China durchgeführt, die zeigten, dass **ISM5411** in allen Dosierungsgruppen **allgemein sicher und gut verträglich** war und ein **günstiges pharmakokinetisches (PK) Profil** demonstrierte, das die darmbeschränkenden Eigenschaften validierte.
**Insilico Medicine bleibt fest entschlossen, Transparenz** während des gesamten Arzneimittelentwicklungsprozesses aufrechtzuerhalten, da das Unternehmen die entscheidende Rolle erkennt, die dies bei der Förderung globaler Innovationen spielt. Durch das offene Teilen von Benchmarks, einschließlich DC-Zeitplänen und Synthesedaten, zielt Insilico darauf ab, aufzuzeigen, wie die Offenlegung dieser Metriken die Effizienz in der Industrie vorantreiben kann. Transparentes Reporting hebt nicht nur die Fähigkeiten fortschrittlicher, KI-getriebener Plattformen hervor, sondern unterstreicht auch die Dringlichkeit, den Weg von der Entdeckung zu klinischen Studien zu beschleunigen. Schließlich verbessern solche Bemühungen die globale Produktivität in der pharmazeutischen Entwicklung und bringen lebensrettende Therapien schneller zu den Patienten.
Neue therapeutische Bereiche:
Mehrere jüngste Durchbrüche bei Insilico Medicine haben zur Entwicklung starker präklinischer Assets geführt, die sich auf neue Schwerpunkte wie Schmerz, Adipositas und Muskelschwund konzentrieren. Mehrere präklinische Modelle haben ermutigende Ergebnisse gezeigt und die Planung einer Pipeline der nächsten Generation unterstützt, die von iNAPs hervorgehoben wird – Insilico non-addictive anti-pain therapeutics.
Chronische Schmerzen, Adipositas und Muskelschwund stellen bedeutende ungedeckte medizinische Bedürfnisse dar, da Millionen von Patienten weltweit auf wirksame, sichere und zugängliche Behandlungsoptionen verzichten müssen. Die aktuellen Strategien zur Schmerzbewältigung stützen sich oft auf süchtigmachende Opioide, was zu einer globalen Abhängigkeits- und Überdosierungs-Epidemie beiträgt. Ebenso sind Therapien zur Behandlung von Adipositas in ihrer Wirksamkeit und Verträglichkeit begrenzt , während Bedingungen des Muskelschwunds aufgrund eines Mangels an zielgerichteten Behandlungen oft unbeachtet bleiben. Der Wechsel von Insilico Medicine in diese Bereiche deutet auf ein Engagement hin, diese kritischen Lücken in der Versorgung zu schließen.
Durch die Nutzung seiner KI-gesteuerten Plattformen strebt Insilico an, die Entwicklung neuartiger Therapeutika, wie iNAPs , voranzutreiben, die nicht-süchtigmachende, gezielte Wirkmechanismen zur Schmerzlinderung bieten. Durch die Integration modernster Ansätze in computational biology, Chemie und experimentelle Validierung möchte Insilico nicht nur die Entwicklungszeitpläne für Medikamente beschleunigen, sondern auch die therapeutischen Möglichkeiten in diesen Bereichen neu definieren und Patienten ohne lebensfähige Optionen Hoffnung bringen.
Referenz
[1] Fu, Y., Ding, X., Zhang, M. et al. Intestinal mucosal barrier repair and immune regulation with an AI-developed gut-restricted PHD inhibitor. Nat Biotechnol (2024). https://doi.org/10.1038/s41587-024-02503-w
[2] Ren, F., Aliper, A., Chen, J. et al. A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models. Nat Biotechnol (2024). https://doi.org/10.1038/s41587-024-02143-0
Über Insilico Medicine
Insilico Medicine, ein globales Biotechnologieunternehmen im klinischen Entwicklungsstadium, das von generativer KI angetrieben wird, verbindet Biologie, Chemie, Medizin und Wissenschaft mithilfe von KI-Systemen der nächsten Generation. Das Unternehmen hat KI-Plattformen entwickelt, die tiefe generative Modelle, Reinforcement Learning, Transformatoren und andere moderne maschinelle Lerntechniken für die Entdeckung neuartiger Targets und die Generierung neuartiger molekularer Strukturen mit gewünschten Eigenschaften nutzen. Insilico Medicine entwickelt bahnbrechende Lösungen zur Entdeckung und Entwicklung innovativer Medikamente gegen Krebs, Fibrose, immunologische Erkrankungen, Erkrankungen des zentralen Nervensystems, Infektionskrankheiten, Autoimmunerkrankungen und altersbedingte Krankheiten.
www.insilico.com