video: Utilisant un laboratoire robotique piloté par l'IA, l'équipe a identifié INS018_055 (Rentosertib) - une petite molécule puissante inhibitrice de TNIK précédemment développée par Insilico Medicine, qui est déjà en essais cliniques pour la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI) - comme un agent sénomorphique hautement efficace capable d'atténuer la sénescence cellulaire. view more
Credit: Insilico Medicine
Une étude révolutionnaire menée par des chercheurs d'Insilico Medicine a révélé le potentiel de l'inhibition de TNIK comme stratégie innovante anti-âge. Utilisant un laboratoire robotique piloté par l'IA, l'équipe a identifié INS018_055 (Rentosertib) - une petite molécule puissante inhibitrice de TNIK précédemment développée par Insilico Medicine, qui est déjà en essais cliniques pour la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI) - comme un agent sénomorphique hautement efficace capable d'atténuer la sénescence cellulaire. Les résultats ont été publiés dans Aging and Disease (IF=7.843).
"L'IA générative a déjà montré un potentiel extraordinaire pour transformer les soins de santé et faire progresser la recherche sur la longévité", a déclaré Qiuqiong Tang, PhD, biologiste chez Insilico Medicine et premier auteur de l'article. "Cette étude illustre comment l'IA peut découvrir des opportunités thérapeutiques à double usage, traitant à la fois des indications spécifiques comme la FPI et des processus biologiques plus larges du vieillissement. De plus, elle souligne les puissantes capacités de notre laboratoire robotique pour valider les expériences précliniques avec une efficacité, une reproductibilité et des analyses non biaisées sans précédent."
Des études antérieures ont montré que TNIK (kinase interagissant avec Traf2 et Nck) joue un rôle essentiel dans le processus de sénescence cellulaire en orchestrant des voies de signalisation étroitement liées à la sénescence cellulaire et à la fibrose. Dans cette récente publication, les chercheurs ont évalué le potentiel du Rentosertib comme agent sénomorphique en utilisant une approche globale combinant des modèles de sénescence in vitro, l'analyse de données multi-omiques et des évaluations mécanistiques.
Il est à noter que l'étude a été menée exclusivement dans le laboratoire robotique de pointe d'Insilico piloté par l'IA, exploitant un flux de travail avancé d'agents IA à travers plusieurs étapes, incluant le traitement des échantillons et le contrôle qualité, le criblage à haut débit, l'imagerie, le séquençage de nouvelle génération et l'analyse pilotée par l'IA. Le flux de travail des agents IA améliore non seulement l'efficacité mais assure aussi des résultats cohérents et reproductibles tout en minimisant les biais couramment associés à la manipulation manuelle. De plus, il permet la création d'une boucle de rétroaction dynamique, où les résultats expérimentaux affinent continuellement les modèles d'IA, améliorant ainsi la précision de la découverte de cibles et la prédiction d'indications.
Les résultats démontrent que le Rentosertib réduit significativement les marqueurs liés au vieillissement tels que le phénotype sécrétoire associé à la sénescence (SASP) et le remodelage de la matrice extracellulaire dans divers modèles de sénescence. Mécaniquement, l'étude révèle que l'inhibition de TNIK atténue la signalisation TGF-β et Wnt, des voies fortement impliquées dans la sénescence, la fibrose et le vieillissement. De façon impressionnante, le Rentosertib en tant que médicament sénomorphique potentiel a démontré une atténuation sûre et robuste de la sénescence tout en préservant la viabilité des cellules saines. Cette étude ouvre la voie à une exploration plus approfondie du Rentosertib dans des indications plus larges, particulièrement dans les conditions dégénératives idiopathiques liées à l'âge.
Au moment de la publication de l'article, le Rentosertib fait l'objet d'un essai clinique de phase 2 aux États-Unis et a terminé avec succès un essai de phase 2a en Chine, donnant des résultats prometteurs dans l'amélioration de la fonction pulmonaire chez les patients atteints de fibrose pulmonaire idiopathique (FPI). Le développement du Rentosertib a été rendu possible grâce à la plateforme d'IA propriétaire d'Insilico, qui a joué un rôle clé dans l'identification de sa cible thérapeutique et la conception de la molécule. Ce processus a été détaillé dans un article de Nature Biotechnology en mars 2024, qui soulignait l'identification de TNIK comme nouvelle cible thérapeutique pour la FPI et la conception subséquente du Rentosertib.
En 2016, Insilico a décrit pour la première fois le concept d'utilisation de l'IA générative pour la conception de nouvelles molécules dans une revue évaluée par des pairs, ce qui a jeté les bases de la plateforme Pharma.AI commercialement disponible. Depuis lors, Insilico continue d'intégrer des avancées techniques dans la plateforme Pharma.AI, qui est actuellement une solution alimentée par l'IA générative couvrant la biologie, la chimie, le développement de médicaments et la recherche scientifique.
Propulsé par Pharma.AI, Insilico a nommé 22 candidats de développement/précliniques (DC/PCC) dans son portefeuille complet de plus de 30 actifs depuis 2021, reçu l'autorisation IND pour 10 molécules, et complété plusieurs essais cliniques humains pour deux des pipelines les plus avancés, avec des résultats positifs annoncés.
En intégrant les technologies d'IA et d'automatisation, Insilico a démontré une amélioration significative de l'efficacité par rapport aux méthodes traditionnelles de découverte de médicaments (nécessitant souvent 2,5-4 ans), comme annoncé dans les récents jalons chronologiques clés pour les programmes DC internes de 2021 à 2024 : le temps moyen jusqu'au DC est de 12-18 mois, avec 60-200 molécules synthétisées et testées par programme, et le taux de réussite du stade DC au stade permettant l'IND atteint 100%.
Référence
[1] Tang, Q., et al. (2025) Le laboratoire robotique piloté par l'IA identifie l'inhibition pharmacologique de TNIK comme un puissant agent sénomorphique. Aging and disease. doi.org/10.14336/AD.2024.1492
[2] Pun FW., et al. (2022) Cibles basées sur les marqueurs du vieillissement à double usage pour les maladies et le vieillissement prédites en utilisant le moteur de découverte PandaOmics alimenté par l'IA. Aging. doi.org/10.18632/aging.203960
[3] Ren, F., et al. (2024) Un inhibiteur de TNIK à petite molécule cible la fibrose dans des modèles précliniques et cliniques. Nature Biotechnology. doi.org/10.1038/s41587-024-02143-0
À propos du laboratoire robotique d'Insilico
Pleinement opérationnel fin 2022, le laboratoire robotique d'Insilico est une installation de pointe comprenant 6 îlots fonctionnels automatisés connectés de manière transparente par la plateforme d'IA propriétaire d'Insilico et des véhicules guidés automatisés. Il prend en charge un large éventail de tâches, incluant l'édition génique, le criblage à haut débit, l'imagerie à haut contenu et le séquençage multi-omique. Grâce à son intégration transparente avec la plateforme Pharma.AI d'Insilico, le laboratoire accélère le développement précoce de médicaments en permettant une validation efficace des cibles, en rationalisant la découverte de molécules hits-to-lead, en identifiant les molécules PCC, et en faisant progresser la recherche médicale translationnelle comme l'expansion des indications, les tests de médicaments combinés, la validation du MOA et des biomarqueurs, etc.
À propos d'Insilico Medicine
Insilico Medicine, une société mondiale de biotechnologie en phase clinique alimentée par l'IA générative, connecte la biologie, la chimie, la médecine et la recherche scientifique en utilisant des systèmes d'IA de nouvelle génération. La société a développé des plateformes d'IA qui utilisent des modèles génératifs profonds, l'apprentissage par renforcement, les transformers et d'autres techniques modernes d'apprentissage automatique pour la découverte de nouvelles cibles et la génération de nouvelles structures moléculaires avec les propriétés désirées. Insilico Medicine développe des solutions révolutionnaires pour découvrir et développer des médicaments innovants pour le cancer, la fibrose, les maladies du système nerveux central, les maladies infectieuses, les maladies auto-immunes et les maladies liées au vieillissement.
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