video: Unter Verwendung eines KI-gesteuerten Robotiklabors identifizierte das Team INS018_055 (Rentosertib) - einen von Insilico Medicine zuvor entwickelten potenten TNIK-Kleinmolekül-Inhibitor, der bereits in klinischen Studien für idiopathische Lungenfibrose (IPF) fortgeschritten ist - als hochwirksames senomorphes Mittel zur Abschwächung zellulärer Seneszenz. view more
Credit: Insilico Medicine
Eine bahnbrechende Studie unter der Leitung von Forschern bei Insilico Medicine hat das Potenzial der TNIK-Hemmung als innovative Anti-Aging-Strategie aufgezeigt. Unter Verwendung eines KI-gesteuerten Robotiklabors identifizierte das Team INS018_055 (Rentosertib) - einen von Insilico Medicine zuvor entwickelten potenten TNIK-Kleinmolekül-Inhibitor, der bereits in klinischen Studien für idiopathische Lungenfibrose (IPF) fortgeschritten ist - als hochwirksames senomorphes Mittel zur Abschwächung zellulärer Seneszenz. Die Ergebnisse wurden in Aging and Disease (IF=7.843) veröffentlicht.
"Generative KI hat bereits außergewöhnliches Potenzial bei der Transformation des Gesundheitswesens und der Förderung der Langlebigkeitsforschung gezeigt", sagte Dr. Qiuqiong Tang, Biologin bei Insilico Medicine und Erstautorin der Publikation. "Diese Studie zeigt beispielhaft, wie KI therapeutische Möglichkeiten mit doppeltem Zweck aufdecken kann, die sowohl krankheitsspezifische Indikationen wie IPF als auch breitere systemische biologische Alterungsprozesse addressieren. Zusätzlich unterstreicht sie die leistungsstarken Fähigkeiten unseres Robotiklabors bei der Validierung präklinischer Experimente mit beispielloser Effizienz, Reproduzierbarkeit und unvoreingenommenen Analysen."
Frühere Studien haben gezeigt, dass TNIK (Traf2- und Nck-interagierende Kinase) eine wesentliche Rolle im zellulären Seneszenzprozess spielt, indem es wichtige Signalwege orchestriert, die eng mit Zellseneszenz und Fibrose verbunden sind. In dieser aktuellen Veröffentlichung bewerteten die Forscher das Potenzial von Rentosertib als senomorphes Mittel durch einen umfassenden Ansatz, der In-vitro-Seneszenzmodelle, Multi-Omics-Datenanalyse und mechanistische Auswertungen kombinierte.
Bemerkenswert ist, dass die Studie ausschließlich in Insilicos hochmodernem, KI-gesteuertem Robotiklabor durchgeführt wurde, wobei ein fortschrittlicher KI-Agenten-Workflow über mehrere Stufen hinweg eingesetzt wurde, einschließlich Probenverarbeitung und Qualitätskontrolle, Hochdurchsatz-Screening, Bildgebung, Next-Generation-Sequenzierung und KI-gestützte Analyse. Der KI-Agenten-Workflow verbessert nicht nur die Effizienz, sondern gewährleistet auch konsistente, reproduzierbare Ergebnisse bei gleichzeitiger Minimierung von Verzerrungen, die üblicherweise mit manueller Handhabung verbunden sind. Darüber hinaus ermöglicht er die Schaffung einer dynamischen Feedback-Schleife, bei der experimentelle Ergebnisse kontinuierlich KI-Modelle verfeinern und damit die weitere Präzision der Zielentdeckung und Indikationsvorhersage verbessern.
Die Ergebnisse zeigen, dass Rentosertib alterungsbedingte Marker wie den seneszenzassoziierten sekretorischen Phänotyp (SASP) und die extrazelluläre Matrix-Remodellierung in verschiedenen Seneszenzmodellen signifikant reduziert. Mechanistisch zeigt die Studie, dass die TNIK-Hemmung TGF-β- und Wnt-Signalwege abschwächt, die stark in Seneszenz, Fibrose und Alterung involviert sind. Beeindruckenderweise zeigte Rentosertib als potenzielles senomorphes Medikament eine sichere und robuste Seneszenzabschwächung bei gleichzeitiger Erhaltung der Lebensfähigkeit gesunder Zellen. Diese Studie ebnet den Weg für weitere Untersuchungen von Rentosertib bei breiteren Indikationen, insbesondere bei idiopathischen alterungsbedingten degenerativen Erkrankungen.
Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung befindet sich Rentosertib in einer Phase-2-klinischen Studie in den USA und hat erfolgreich eine Phase-2a-Studie in China abgeschlossen, die vielversprechende Ergebnisse bei der Verbesserung der Lungenfunktion bei Patienten mit idiopathischer Lungenfibrose (IPF) lieferte. Die Entwicklung von Rentosertib wurde durch Insilicos proprietäre KI-Plattform ermöglicht, die eine Schlüsselrolle bei der Identifizierung des therapeutischen Ziels und der Molekülgestaltung spielte. Dieser Prozess wurde in einem Nature Biotechnology-Artikel vom März 2024 detailliert beschrieben, der die Identifizierung von TNIK als neuartiges therapeutisches Ziel für IPF und die anschließende Entwicklung von Rentosertib hervorhob.
2016 beschrieb Insilico erstmals das Konzept der Verwendung generativer KI für das Design neuer Moleküle in einer von Experten begutachteten Zeitschrift, was den Grundstein für die kommerziell verfügbare Pharma.AI-Plattform legte. Seitdem integriert Insilico weiterhin technische Durchbrüche in die Pharma.AI-Plattform, die derzeit eine generative KI-gestützte Lösung ist, die Biologie, Chemie, Medikamentenentwicklung und wissenschaftliche Forschung umfasst.
Angetrieben von Pharma.AI hat Insilico seit 2021 22 Entwicklungs-/präklinische Kandidaten (DC/PCC) in seinem umfassenden Portfolio von über 30 Wirkstoffen nominiert, IND-Freigaben für 10 Moleküle erhalten und mehrere klinische Studien am Menschen für zwei der fortgeschrittensten Pipelines mit positiven Ergebnissen abgeschlossen.
Durch die Integration von KI- und Automatisierungstechnologien hat Insilico eine signifikante Effizienzsteigerung im Vergleich zu traditionellen Methoden der Arzneimittelentdeckung (die oft 2,5-4 Jahre erfordern) demonstriert, wie in den kürzlich veröffentlichten wichtigen Zeitplan-Benchmarks für interne DC-Programme von 2021 bis 2024 angekündigt wurde: Die durchschnittliche Zeit bis zum DC beträgt 12-18 Monate, mit 60-200 synthetisierten und getesteten Molekülen pro Programm, und die Erfolgsrate von der DC-Phase zur IND-ermöglichenden Phase erreicht 100%.
Referenz
[1] Tang, Q., et al. (2025) KI-gesteuertes Robotiklabor identifiziert pharmakologische TNIK-Hemmung als potentes senomorphes Mittel. Aging and disease. doi.org/10.14336/AD.2024.1492
[2] Pun FW., et al. (2022) Auf Alterungsmerkmalen basierende Zweifachzweck-Krankheit und altersassoziierte Ziele, vorhergesagt mit der KI-gestützten PandaOmics-Entdeckungsmaschine. Aging. doi.org/10.18632/aging.203960
[3] Ren, F., et al. (2024) Ein TNIK-Kleinmolekül-Inhibitor zielt auf Fibrose in präklinischen und klinischen Modellen ab. Nature Biotechnology. doi.org/10.1038/s41587-024-02143-0
Über Insilicos Robotiklabor
Seit Ende 2022 voll betriebsfähig, ist Insilicos Robotiklabor eine hochmoderne Einrichtung mit 6 automatisierten Funktionsinseln, die nahtlos durch Insilicos proprietäre KI-Plattform und automatisch geführte Fahrzeuge verbunden sind. Es unterstützt ein breites Spektrum von Aufgaben, einschließlich Genbearbeitung, Hochdurchsatz-Screening, High-Content-Bildgebung und Multi-Omics-Sequenzierung. Durch seine nahtlose Integration mit Insilicos Pharma.AI-Plattform beschleunigt das Labor die frühe Arzneimittelentwicklung durch effiziente Zielvalidierung, Rationalisierung der Hits-to-Lead-Molekülentdeckung, Identifizierung von PCC-Molekülen und Förderung der translationalen medizinischen Forschung wie Indikationserweiterung, Kombinationsarzneimitteltests, MOA- und Biomarkervalidierung usw.
Über Insilico Medicine
Insilico Medicine, ein globales Biotechnologieunternehmen im klinischen Stadium, das von generativer KI angetrieben wird, verbindet Biologie, Chemie, Medizin und wissenschaftliche Forschung unter Verwendung von KI-Systemen der nächsten Generation. Das Unternehmen hat KI-Plattformen entwickelt, die tiefe generative Modelle, Verstärkungslernen, Transformatoren und andere moderne maschinelle Lerntechniken für die neuartige Zielentdeckung und die Generierung neuer Molekülstrukturen mit gewünschten Eigenschaften nutzen. Insilico Medicine entwickelt bahnbrechende Lösungen zur Entdeckung und Entwicklung innovativer Medikamente für Krebs, Fibrose, Erkrankungen des zentralen Nervensystems, Infektionskrankheiten, Autoimmunerkrankungen und alterungsbedingte Erkrankungen.
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