video: AI駆動型ロボット研究室を使用して、チームはINS018_055（レントセルチブ）を特定しました。これは、Insilico Medicineが以前に開発した強力な低分子TNIK阻害剤で、特発性肺線維症（IPF）の臨床試験にすでに進んでおり、細胞老化を緩和できる高効果な老化形態改変剤として同定されました。 view more
Credit: Insilico Medicine
Insilico Medicineの研究者らが主導した画期的な研究により、TNIK阻害が革新的なアンチエイジング戦略として持つ可能性が明らかになりました。AI駆動型ロボット研究室を使用して、チームはINS018_055（レントセルチブ）を特定しました。これは、Insilico Medicineが以前に開発した強力な低分子TNIK阻害剤で、特発性肺線維症（IPF）の臨床試験にすでに進んでおり、細胞老化を緩和できる高効果な老化形態改変剤として同定されました。この研究結果は、Aging and Disease（IF=7.843）に掲載されました。
「生成AIはすでにヘルスケアの変革と長寿研究の進歩において非常に大きな可能性を示しています」と、Insilico Medicineの生物学者で本論文の第一著者であるQiuqiong Tang博士は述べています。「この研究は、AIがIPFのような疾患特異的な適応症と、より広範な生物学的老化プロセスの両方に対応する二重目的の治療機会を見出せることを示す好例です。さらに、前例のない効率性、再現性、偏りのない分析で前臨床実験を検証する当社のロボット研究室の強力な能力を裏付けています。」
以前の研究で、TNIK（Traf2およびNck相互作用キナーゼ）は、細胞老化と線維症の両方に密接に関連する重要なシグナル伝達経路を制御することで、細胞老化プロセスにおいて重要な役割を果たすことが示されていました。この最近の論文で、研究者らはin vitro老化モデル、マルチオミクスデータ分析、メカニズム評価を組み合わせた包括的なアプローチを用いて、レントセルチブの老化形態改変剤としての可能性を評価しました。
特筆すべきは、この研究がInsilicoの最先端のAI駆動型ロボット研究室で排他的に実施され、サンプル処理と品質管理、ハイスループットスクリーニング、イメージング、次世代シーケンシング、AI駆動型分析を含む複数の段階で高度なAIエージェントワークフローを活用したことです。AIエージェントワークフローは効率性を高めるだけでなく、手動操作に通常伴うバイアスを最小限に抑えながら、一貫性のある再現可能な結果を保証します。さらに、実験結果が継続的にAIモデルを改良する動的なフィードバックループを作成することで、標的発見と適応症予測の精度をさらに向上させることができます。
結果は、レントセルチブが様々な老化モデルにおいて、老化関連分泌型表現型（SASP）や細胞外マトリックスのリモデリングなどの加齢関連マーカーを有意に減少させることを示しています。メカニズム的に、この研究はTNIK阻害が、老化、線維症、加齢に強く関与するTGF-βとWntシグナル伝達を緩和することを明らかにしています。印象的なことに、潜在的な老化形態改変薬としてのレントセルチブは、健康な細胞の生存能を維持しながら、安全かつ強力な老化抑制を示しました。この研究は、特に特発性の加齢関連変性疾患において、レントセルチブのさらなる広範な適応症の探索への道を開きました。
論文発表時点で、レントセルチブは米国でフェーズ2臨床試験を実施中で、中国ではフェーズ2a試験を成功裏に完了し、特発性肺線維症（IPF）患者の肺機能改善において有望な結果を示しています。レントセルチブの開発は、Insilicoの独自のAIプラットフォームによって可能となり、治療標的の同定と分子設計において重要な役割を果たしました。このプロセスは2024年3月のNature Biotechnology論文で詳述され、TNIKがIPFの新規治療標的として同定され、それに続くレントセルチブの設計が強調されました。
2016年、Insilicoはピアレビュージャーナルで新規分子設計における生成AIの使用概念を初めて記述し、これが商用のPharma.AIプラットフォームの基礎となりました。それ以来、Insilicoは技術的ブレークスルーをPharma.AIプラットフォームに継続的に統合し、現在は生物学、化学、医薬品開発、科学研究にまたがる生成AI駆動型ソリューションとなっています。
Pharma.AIを活用して、Insilicoは2021年以来、30以上の資産を含む包括的なポートフォリオで22の開発/前臨床候補（DC/PCC）を指名し、10分子でIND承認を受け、最も進んだ2つのパイプラインで複数のヒト臨床試験を完了し、良好な結果を発表しています。
AIと自動化技術を統合することで、Insilicoは従来の創薬方法（通常2.5-4年必要）と比較して大幅な効率向上を示しました。2021年から2024年の社内DCプログラムの最近の主要タイムラインベンチマークで発表されたように：DCまでの平均時間は12-18ヶ月で、プログラムごとに60-200分子が合成・試験され、DC段階からIND可能段階までの成功率は100%に達しています。
参考文献
[1] Tang, Q.,et al. (2025) AI-Driven Robotics Laboratory Identifies Pharmacological TNIK Inhibition as a Potent Senomorphic Agent. Aging and disease. doi.org/10.14336/AD.2024.1492
[2] Pun FW., et al. (2022) Hallmarks of aging-based dual-purpose disease and age-associated targets predicted using PandaOmics AI-powered discovery engine. Aging. doi.org/10.18632/aging.203960
[3] Ren, F., et al. (2024) A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models. Nature Biotechnology. doi.org/10.1038/s41587-024-02143-0
Insilicoのロボット研究室について
2022年末に完全稼働を開始したInsilicoのロボット研究室は、Insilicoの独自のAIプラットフォームと自動誘導車両によってシームレスに接続された6つの自動化機能アイランドを備えた最先端の施設です。遺伝子編集、ハイスループットスクリーニング、ハイコンテンツイメージング、マルチオミクスシーケンシングなど、幅広い作業をサポートしています。Insilicoの Pharma.AIプラットフォームとのシームレスな統合により、効率的な標的検証、ヒット化合物からリード化合物への分子探索の合理化、PCC分子の同定、適応症拡大、併用薬試験、作用機序とバイオマーカーの検証などの橋渡し医学研究の促進により、初期段階の薬剤開発を加速します。
Insilico Medicineについて
Insilico Medicineは、生成AIを活用するグローバルな臨床段階のバイオテクノロジー企業で、次世代AIシステムを使用して生物学、化学、医学、科学研究を結びつけています。同社は、深層生成モデル、強化学習、トランスフォーマー、その他の最新の機械学習技術を活用して、新規標的の発見と望ましい特性を持つ新規分子構造の生成のためのAIプラットフォームを開発しています。Insilico Medicineは、がん、線維症、中枢神経系疾患、感染症、自己免疫疾患、加齢関連疾患に対する革新的な医薬品を発見・開発するためのブレークスルーソリューションを開発しています。 www.insilico.com