video: Utilizando un laboratorio robótico impulsado por IA, el equipo identificó INS018_055 (Rentosertib) —una potente molécula pequeña TNIK previamente desarrollada por Insilico Medicine, que ya ha avanzado a ensayos clínicos para la fibrosis pulmonar idiopática (FPI)— como un agente senomórfico altamente efectivo capaz de mitigar la senescencia celular. view more
Credit: Insilico Medicine
Un estudio innovador dirigido por investigadores de Insilico Medicine ha revelado el potencial de la inhibición de TNIK como una estrategia innovadora contra el envejecimiento. Utilizando un laboratorio robótico impulsado por IA, el equipo identificó INS018_055 (Rentosertib) —una potente molécula pequeña TNIK previamente desarrollada por Insilico Medicine, que ya ha avanzado a ensayos clínicos para la fibrosis pulmonar idiopática (FPI)— como un agente senomórfico altamente efectivo capaz de mitigar la senescencia celular. Los hallazgos fueron publicados en Aging and Disease (IF=7.843).
"La IA generativa ya ha demostrado un potencial extraordinario en la transformación de la atención médica y el avance de la investigación en longevidad", dijo Qiuqiong Tang, PhD, bióloga de Insilico Medicine y primera autora del artículo. "Este estudio ejemplifica cómo la IA puede descubrir oportunidades terapéuticas de doble propósito, abordando tanto indicaciones específicas de enfermedades como la FPI como procesos biológicos más amplios del envejecimiento sistémico. Además, subraya las poderosas capacidades de nuestro laboratorio robótico en la validación de experimentos preclínicos con una eficiencia, reproducibilidad y análisis imparcial sin precedentes".
Estudios previos han demostrado que TNIK (quinasa que interactúa con Traf2 y Nck) juega un papel esencial en el proceso de senescencia celular al orquestar vías de señalización clave estrechamente vinculadas tanto a la senescencia celular como a la fibrosis. En esta publicación reciente, los investigadores evaluaron el potencial de Rentosertib como agente senomórfico empleando un enfoque integral que combinó modelos de senescencia in vitro, análisis de datos multi-ómicos y evaluaciones mecanísticas.
Notablemente, el estudio se realizó exclusivamente en el laboratorio robótico de última generación impulsado por IA de Insilico, aprovechando el flujo de trabajo avanzado de agentes de IA a través de múltiples etapas, incluyendo procesamiento de muestras y control de calidad, cribado de alto rendimiento, imagen, secuenciación de próxima generación y análisis impulsado por IA. El flujo de trabajo del agente de IA no solo mejora la eficiencia sino que también asegura resultados consistentes y reproducibles mientras minimiza los sesgos comúnmente asociados con el manejo manual. Además, permite la creación de un bucle de retroalimentación dinámico, donde los resultados experimentales refinan continuamente los modelos de IA, mejorando así la precisión adicional del descubrimiento de objetivos y la predicción de indicaciones.
El resultado demuestra que Rentosertib reduce significativamente los marcadores relacionados con el envejecimiento, como el fenotipo secretor asociado a la senescencia (SASP) y la remodelación de la matriz extracelular en varios modelos de senescencia. Mecánicamente, el estudio revela que la inhibición de TNIK alivia la señalización de TGF-β y Wnt, vías fuertemente implicadas en la senescencia, fibrosis y envejecimiento. Impresionantemente, Rentosertib como potencial fármaco senomórfico mostró una atenuación segura y robusta de la senescencia mientras preservaba la viabilidad celular saludable. Este estudio allana el camino para una exploración adicional de Rentosertib en indicaciones más amplias, especialmente en condiciones degenerativas idiopáticas relacionadas con el envejecimiento.
Al momento de la publicación del artículo, Rentosertib está en un ensayo clínico de Fase 2 en EE.UU. y ha completado exitosamente un ensayo de Fase 2a en China, entregando resultados prometedores en la mejora de la función pulmonar en pacientes con fibrosis pulmonar idiopática (FPI). El desarrollo de Rentosertib fue posible gracias a la plataforma de IA propietaria de Insilico, que jugó un papel clave en la identificación de su objetivo terapéutico y el diseño de la molécula. Este proceso se detalló en un artículo de Nature Biotechnology de marzo de 2024, que destacó la identificación de TNIK como un nuevo objetivo terapéutico para FPI y el subsiguiente diseño de Rentosertib.
En 2016, Insilico describió por primera vez el concepto de usar IA generativa para el diseño de nuevas moléculas en una revista revisada por pares, lo que sentó las bases para la plataforma Pharma.AI disponible comercialmente. Desde entonces, Insilico continúa integrando avances técnicos en la plataforma Pharma.AI, que actualmente es una solución impulsada por IA generativa que abarca biología, química, desarrollo de medicamentos e investigación científica.
Impulsada por Pharma.AI, Insilico ha nominado 22 candidatos de desarrollo/preclínicos (DC/PCC) en su cartera integral de más de 30 activos desde 2021, recibió autorización IND para 10 moléculas y completó múltiples ensayos clínicos humanos para dos de las líneas más avanzadas, con resultados positivos anunciados.
Al integrar las tecnologías de IA y automatización, Insilico ha demostrado un aumento significativo en la eficiencia en comparación con los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos (que a menudo requieren 2.5-4 años), como se anunció en los recientes puntos de referencia de cronograma clave para programas internos de DC desde 2021 hasta 2024: el tiempo promedio hasta DC es de 12-18 meses, con 60-200 moléculas sintetizadas y probadas por programa, y la tasa de éxito desde la etapa DC hasta la etapa de habilitación IND alcanza el 100%.
Referencia
[1] Tang, Q.,et al. (2025) El Laboratorio Robótico Impulsado por IA Identifica la Inhibición Farmacológica de TNIK como un Potente Agente Senomórfico. Aging and disease. doi.org/10.14336/AD.2024.1492
[2] Pun FW., et al. (2022) Marcadores del envejecimiento basados en enfermedades de doble propósito y objetivos asociados a la edad predichos utilizando el motor de descubrimiento PandaOmics impulsado por IA. Aging. doi.org/10.18632/aging.203960
[3] Ren, F., et al. (2024) Un inhibidor de molécula pequeña TNIK dirigido a la fibrosis en modelos preclínicos y clínicos. Nature Biotechnology. doi.org/10.1038/s41587-024-02143-0
Sobre el Laboratorio Robótico de Insilico
Totalmente operativo a finales de 2022, el laboratorio robótico de Insilico es una instalación de vanguardia que presenta 6 islas funcionales automatizadas conectadas sin problemas por la plataforma de IA propietaria de Insilico y vehículos guiados automatizados. Admite un amplio espectro de tareas, incluida la edición de genes, el cribado de alto rendimiento, la imagen de alto contenido y la secuenciación multi-ómica. A través de su integración perfecta con la plataforma Pharma.AI de Insilico, el laboratorio acelera el desarrollo temprano de fármacos al permitir una validación eficiente de objetivos, optimizar el descubrimiento molecular de hits-to-lead, identificar moléculas PCC y avanzar en la investigación médica traslacional como la expansión de indicaciones, pruebas de fármacos combinados, validación de MOA y biomarcadores, etc.
Sobre Insilico Medicine
Insilico Medicine, una empresa global de biotecnología en etapa clínica impulsada por IA generativa, está conectando la biología, la química, la medicina y la investigación científica utilizando sistemas de IA de próxima generación. La empresa ha desarrollado plataformas de IA que utilizan modelos generativos profundos, aprendizaje por refuerzo, transformadores y otras técnicas modernas de aprendizaje automático para el descubrimiento de nuevos objetivos y la generación de nuevas estructuras moleculares con propiedades deseadas. Insilico Medicine está desarrollando soluciones innovadoras para descubrir y desarrollar medicamentos innovadores para el cáncer, la fibrosis, las enfermedades del sistema nervioso central, las enfermedades infecciosas, las enfermedades autoinmunes y las enfermedades relacionadas con el envejecimiento.
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