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Credit: Insilico Medicine
Une récente publication dans Nature Medicine par Insilico Medicine et ses collaborateurs marque la première preuve de concept (POC) au stade clinique pour la découverte de médicaments assistée par IA, où le Rentosertib (connu sous le nom d'ISM001-055) a démontré non seulement des profils de sécurité favorables, mais aussi un potentiel pour inverser le processus mortel de la fibrose pulmonaire dans l'« étalon-or » de l'évaluation de l'efficacité thérapeutique – un essai clinique de Phase IIa nommé GENESIS-IPF. Plus important encore, le Rentosertib se vante non seulement d'une cible et d'une structure moléculaire nouvelles, toutes deux alimentées par la plateforme propriétaire Pharma.ai d'Insilico, mais aussi d'un processus de développement accéléré avec plus de 60% de temps économisé depuis l'initiation du projet jusqu'à la nomination du candidat préclinique (PCC) par rapport à la méthode traditionnelle.
Depuis la fondation d'Insilico en 2014, la plateforme Pharma.ai a fait l'objet d'une expansion et d'une optimisation continues, toutes enregistrées et partagées par le biais de séries de webinaires de mise à jour. En mars 2025, le lancement trimestriel Pharma.ai nouvellement annoncé d'Insilico a attiré l'intérêt de plus de 300 professionnels de divers domaines englobant tout le cycle de vie de la découverte de médicaments, y compris la recherche médicale, la biotechnologie, l'industrie pharmaceutique et les institutions de santé.
Aujourd'hui, Insilico Medicine (« Insilico »), la société de découverte de médicaments au stade clinique pilotée par l'intelligence artificielle (IA) générative, annonce son prochain webinaire Mises à jour Pharma.ai d'été, programmé pour 10h ET le 10 juillet. Durant le webinaire, le Fondateur et PDG Alex Zhavoronkov, PhD, fournira les derniers développements de l'entreprise et présentera les nouvelles fonctionnalités et applications de la suite logicielle IA d'Insilico, avec un focus particulier sur les dernières avancées dans Biology42 et Chemistry42 à travers des démonstrations de produits, des explications approfondies et des cas d'usage du monde réel. Prêt pour l'avenir de Pharma.ai ? Inscrivez-vous ici à https://insilico.zoom.us/webinar/register/9217443018637/WN_eV0sLtrJQByZ_EsvRrB5jg#/registration .
Biology42 : Améliorations pour la conception d'anticorps et l'analyse de données omiques
Du côté biologique, Generative Biologics a continué à renforcer ses capacités en conception de biomolécules avec l'introduction de nouveaux modèles génératifs basés sur la 3D pour les anticorps. Ces modèles supportent la sélection de frameworks et permettent une génération plus précise et fiable des structures d'anticorps. La fonctionnalité de calcul de contact mise à jour permet maintenant aux utilisateurs d'analyser les interactions entre les liants générés et les protéines cibles directement dans la plateforme, améliorant la procédure de sélection des liants. De plus, nous supportons maintenant le criblage basé sur des modèles pour les peptides, et les utilisateurs peuvent récupérer des informations structurelles directement depuis la RCSB Protein Data Bank, aidant à rationaliser et simplifier le flux de travail global.
Concernant PandaOmics, l'outil d'analyse de données omiques pour l'identification de cibles et de biomarqueurs, les dernières mises à jour incluent plusieurs améliorations puissantes conçues pour améliorer l'utilisabilité, la sécurité et l'interprétation des données. Les chercheurs peuvent maintenant dupliquer les projets par défaut d'un simple clic, créant des versions éditables pré-chargées avec des comparaisons expertement organisées pour accélérer la découverte. Pour la sécurité et l'évolutivité au niveau entreprise, PandaOmics supporte maintenant le déploiement Virtual Private Cloud (VPC) et l'intégration avancée Single Sign-On (SSO) avec des fournisseurs d'identité comme Okta. La nouvelle fonctionnalité Multi-Entry Gene Support permet l'analyse de multiples entités moléculaires par gène—telles que les isoformes ou transcrits—améliorant la granularité dans l'analyse d'expression différentielle. Enfin, les graphiques de connaissances, qui révèlent les relations biologiques clés, peuvent maintenant être exportés comme des fichiers PNG de haute qualité ou des PDF éditables pour une inclusion transparente dans les publications et présentations.
Chemistry42 : Avancées dans les modèles de fondation et l'IA chimie générative pour la conception de médicaments de nouvelle génération
Du côté chimique, l'attention se porte sur le modèle de fondation Nach01, maintenant disponible via AWS Marketplace. En intégrant le traitement du langage naturel (NLP), l'intelligence des données chimiques et l'encodage de nuages de points moléculaires, Nach01 crée un outil puissant pour les tâches de prédiction et de génération utilisant des données moléculaires 2D et 3D. Le résultat est une approche polyvalente de la conception de médicaments, avec des performances surpassant les tests de référence largement reconnus.
En parallèle, Chemistry42—la plateforme complète de chimie générative—a reçu une mise à jour majeure avec des améliorations à son moteur Alchemistry. La dernière version accélère les calculs d'énergie libre de liaison relative (RBFE) jusqu'à trois fois tout en offrant une qualité de sortie améliorée. De plus, les utilisateurs peuvent maintenant analyser la dynamique moléculaire protéine-ligand directement dans la plateforme, rationalisant les flux de travail et offrant des aperçus plus profonds des interactions moléculaires. En outre, le module Alchemistry mis à niveau démontre une plus grande robustesse, gérant les poses de ligands avec un faible chevauchement structural et permettant des perturbations à travers des poches de liaison alternatives et des modes de liaison.
En intégrant des technologies d'IA avancées et d'automatisation, Insilico Medicine a démontré des améliorations d'efficacité significatives dans les applications pratiques, établissant une référence pour la recherche et développement de médicaments pilotés par l'IA. Comparé aux 2,5–4 années typiquement requises dans la découverte traditionnelle de médicaments, les 22 médicaments candidats nominés d'Insilico de 2021 à 2024 ont pris seulement 12–18 mois en moyenne pour progresser depuis l'initiation du projet jusqu'à la nomination de candidats précliniques (PCCs), chaque projet nécessitant la synthèse et le test de seulement environ 60–200 molécules. Le taux de succès du PCC au stade d'activation IND a atteint 100%.
À propos d'Insilico Medicine
Insilico Medicine, une société biotech mondiale de premier plan pilotée par l'IA, utilise sa plateforme propriétaire Pharma.AI et son laboratoire automatisé de pointe pour accélérer la découverte de médicaments et faire progresser les innovations dans la recherche en sciences de la vie. En intégrant les technologies d'IA et d'automatisation et les capacités approfondies de découverte de médicaments internes, Insilico livre des solutions médicamenteuses innovantes pour les besoins non satisfaits incluant la fibrose, l'oncologie, l'immunologie, la douleur, et les troubles de l'obésité et métaboliques. De plus, Insilico étend la portée de Pharma.AI à travers diverses industries, telles que les matériaux avancés, l'agriculture, les produits nutritionnels et la médecine vétérinaire.
Pour plus d'informations, veuillez visiter www.insilico.com .