编辑 | 紫罗
6 月底，全球领先的由生成式 AI 驱动的生物医药科技公司英矽智能（Insilico Medicine）宣布全球首款 AI 设计药物 INS018_055 进入 II 期临床试验，首批患者给药。
英矽智能在多种生成 AI 模型和 AlphaFold 结构应用于药物发现方面取得了重大突破。
近日，研究人员将英矽智能的生成化学引擎 Chemistry42 应用于 AlphaFold 预测的蛋白质结构，发现了盐诱导激酶 2 (SIK2) 的新型选择性抑制剂，SIK2 是抗炎和抗癌治疗的潜在靶点。
Insilico Medicine 创始人兼首席执行官 Alex Zhavoronkov 博士表示：
「通过使用 AlphaFold 进行的这项持续研究，我们将继续展示 AI 系统如何在结构数据有限的情况下协同工作，产生新颖的疗法。我们对这些发现感到非常鼓舞，这些发现显示出利用这些先进的人工智能技术来发现有效的新靶点和分子来治疗需求未得到满足的疾病的希望。」
Insilico Medicine 高级主管、化学主管，该研究的共同作者之一 Xiao Ding 博士表示：
「利用 Chemistry42 和 AlphaFold 预测结构的能力，通过基于结构的设计策略确定了一系列新型、有效和选择性的SIK2 抑制剂。该研究进一步展示了 Insilico Pharma.AI 平台的强大功能。」
该研究以「Discovery of novel and selective SIK2 inhibitors by the application of AlphaFold structures and generative models」为题，发布在《Bioorganic & Medicinal Chemistry》上。
SIK 包含三种 isoforms (SIK1/2/3)，具有相似的蛋白质结构和重叠的底物，但它们的生理和病理作用似乎不同。
SIK2 在 30% 的人类卵巢癌中高度过表达，对于卵巢癌细胞有丝分裂中的中心体分裂至关重要。
几十年来，一系列泛 SIK、选择性 SIK2/3 或 SIK1/2 抑制剂已被鉴定出具有不同的化学支架。
SIK2 被认为是治疗癌症和炎症相关疾病的有希望的靶标。可能由于结构信息有限，迄今为止选择性 SIK2 抑制剂的报道还很少。
在此，研究人员提出了一种结合 AlphaFold 蛋白质结构和 AI 驱动的分子生成平台 Chemisty42 来识别选择性 SIK2 抑制剂的新策略。
Insilico 利用 AlphaFold 预测的蛋白质结构来生成一系列铰链核心。经过分子对接、合成和生物学评估，利用新型支架获得了靶向 SIK2 的命中分子。进一步的探索发现了一种与已报道的抑制剂相比具有更强抗 SIK2 功效的化合物。该化合物还表现出优于其他 AMPK 激酶的选择性、良好的体外 ADMET 特性以及良好的细胞活性。
这是 Insilico 利用其生成式 AI 平台与 AlphaFold 相结合来识别新目标和命中分子的第二项研究。
此前，Insilico 将 AlphaFold2 预测的蛋白质结构应用于 Chemistry42 平台，以生成一种新型 CDK20 抑制剂，CDK20 是一种有前途的肝细胞癌药物靶点。
DeepMind 开发的 AlphaFold 预测了整个人类基因组的蛋白质结构，这是 AI 应用和结构生物学方面的突破。这个免费的 AI 数据库正在帮助科学家预测数百万种未知蛋白质的晶体结构。
将这些预测的结构与 Insilico 的生成 AI 平台相结合，科学家们能够通过更有效地识别潜在的药物靶标来简化药物发现过程。晶体预测平台可以为化合物的物理和化学性质提供有价值的见解，这对于新药的设计和开发至关重要。Insilico 的生成化学平台可以生成针对这些目标优化的新颖化学结构。
Insilico 将继续加速其生成式 AI 药物发现平台，融合最新的技术进步，包括 AlphaFold、大语言模型和量子计算。该公司领先的生成式人工智能发现和设计的治疗特发性肺纤维化的药物最近进入了 II 期临床试验，另外还有两个临床阶段项目，以及超过 30 种药物正在其内部开发中，用于癌症、纤维化、免疫、中枢神经系统疾病。
