人工智能|六个月找出新药分子，AI比人强在哪里？( 二 )

英矽智能希望通过在连接生成生物学和生成化学的人工智能药物研发平台的辅助下找到全新的靶点和全新的化合物，治疗尚未被满足的临床需求。
在靶点发现方面，我们通过自研的人工智能平台PandaOmics对比患者和健康人转录组学的数据，找到其中的差异，通过分析其中信号通路的变化，找到新的靶点。
我们通过这种方式找到了20多个全新的靶点，又通过自己的过滤条件（比如靶点蛋白有无晶体结构、或者这个蛋白有无动物数据证明其安全性等）最终选定了一个靶点。目前全球没有任何一款针对这个靶点的纤维化药物进入临床试验阶段，临床前的研究也非常少。

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也就意味着没有合适的化学起点，于是我们利用人工智能小分子生成平台Chemistry 42，针对这个靶点生成小分子化合物，在相当短的时间内，我们设计并合成了78个化合物，这些化合物有良好的活性。
055是我们合成并测试的第55个化合物，这个化合物有良好的活性和成药性，值得往下一步推进。在博来霉素诱导的小鼠特发性肺纤维化测试中，可以看到化合物055在尼达尼布十分之一的剂量下，在肺功能改善上可以起到与尼达尼布非常类似的效果。

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虽然有小鼠模型证明化合物055的活性非常好，但我们认为还需要细胞层面的实验，进一步增加证据。于是我们使用特发性肺纤维化患者的细胞开展了两种体外实验：
一是用患者的纤维化细胞的转化，可以看到化合物055与尼达尼布相比，活性高了5倍。二是用患者的上皮细胞的转化，可以看到化合物055比尼达尼布的活性高了16倍。再次证明在体外实验上，化合物055比尼达尼布有更好的活性。

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【 人工智能|六个月找出新药分子，AI比人强在哪里？】得到临床前的数据对有效性的支持后，我们下一步进行了一些安全性的评价，包括做了小鼠14天的DRF实验，以及体内外、药效、药代动力学（DMPK）等实验，从各个方面来支持化合物055进一步推进，这里是罗列了主要的实验及其结果。

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化合物055今年11月份正式进入临床，现在已经完成了微剂量临床实验。从早期的靶点发现到提名临床前候选化合物，大概用了18个月时间，研发经费260万美金左右。跟传统研发新药研发相比，一个新的靶点平均需要10年半的时间，需要花费几千万美金的研发费用。通过人工智能的赋能，在这个项目上确实大大加速了研发进程，同时大大降低了研发费用。

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同时，这个全新的靶点不仅是对特发性肺纤维化有效，在临床前实验上我们已证明它对皮肤纤维化、肾纤维化、肝纤维化进程等都有效果。

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比如对于肾纤维化，我们找到了另一个化合物073，对它做了大量临床前实验，证明化合物073可以停止或者逆转纤维化的过程。
今年以来，我们不仅实现了特发性肺纤维化和肾纤维化的两个临床侯选化合物的确定；同时，完成了C轮融资，由华平投资领投，融资额达2.55亿美金；并且，我们在上海建立了比较强大的新药研发团队，快速推进了26个以上的自研项目。

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英矽智能从2014年建立后，立足于打造端到端人工智能促进新药研发的生态体系。我们的研发项目是由人工智能和新药研发团队共同立项产生，我们在上海有强大的CRO管理团队，可以通过CRO帮助做湿实验验证，同时通过把验证数据反馈给人工智能和新药研发团队，进一步提高人工智能的效率和新药研发团队设计化合物的效率，从而形成了一个干湿实验的一个闭环。

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下面我想介绍我们这三款人工智能的平台：
第一个平台是以生物学为主的靶点发现平台PandaOmics。
第二个平台是Chemistry 42，以生成化学为基础的小分子化合物生成平台。
第三个平台是InClinco，是一个优化和预测临床实验方案的平台。