英矽智能利用其人工智能驱动的靶点识别引擎，发现了多个肌萎缩侧索硬化症(ALS)的潜力靶点
英矽智能及其合作伙伴通过其自主研发的人工智能靶点识别引擎PandaOmics™，搜索了大量的数据集并找到了与ALS相关的基因。
研究团队从中枢神经系统样本库和由干细胞诱导分化成的运动神经元样本库中发现了28个靶点，其中64%即18个靶点被证明，其抑制对神经退行性变具有适度或强烈减缓作用。
这项合作研究由英矽智能主导，得到了Answer ALS项目组和约翰霍普金斯大学医学院、麻省总医院和哈佛医学院、梅奥诊所、苏黎世大学、福贝生物科技、清华大学和巴克老龄化研究中心研究人员的支持。
香港和上海，中国, July 08, 2022 (GLOBE NEWSWIRE) -- 香港和上海--由端到端人工智能(AI)驱动的临床阶段药物研发公司英矽智能(Insilico Medicine)今天宣布，利用其自主研发的AI靶点识别引擎PandaOmics™，发现了多个未经报告的肌萎缩侧索硬化症(ALS)的潜在治疗靶点。这项研究是英矽智能团队与Answer ALS项目合作完成的，后者是历史上最大和最全面的ALS研究项目。该研究结果发表在6月28日出版的《Frontiers in Aging Neuroscience》杂志上。
全球范围内有超过70万人被确诊患有ALS，这一疾病也被称为卢伽雷氏症，由于大脑和脊髓中运动神经细胞(神经元)不可逆退化，患者将逐步失去自主肌肉运动能力，比如：走路、说话、吃饭，发展到最后甚至将丧失呼吸的能力。通常，ALS的疾病进展迅速，从出现症状到走向死亡，患者的平均预期寿命仅有2-5年。遗憾的是，目前已获批治疗ALS的药物并不能阻止或逆转患者的功能丧失。
在这项研究中，团队通过搜索大量的数据集寻找与疾病相关的基因，并识别可作为创新疗法的潜在靶点。科学家们利用英矽智能自主研发的AI靶点识别引擎分析了来自公共数据集的中枢神经系统(CNS)样本表达谱，以及来自Answer ALS项目的由诱导性多功能干细胞分化成的运动神经元(diMN)表达谱。经过分析，团队从CNS样本和diMN样本中确定了17个高置信度靶点和11个全新的靶点。
研究人员进一步在模拟了ALS最常见遗传原因的C9ALS果蝇模型中对这些靶点展开验证，其中有18个靶点(64%)被证明与ALS的神经退行性症状具有适度或强相关性。值得注意的是，这18个具有前景的靶点中涵盖8个未经报告过的基因KCNB2、KCNS3、ADRA2B、NR3C1、P2RY14、PPP3CB、PTPRC和RARA，研究证明通过抑制这些靶点，ALS的神经退行性症状得到减缓。所有的潜在靶点均被披露在已发表论文和ALS.AI网站上。详细信息可查阅论文：DOI:10.3389/fnagi.2022.914017。
英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示，“这项合作研究表明，将人类智能与人工智能相结合，可以让我们在那些具有高度未被满足临床需求的疾病获得突破，发现新靶点。这项研究仅仅只是开始。”
该研究由英矽智能大湾区团队负责人潘颖博士主导，其他来自英矽智能的合著者包括创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士，联合首席执行官兼首席科学官任峰博士，以及生物部负责人王菊博士。另外，来自约翰霍普金斯大学医学院、麻省总医院和哈佛医学院、梅奥诊所、苏黎世大学、福贝生物科技、清华大学和巴克老龄化研究中心的研究人员也对该项研究做出了贡献。
英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰博士表示，“这是一个绝佳的例子，证明了我们的人工智能生物平台PandaOmics在靶点发现方面的能力。令人印象深刻的是，人工智能所识别的约70%靶点(28个中的18个)在临床前动物模型中得到了验证。我们正在深化合作，将其中的一些靶点推向临床试验阶段。同时，我们也将进一步扩大PandaOmics™的使用范围，利用它来发现其他疾病领域如肿瘤、免疫和纤维化疾病的新靶点。”
清华大学教授、福贝生物科技创始人鲁白博士表示，“从由人工智能驱动在海量数据集中发现靶点，到在多个模型系统中(果蝇、小鼠、iPSC)进行生物验证，再到通过研究者发起的试验(IIT)进行快速临床测试，这代表了一种新的趋势，有望大大降低药物开发的成本和时间。更重要的是成功率的提升，特别是针对神经退行性疾病而言。我们非常高兴成为这个国际研究团队的一部分，并期待之后对这些新靶点展开临床验证。”
Robert Packard ALS研究中心、Answer ALS项目负责人Jeffrey D. Rothstein博士表示，“我们很高兴看到Answer ALS的数据被用来识别ALS的潜在致病通路和候选药物。正如这个前所未有的项目所设想的，英矽智能的研究正在帮助改变ALS创新疗法的研发进程。”
麻省总医院Healey & AMG ALS中心主任、哈佛医学院神经病学主任、本文通讯作者Merit Cudkowicz博士表示，“非常兴奋看到人工智能的力量可以帮助理解ALS的生物学机制。经Sean Healey和他的朋友介绍，我认识了Alex Zhavoronkov博士和英矽智能团队。在沟通中，我们看到了将英矽智能团队与Answer ALS的多学科团队结合所带来的潜力。我们期待着下一步将这些知识真正转化为开发ALS创新靶点的新疗法。”
自2016年以来，英矽智能一直致力于与志同道合的合作伙伴利用PandaOmics™进行ALS靶点发现和药物再利用的研究。这项研究进一步验证了PandaOmics™作为一种人工智能工具，能够识别对ALS神经退行性症状具有潜在作用的治疗靶点，为更好了解ALS疾病机制和研发创新药物提供了新的途径。
关于PandaOmics™
PandaOmics 是人工智能驱动的生物靶点发现平台，利用先进的深度学习模型和人工智能算法，基于组学数据、文本数据、科研基金数据和行业权威观点的综合评分来预测与特定疾病相关的靶点基因。PandaOmics目前正被广泛运用于学术研究和药物开发中。PandaOmics平台的算法还可以根据新颖性、置信度、商业性、成药性、安全性和其他影响靶点选择的关键因素对靶点蛋白进行排序。
关于英矽智能
英矽智能是一家由端到端人工智能(AI)驱动的临床阶段药物研发公司，通过下一代人工智能系统连接生物学、化学和临床试验分析，利用深度生成模型、强化学习、转换模型等现代机器学习技术，构建强大且高效的人工智能药物研发平台，识别全新靶点并生成具有特定属性分子结构的候选药物。英矽智能聚焦癌症、纤维化、免疫、中枢神经系统疾病、衰老相关疾病等未被满足医疗需求领域，推进并加速创新药物研发。
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