据11日制药及生物科技业界消息，基于AI的新药研发企业Insilico Medicine已于上月7日启动了特发性肺纤维化（IPF）治疗候选药物“Lentosetip”的中国III期临床试验。该试验将在中国47家机构招募320名患者，进行为期52周的给药，并评估反映肺功能的用力肺活量（FVC）的年下降率。
“伦托西替”之所以备受瞩目，在于其应用已超越了利用AI预测现有候选药物临床成功可能性的层面，而是直接应用于新药靶点发现和新化合物设计过程。 InSilicoMedicine利用其自主研发的AI平台“PandaOmics”，发现了纤维化疾病的新靶点TNIK。随后，通过生成式化学平台“Chemistry 42”设计出抑制TNIK的新型小分子化合物，并经过实际合成和验证，优化了药物的疗效和药代动力学特性。
自2021年以来，InSilicoMedison通过AI平台已发现31个临床前候选化合物（PCC），其中13个获得了IND批准。其自主项目从启动研究到确定PCC平均耗时12至18个月，每个项目实际合成并测试的化合物约为60至200个。 与通常初期新药发现需要2年6个月至4年相比，这大大减少了试错过程并缩短了时间。
尽管韩国国内也对AI平台与相关企业之间的联合研究表现出了浓厚兴趣，但实际将候选化合物推进至临床阶段的案例仍较为有限。
韩国最先进的案例当属帕罗斯iBio公司用于治疗急性髓系白血病（AML）的候选药物“拉斯莫替尼”（PHI-101）。 通过公司自主构建的AI新药平台“Chemiverse”发现的拉斯莫替尼，已在韩国和澳大利亚针对复发/难治性急性髓系白血病患者完成了I期临床试验。去年，难治性实体瘤治疗候选药物“PHI-501”也获得了韩国I期临床试验的IND批准。
OncoCross的肌少症候选药物“OC514”也已完成在澳大利亚的I期临床试验。 OC514是一种结合了两种有效成分的复方制剂，OncoCross利用基于转录组的AI平台“Raptor AI”，发现了其在治疗肌少症和癌性恶液质等新适应症方面的潜力。不过，OC514并非从零开始设计的新化合物，而是通过AI推导出现有成分的组合及适应症，因此具有很强的药物再发现性质。
此外，SyntekaBio,Inc.(226330)和#斯坦达姆等公司也在推进基于AI的候选药物发现及自主管线开发，但将大量候选药物反复推进至IND和临床阶段的成果仍较为有限。
业界将这种差距归因于资本和专业人才的短缺。制药和生物技术企业投资激励尚不充分也被视为限制因素之一。一位制药和生物技术行业相关人士表示：“虽然国内基于AI的新药开发合作也在增加，对重要性的关注度也显著提高”，但他同时指出：“从企业角度来看，目前尚未迫切感受到必须投入大量人力和资金来构建内部全流程体系的必要性。”
也有观点指出，要提升AI新药研发的竞争力，必须建立国家层面的新药研发数据整合管理体系，并制定能够一目了然地查阅数据目录的标准化格式。
此外，还有意见认为应出台包括引进海外人才在内的政府层面的支持政策。美国已通过美国国立卫生研究院（NIH）的“Bridge2AI”项目，支持适合AI学习的生物·医疗数据及标准，并培养融合型人才；同时通过面向中小企业的SBIR·STTR相关计划，为AI新药研发初创企业提供初期研究资金。
一位生物技术行业相关人士表示：“如果难以直接配备相关设施，也可以采取长期联合开发模式，由人工智能企业、制药公司、临床试验受托机构（CRO）等在从候选物质筛选到合成、验证、临床前研究、IND申请及临床试验的各个环节，共同分担各种权利和责任。”
