Insilico Medicine利用生成式人工智能和AlphaFold结构开发新型癌症药物

Insilico Medicine(“Insilico”)是一家临床阶段的端到端生成人工智能(AI)药物发现公司，在多种生成人工智能模型和AlphaFold结构在药物发现的应用方面取得了重大突破。

研究人员将 Insilico 的生成化学引擎应用于 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标。SIK2 在 30% 的人类卵巢癌中高度过度表达。研究结果发表在 7 月 13 日的《生物有机与药物化学》杂志上。

“利用Chemistry42和AlphaFold预测结构的能力，通过基于结构的设计策略鉴定了一系列新型、有效和选择性的SIK2抑制剂，”Insilico Medicine高级总监、化学部主管、Insilico Medicine化学部负责人之一肖丁博士说。研究的共同作者。“这项工作进一步展示了 Insilico Pharma.AI 平台的强大功能。”

这是 Insilico 发表的第二项研究，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。在《化学科学》杂志上发表的一篇 早期论文中，Insilico Medicine 研究人员与多伦多大学加速联盟主任 Alán Aspuru-Guzik 和诺贝尔化学奖获得者 Michael Levitt 合作，将 AlphaFold2 预测的蛋白质结构应用于该公司的 Chemistry42 平台，以生成一种新型抑制剂CDK20，一个有前途的肝细胞癌药物靶点。总共设计了 8,918 个分子，其中 54 个具有独特支架和不同铰链结合物配置的分子被优先考虑。鉴定出一个命中分子，并且有两种化合物在第二轮中对预期目标表现出强大的效力。

Insilico Medicine 创始人兼首席执行官 Alex Zhavoronkov 博士表示：“通过这项使用 AlphaFold 的持续研究，我们将继续展示人工智能系统如何协同工作，在结构数据有限的情况下产生新颖的疗法。” “我们对这些发现感到非常鼓舞，这些发现表明我们有望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，以治疗需求未得到满足的疾病。”

由 Alphabet 旗下 DeepMind 开发的AlphaFold预测了整个人类基因组的蛋白质结构，这是人工智能应用和结构生物学方面的突破。这个免费的人工智能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 的生成人工智能平台相结合，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。

在这篇新论文中，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。

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