现代医学发展至今，世界上仍有数千种疾病面临“无药可医”甚至“无药可用”的困境。而传统药物发现耗时漫长成本高昂，且伴随着极高的失败率，超过90%的候选药物在关键的临床验证阶段折戟。人工智能的出现为流程优化与效率提升带来了希望。

近日，英矽智能发表于Nature Biotechnology上的一项研究提供了这一例证。该研究全面阐述了其首款由生成式AI发现和设计的潜在全球首创TNIK抑制剂从人工智能算法开发到2期临床试验的研发历程，并首次披露了该候选药物在临床前实验和临床试验中的数据和表现。

任峰博士介绍，这款治疗特发性肺纤维化的小分子候选药物，从AI赋能的靶点发现到AI辅助的分子设计优化，再到临床候选化合物的确定，共耗时不到18个月、仅投入数百万美元，远低于传统方式四年半的时间与数千万美元的投入。“在这个项目里AI制药工具获得了充分的验证。我们期待INS018_055在2期临床研究中有良好的表现，为患者提供新的治疗选择，同时为AI制药行业带来更坚实的例证。”

文章详解全球首个由AI发现的创新抗纤维化TNIK抑制剂的研发过程，揭示了生成式AI技术在推动行业变革方面的巨大潜力，并凸显了AI驱动的药物发现方法带来的降本增效优势。

据悉，2021年至今，在自有人工智能平台的赋能下，英矽智能已搭建涵盖30余条管线的多元化疗法组合，提名18款临床前候选化合物，并将其中6个领先项目推进到临床阶段。

在浦东

早在2021年10月，在中国科学院陈凯先院士、蒋华良院士、饶子和院士创始倡议和见证下，张江AI新药研发联盟正式揭牌成立。联盟成为了推进AI与医药跨界交叉融合、数据资源共享、技术迭代升级的重要纽带，并在两年间就取得了不少成果，汇聚了更多的AI新势力。

在张江AI新药研发联盟的名单内，既有中国科学院上海药物研究所、浙江大学上海高等研究院等科研院所，还有科创板CRO（医药研发外包）第一股美迪西生物医药以及晶泰科技、英矽智能、深势科技等有明显人工智能特征的企业。