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记得2019年《自然·生物技术》（Nature Biotechnology）上那篇著名的关于生成张量强化学习（Generative Tensorial Reinforcement Learning, GENTRL）的论文吗？现在有一个重大跟进——生成条件已被确认应用于一期人体临床试验。这是生物医学领域生成式AI的又一里程碑
中美等多个科研团队合作在《自然生物技术》发表文章A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models
研究团队通过生成式AI方法发现了TGF-β信号通路中的一个关键激酶，即TRAF2-和NCK-相互作用的激酶（TNIK），将其鉴定为有效的抗纤维化靶标，并以此为基础设计合成了一种名为INS018_055的小分子TNIK抑制剂。INS018_055不仅具有良好的药物属性，而且在体内实验中，无论通过口服、吸入或局部给药方式，都能在肺、肾和皮肤等多种器官纤维化模型中展现强大的抗纤维化活性
文章揭示了一种基于IPF（特发性肺纤维化）为起点的计算流水线，该流水线结合了多种互补的计算方法，利用多组学数据、生物网络分析以及科学文献中的文本数据进行节点度偏置控制，从而将基因排序输出最具前景的靶点列表。值得注意的是，这种方法不仅捕捉现有趋势，还能通过时间序列文本数据对未来趋势做出预测
经过一系列严格的实验验证，INS018_055在小鼠和大鼠的多种纤维化模型中展现了良好的选择性和抗纤维化作用，并且在多项体内研究中显示了额外的抗炎效果。随后，该化合物在两项Ⅰ期临床试验（NCT05154240 和 CTR20221542）中证实了对人体的安全性和耐受性，以及理想的药代动力学特性。从靶点发现到临床候选药物提名，整个过程只用了大约18个月的时间，充分体现了AI驱动药物研发流水线的高效性能
值得注意的是此次一期临床试验涉及INS018_055新药的人体首次给药研究，在中国进行
在此次临床试验中，研究人员对INS018_055进行了单次递增剂量（SAD）阶段的剂量爬坡测试，剂量分别为30毫克、60毫克和120毫克；同时也进行了连续多次给药（MAD）阶段的研究，受试者每日两次（BID）服用30毫克、60毫克或90毫克的剂量，持续7天。通过对受试者血浆中药物浓度随时间变化的曲线进行分析，结果显示INS018_055在中国试验中的药代动力学（PK）特征总体上与新西兰进行的Ⅰ期临床试验相似
在为期7天的多次给药过程中，无论是给予30毫克、60毫克还是90毫克的剂量，均未观察到INS018_055在血浆中有明显的累积效应。总体而言，INS018_055在中国的Ⅰ期临床试验展现出良好的安全性与耐受性。此外，试验数据收集、研究方案及结果详情已在报告摘要及相关补充资料中完全披露。
结语
后续，研究团队计划继续推进INS018_055在两个正在进行的Ⅱ期临床试验（NCT05975983 和 NCT05938920）中用于治疗特发性肺纤维化（IPF）患者的疗效评估，这将进一步验证AI在推动抗纤维化药物设计及临床转化方面的巨大潜力
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