　　論文通訊作者，英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示，"2019年在發表第一篇Nature Biotechnology的論文后，英矽智能獲得了3700萬美元的A輪融資，這一里程碑使我們開啟了利用AI平臺自主研發藥物的歷程。到目前為止，在Pharma.AI平臺的支持下，我們已提名了21個臨床前候選藥物，其中10個分子獲得了臨床試驗許可。進展最為領先的IPF項目，已完成了針對安全性和初步有效性的IIa期臨床試驗研究，該項目從算法搭建到臨床I期的研發過程也發表在Nature Biotechnology上。PHD項目進一步展示了英矽智能在AI平臺的賦能下，不斷推進有價值項目至臨床階段的交付能力。在該研究中，我們僅用12個月的時間就提名了臨床前候選藥物，論文詳細介紹了這一研究過程和臨床前驗證結果。在論文的審稿的同期，該項目也完成了在澳大利亞和中國的I期臨床試驗，我們期待盡快與業界分享臨床數據。"

　　立項之初，英矽智能聚焦于開發能降低腸道炎癥，且促進粘膜修復的創新療法。研究團隊采用商業化的AI生物研究引擎PandaOmics進行靶點篩選和優先排序，最終選擇HIF-PHD作為IBD的治療靶點。隨后，英矽智能利用Chemistry42及其子模塊（包括Generative Chemistry、Alchemistry、ADMET分析模塊）設計具有理想特性的PHD抑制劑。

　　具體而言，英矽智能利用Chemistry42下屬Generative Chemistry生成化學模塊，基于已報道的PHD復合物結構，預先搭建優先片段、并指定六個關鍵藥理點，以啟動片段生長。同時，研發團隊強化新穎性和合成可行性篩選，進而生成和篩選獲得了具有良好活性的苗頭化合物系列。

　　接下來，針對該潛在候選分子，英矽智能研發團隊采用結構-活性關系（SAR）進行分析優化，采用Alchemistry計算PHD2-配體復合物的結合自由能估值，進而評估生成化合物的藥效，并通過ADMET模塊收集溶解度、滲透性等關鍵預測性質，以獲得系統暴露量最小的候選化合物。最終獲得一款強效的PHD特異性抑制劑ISM5411。

　　臨床前研究中，ISM5411表現出腸道限制性的藥代動力學特征和良好的安全性。在多個結腸炎模型中，該候選化合物不僅可以恢復腸道屏障功能，降低腸道炎癥水平，且在較低劑量下也表現出顯著的抗結腸炎活性，不會產生通常與PHD抑制相關的系統性副作用。基于這些研究，在項目啟動后12個月合成和篩選了約115個分子后，英矽智能提名ISM5411為臨床前候選藥物用于IBD治療。

　　截至論文發表，ISM5411用于治療IBD的兩項I期臨床試驗正在澳大利亞和中國同步進行，旨在評估口服ISM5411在健康受試者中的安全性、耐受性、藥代動力學和食物影響。在兩項研究中，最后一例受試者均已完成試驗出組，英矽智能計劃于2025年早期公布這兩項臨床試驗的初步數據。為了在更廣泛的人群中進一步評估ISM5411，英矽智能計劃進一步在潰瘍性結腸炎患者中開展全球多中心藥效性概念驗證研究。

　　除此次公布的論文外，英矽智能于2024年初在Nature Biotechnology發布論文，介紹了領先自研AI藥物ISM001-055從人工智能算法搭建到II期臨床試驗的研發歷程，該候選藥物具有人工智能發現的靶點和設計的結構。近期，英矽智能發布了ISM001-055在一項IIa期臨床試驗（NCT05938920）中的積極結果，數據表明患者在口服用藥12周后，顯示出良好安全性和耐受性，且觀察到患者的用力肺活量（FVC）呈現劑量依賴性藥效趨勢。

　　2016年，英矽智能全球首次在同行評審期刊上闡述了使用生成式人工智能設計新型分子的概念，為涵蓋生成生物學、化學和臨床醫學和科學研究等領域的商業化Pharma.AI平臺奠定了基礎。自2021年以來，英矽智能在自有人工智能平臺Pharma.AI的支持下，建立了超過30條自研管線組合，并從中提名了21款臨床前候選項目，其中10款化合物獲得臨床試驗許可。

　　英矽智能是一家由生成式人工智能驅動的臨床階段生物醫藥科技公司，通過下一代人工智能系統連接生物學、化學和臨床試驗分析，利用深度生成模型、強化學習、轉換模型等現代機器學習技術，構建強大且高效的人工智能藥物研發平臺，識別全新靶點并生成具有特定屬性分子結構的候選藥物。英矽智能聚焦癌癥、纖維化、免疫、中樞神經系統疾病、衰老相關疾病等未被滿足醫療需求領域，推進并加速創新藥物研發。