npj Drug Discov|TechBio 3.0:AI制药如何把预测、设计与实验连成闭环
牛津大学Krish Ramadurai与Abhirup Banerjee在《npj Drug Discovery》发表综述,用TechBio 3.0概括将多模态AI、生成式化学与自动化实验接入同一反馈体系的研发方式,并区分1.0性质预测、2.0靶点发现与分子生成、3.0实验反馈持续更新模型与设计。
推荐理由:文章以综述框架梳理多模态AI、生成式设计与自动化实验的闭环,并借两个企业案例说明证据边界。
牛津大学Krish Ramadurai与Abhirup Banerjee在《npj Drug Discovery》发表综述,用TechBio 3.0概括将多模态AI、生成式化学与自动化实验接入同一反馈体系的研发方式,并区分1.0性质预测、2.0靶点发现与分子生成、3.0实验反馈持续更新模型与设计。
推荐理由:文章以综述框架梳理多模态AI、生成式设计与自动化实验的闭环,并借两个企业案例说明证据边界。
准备活到150岁,我在@FoxNews @SatAmericaFNC上对Brian Yennis说。我们的IPF药物rentosertib在一项为期12周、71名患者的2a期试验中,在衰老时钟生物标志物上显示出3-6年的衰老逆转。早期数据,3期正在进行中,尚未获批。英矽智能,AI设计。#ARDD2026
特发性肺纤维化(IPF)领域多项在研新药进入2期和3期试验,其中Insilico Medicine的TNIK抑制剂rentosertib启动全球首个生成式AI驱动药物的3期研究,将在320名患者中评估每日一次给药52周的疗效与安全性。
英矽智能创始人兼CEO Alex Zhavoronkov在Fast Company“影响力委员会”专栏撰文称,AI有潜力倍增人类寿命,但这只是愿景而非近期可验证的科学预测。
英矽智能公布其生成式AI设计的多参数优化Pan-TEAD抑制剂ISM6331的1/2期试验结果,在重度经治间皮瘤患者中130 mg剂量组客观缓解率达40%。该分子尚处早期研究阶段,公司强调结果属研究性数据,并称TEAD在衰老中亦有作用、设计上瞄准癌症之外的广泛生物学场景。
Alex Aliper博士在迪拜AI节:衰老靶点,以及针对潜在KRAS抑制剂的从量子计算到实验室验证的首个完整闭环(《自然·生物技术》)。 全场满座。英矽智能表现亮眼。
英矽智能Fedor Galkin与Alex Zhavoronkov团队在Cell发表研究,构建首个面向衰老生物学的开放基准LongevityBench,含17项任务、覆盖临床记录、DNA甲基化、转录组、蛋白质组与遗传学五大数据域,共25457个评测提示。
推荐理由:该研究用17项任务评测18个前沿模型解读衰老组学数据的能力,并比较领域微调小模型与通用大模型的表现差异。
英矽智能在 Chemistry42 逆合成模块中推出 ChemCensor,用 0-5 分的基于先例的评分判断所提反应是否化学上可行,依据是相同反应中心、相同官能团兼容性以及有真实文献先例支持。该功能在首尔 ICML 2026 上介绍,公司称其并非模式匹配,而是将化学家逻辑系统化。
英矽智能推出 inClinico Agent,将自然语言问题转化为端到端临床分析工作流,把复杂临床格局分析从数月压缩至分钟级。
推荐理由:英矽智能发布临床分析智能体,公开了终点预测模型在前瞻性基准上的表现与对照结果。
英矽智能在ESMO 2026官网公布了口服泛TEAD抑制剂ISM6331针对间皮瘤及其他晚期实体瘤的1期首次人体试验摘要,详细及更新数据将于10月25日简短口头报告环节公布。
DelveInsight 评选出 ESMO 2026 五大值得关注的首创药物项目。我们的 AI 设计泛 TEAD 抑制剂 ISM6331 位列其中,正处于针对间皮瘤和晚期实体瘤的 I 期临床阶段。马德里,10 月 23-27 日。 https://www.delveinsight.com/esmo-conference-2026/article/5-first-in-class-therapies-to-look-out-for-at-esmo-2026
英矽智能与施维雅在1月达成的AI驱动研发合作中,于不到10个月内实现两个项目里第一个项目的首个早期发现里程碑。该合作潜在总额最高8.88亿美元,此次里程碑的具体金额未在推文中披露。
📺 我们的创始人兼CEO做客@FoxBusiness:#AI#、#衰老#,以及三期临床究竟意味着什么 Alex Zhavoronkov博士与Fox Business坐下来谈了英矽智能的现状:管线中有40多个候选药物,其中一款治疗特发性肺纤维化(#IPF#)——一种平均发病年龄65岁的致命肺部疾病——现已进入三期临床试验,即获批前的最后阶段。
英矽智能的Alex Zhavoronkov称,靶点由PandaOmics发现、分子由Chemistry42设计,得到口服非阿片类镇痛候选ISM9528。据@TheNationalNews报道,该候选在临床前模型中表现优于吗啡,更多信息见https://antipain.ai。
推荐理由:英矽智能以自家平台串联靶点发现与分子生成,给出候选分子的临床前阶段结果,可观察其平台到管线的衔接方式。
我认为科学需要专门的AI模型,而不仅仅是通用模型。我们的 https://Pharma.AI 2026年秋季回顾涵盖了MMAI Gym、302项基准测试,以及从Chemistry42和PandaOmics到AI助手的MCP链接。@InsilicoMedicine https://www.eurekalert.org/news-releases/1147702
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英矽智能全球AI平台负责人Petrina Kamya在虚拟细胞论坛介绍了公司的虚拟衰老细胞模拟框架,该框架基于12年自有数据与基准测试构建,覆盖分子、细胞内、细胞间、组织/器官和机体五个生物学尺度。系统在每个生物层级使用约43个专用AI智能体,以患者种子基线图谱模拟干预后的细胞状态转变。Kamya表示,公司正在全自动机器人实验室中对机制未知的新分子开展前瞻性验证,以检验预测并排除对文献的记忆。
推荐理由:英矽智能公开虚拟衰老细胞框架的跨尺度多智能体架构,并说明其正用自动化实验室做前瞻验证。
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英矽智能提名ISM9546为临床前候选化合物,这是一种口服、外周限制性的VAV1分子胶降解剂,拟用于包括IBD和RA在内的自身免疫疾病。作者称这是公司自2021年以来的第35个临床前候选化合物,并认为AI正在攻克过去被视为不可成药的靶点。
第13届衰老研究与药物开发大会(ARDD)于10月1日至3日在哈佛大学举行,聚焦前沿AI、大规模生物数据与药物创新融合如何重塑长寿科学。FDA官员提出两条长寿疗法审批路径:证明对两到三种年龄相关疾病有效,或采用涵盖认知、虚弱度及视力的复合功能终点。英矽智能在会上介绍了其“虚拟衰老细胞”多智能体模拟框架,并披露Rentosertib在特发性肺纤维化II期高剂量组给药12周后FVC增加98 mL。
英矽智能提名靶向GIPR的全新小分子临床前候选化合物ISM1354,用于肥胖、2型糖尿病及相关代谢疾病。
推荐理由:英矽智能用Chemistry42提名新一代GIPR拮抗剂,并给出与临床阶段同靶点分子的安全性对比数据。