阿斯利康与insitro达成MASH与心肌病独家合作，首付4000万美元
insitro与阿斯利康达成全球独家研究合作，针对MASH与心肌病开展新靶点与创新疗法发现，insitro获4000万美元首付款，并有资格获得最高约14.6亿美元里程碑付款及个位数比例销售提成。
推荐理由：梳理阿斯利康与insitro的MASH与心肌病合作条款，并拆解insitro虚拟人类平台从靶点发现到分子设计的链路。
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insitro 的机器学习、遗传与表型驱动药物发现、研发合作与管线进展。
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医药魔方精选AI 评分7171
智药局精选AI 评分6262 BMS一日敲定三起AI合作，Pathos获2.37亿美元E轮融资、Tempus获1.375亿美元数据授权
百时美施贵宝（BMS）在10月23日公布三起AI相关合作，包括领投Pathos的2.37亿美元E轮融资（投后估值约30亿美元），并与Pathos、Tempus联手研究阿尔茨海默病等神经系统疾病。
推荐理由：梳理BMS一日内三笔AI合作的分工与金额结构，可看清药企以数据授权加股权投资布局AI的具体方式。
insitro · Publications & Press精选AI 评分7171 insitro与阿斯利康达成MASH和心肌病AI药物发现合作，首付4000万美元
insitro宣布与阿斯利康达成全球独家研究合作，针对MASH和心肌病发现新靶点与疗法，将获得4000万美元首付款，并有资格获得最高约14.6亿美元潜在发现、开发与商业里程碑付款及个位数分级销售提成。insitro将用其Virtual Human平台识别两个适应证的因果疾病生物学，并把阿斯利康提名的靶点推进至开发候选化合物，阿斯利康负责全部临床开发、监管与商业化。
推荐理由：交易把insitro的Virtual Human平台用于MASH与心肌病两个异质性适应证，并明确划分发现与临床分工。
insitro · Publications & Press精选AI 评分6565 insitro 与礼来共建的小分子体内 PK 预测模型上线 Lilly TuneLab
insitro 与礼来合作构建的小分子体外及体内性质预测机器学习模型，现已向部分生物技术公司开放于 Lilly TuneLab。模型基于礼来数十年研究产生的多物种临床前数据训练，覆盖数十万个独特分子，并会随数据集扩展而更新；insitro 称其可作为当前从体外实验外推的行业标准方法的替代方案。
推荐理由：礼来与 insitro 用数十年多物种临床前数据训练的小分子体内 PK 预测模型进入 TuneLab，为早期筛选提供参照。
insitro · Publications & Press精选AI 评分7272 insitro 与礼来在 TuneLab 推出体内 PK 预测机器学习模型
insitro 与礼来在 Lilly TuneLab 平台上线体内 PK 预测模型，可跨小鼠、大鼠、狗和猴四种临床前物种预测血浆清除率、稳态分布容积和平均驻留时间。
推荐理由：该模型用礼来历史数据直接预测体内PK，并与体外外推法对比，为小分子成药性评估提供参照。
insitro · Publications & Press精选AI 评分5858 insitro 在 ADA 公布 AI 发现 MASH 候选 CTRO-1013 临床前数据：抗纤维化信号部分独立于肝脏脂肪下降
insitro 在第 86 届 ADA 科学年会上公布其 AI 发现的 MASH 候选 CTRO-1013（肝靶向 IRS1 siRNA）的临床前数据，显示在标准纤维化小鼠模型中肝靶向沉默 IRS1 使 TIMP-1 降低 37%、CK-18 降低 68%（16 周，1 mg/kg，每 4 周一次），且抗纤维化信号部分独立于肝脏脂肪下降。
推荐理由：该材料披露 IRS1 靶点从人类遗传学发现到 siRNA 候选物的临床前数据链，可观察 AI 表型与遗传证据如何衔接管线推进。
insitro · Publications & Press精选AI 评分6868 insitro与百时美施贵宝扩大ALS合作，新增两个由Virtual Human平台发现的靶点
insitro宣布与百时美施贵宝扩大针对肌萎缩侧索硬化（ALS）的战略合作，BMS新提名ALS-2和ALS-3两个靶点，二者均由insitro的Virtual Human平台发现，与2024年12月提名的ALS-1并列。
推荐理由：合作扩展新增两个ALS靶点并触发里程碑付款，同时披露靶点在iPSC运动神经元中的验证结果。
insitro · Publications & Press精选AI 评分7272 insitro 用 AI 从 MRI 推导棕色脂肪表型并完成首个 BAT 全基因组关联分析
insitro 在 Keystone Symposia 肥胖治疗会议上报告，基于 UK Biobank 影像队列（n=69,598）的 Dixon MRI 脂肪信号分数图构建 AI 推导的棕色脂肪（BAT）表型，并完成首个 BAT 全基因组关联分析，识别 81 个独立遗传位点、精细定位到 45 个基因。