Insilico MedicineはAIで発見した肺線維症治療薬Rentosertibの第III相試験を開始しました。この薬は機械学習で新しい標的TNIKを特定し、生成AIで分子設計された初の症例で、進行性肺疾患に対する従来と異なるアプローチを提供します。Phase IIa試験では安全性と有効性の兆候を示し、大規模段階へ進むことになります。
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AI創薬企業のInsilico Medicineが、AI技術で発見・設計した肺線維症治療薬「Rentosertib」の第III相臨床試験を開始しました。同薬は標的をAIで特定し、分子構造を生成AI（Chemistry42）で設計した初のシーケンシャル段階への進出となります。
なぜ重要か
肺線維症（IPF）は進行性の肺疾患で、診断後の中央値生存期間は約2～4年とされ、現在の既承認薬は進行を遅延させるのみで逆転させられません。Rentosertibは新しい標的（TNIK）に基づく異なるメカニズムで、重大な未充足ニーズに対応する可能性があります。
注目点
第III相試験は320人の患者を52週間かけて評価し、北京協和医学院の徐作軍教授が主要治験責任医師（Leading PI）を務めます。Phase IIa試験では60mg1日1回投与群で肺活量が平均98.4 mL改善し、用量依存的な有効性傾向が観察されました。
Rentosertibの開発は、Insilico Medicineの生物学最優先型AI創薬戦略の実例です。同社のPandaOmicsと呼ぶAI生物学エンジンが多層的オミクスデータ、生物学的ネットワーク分析、因果推論、経路解析を統合してTNIKを高優先度標的として特定し、その後Chemistry42が小分子化合物の生成と最適化を行いました。このアプローチは従来の標的から出発して化合物スクリーニングを行う方式ではなく、病態生物学と老化生物学の交差点から出発する異なるパラダイムを示しています。
Nature Biotechnology紙で発見から臨床段階への経路が、Nature Medicine紙でPhase IIa結果が発表されており、査読済み文献による科学的基盤が形成されています。Phase IIa試験で観察された用量依存的有効性傾向は、より大規模な第III相試験での検証に向けた重要な信号とみられます。肺線維症は進行性で中央値生存期間が2～4年という予後の悪い疾患であり、新しいメカニズムによる治療選択肢の提供は、この領域の未充足ニーズに対応する可能性を持っています。
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