Insilico Medicine是AI藥物研發領域的領先公司之一，今年來頗受關注。
2021年8月4日，Insilico宣布，利用其自主研發的人工智能藥物發現平臺，獲得了針對腎纖維化的全新臨床前候選化合物。該臨床前候選化合物在藥理和藥代動力學方面表現良好，在體外和體內臨床前研究中均顯示出具有前景的結果。公司正在積極將該項目推進到臨床試驗階段。
而在此前一天，2021年8月3日，Insilico宣布與西湖制藥達成戰略合作，共同開發針對冠狀病毒疾病的小分子創新藥物。
Insilico不但在自有管線上取得了突破，而且與國內外許多藥物研發公司達成了戰略合作。Insilico是如何做到的？
為此，智藥邦對Insilico首席科學官任峰博士進行了專訪。
任博，您好！可以簡單向我們介紹下 Insilico 的主要特點嗎？
任峰：Insilico Medicine是一家由人工智能驅動的端到端創新藥物研發公司。公司基于生成對抗網絡、深度強化學習、預訓練模型及其他機器學習技術，構建強大且高效的人工智能藥物研發平臺，用于識別全新靶點并生成具有特定屬性分子結構的候選藥物，聚焦癌癥、纖維化、免疫性疾病、神經退行性疾病等未被滿足醫療需求領域，推進并加速創新藥物研發。
公司的人工智能平臺目前擁有兩款商業化的軟件包括用于靶點發現的PandaOmics和用于創新小分子生成的Chemistry42。目前，公司已與全球范圍內超過30家創新藥物研發公司達成戰略合作協議，并啟動了多個針對全新靶點、難成藥靶點和不可成藥靶點的內部研發管線。公司還與先正達（Syngenta）合作，將人工智能應用于可持續農業。自成立以來，該公司從專業的金融、生物醫藥、前沿科技等投資者處募資超過3.1億美元。
2021年2月Insilico利用AI技術發現了特發性肺纖維化的新靶點以及針對該靶點設計的新化合物，此次利用AI技術發現了腎纖維化的新靶點和新化合物。那么，特發性肺纖維化的項目為腎纖維化的項目帶來了哪些經驗和幫助呢？
任峰：我們之前報道的特發性肺纖維化項目，在臨床前實驗中充分驗證了利用我們的人工智能PandaOmics和Chemistry42可以把生物學和藥物化學有機的結合起來，尋找針對某種疾病的全新機制的創新藥物，這為我們的腎纖維化項目提供了一個行之有效的研發思路。同時在特發性肺纖維化的項目進行中我們加深了對纖維化這個領域的生物學和轉化醫學方面的理解和積累。這些經驗為我們快速發現腎纖維化的新靶點并快速生成具有體內外藥效的創新小分子起到了加速的作用。
是否可以說，這次是Insilico第二次展示新靶點發現搭配新化合物發現的模式呢？Insilico是否偏重這種first-in-class的研發模式？
任峰：廣義上講，可以認為這是Insilico Medicine第二次展示新靶點發現搭配新化合物發現的模式。但是由于此次的腎纖維化和上次報道的特發性肺纖維化在機制上有共通之處，所以從嚴格意義上講，我們需要用一個纖維化疾病以外的案例（比如癌癥）來再一次驗證我們的新靶點發現搭配新化合物發現的模式。
我們目前正在嘗試這種模式在癌癥領域的新靶點搭配創新化合物的研發。這種模式將會是Insilico Medicine做first-in-class創新藥物的研發模式。同時，我們也做已知靶點的有差異化的best-in-class的新藥研發。研發模式并不重要，關鍵是解決未被滿足的臨床需求，為患者帶來實質性的臨床獲益。
相對于傳統的靶點發現和藥物發現方法，AI的方法有哪些優勢呢？
任峰：與傳統的靶點發現和藥物發現相比，如果運用得當，AI賦能新藥研發可以提高研發效率、節省研發成本、提高新藥研發的成功率。
Insilico已經成功地與一些制藥公司建立了合作關系，您認為成功合作的關鍵是什么？
任峰：成功合作的關鍵一是溝通、二是信任。我們與合作伙伴在合作前和合作過程中都保持充分有效的溝通，對合作項目的背景、方案、以及后續會出現的困難進行公開透明的討論，在討論中雙方對對方的技術力量、技術平臺、以及人員特點都有了充分的了解，這樣合作起來就很順暢。同時，在互相溝通和了解中雙方團隊逐漸建立了良好的信任關系，這樣在項目遇到困難的時候可以同心協力的解決困難，保障項目的順利進行。
用人工智能助力藥物研發，現在面臨的最大的困難是什么？如何克服？
任峰：人工智能的發展離不開三個要素：數據、算法、和算力。對于人工智能助力藥物研發來說，數據的質量和來源是可能阻礙AI進一步發展完善的因素。這方面可以跟高質量的數據公司合作或利用自動化的實驗室去產生收集大量的具有一致性的數據來補充。
另外，人工智能的算法在新藥研發領域雖然初步取得了可喜的成果和部分驗證，但是還需要我們對這些算法進行更大范圍的驗證，用更多的具體的實例來證明人工智能不僅可以幫助一些新藥研發特定的個例的成功，而是可以賦能到更大范圍的范例取得成功，這樣才能促進人工智能助力藥物研發的更進一步的發展。
您可以展望一下5年以后的Insilico嗎？5年內Insilico有什么樣的發展目標？
任峰：未來Insilico Medicine會進一步優化完善人工智能在新藥研發中的關鍵環節如靶點發現、化合物生成、以及臨床方案的優化等領域中的功能，并通過更多的創新性新藥項目的成功以及對外合作來進一步驗證我們的人工智能在新藥研發中的作用。同時拓展人工智能在小分子創新藥領域的前沿技術比如蛋白質降解技術（PROTAC）中的應用。
期望能通過我們的努力為新藥研發所面臨的周期長、費用高、成功率低的問題提供一個顛覆性的解決方案。5年后我希望看到Insilico Medicine自研或跟外部合作的多款藥物進入臨床實驗，并且有至少兩款新藥通過了關鍵的臨床二期驗證階段并成功進入臨床三期。
