題圖 | Pixabay

撰文 | 宋文法

人工智能（AI）正迅速變革制藥行業，從靶點發現到精準醫療，全方位重塑行業格局。盡管AI在生成化學方面取得了實質性進展，但很少有新型AI發現或設計的藥物進入人體臨床試驗。

特發性肺纖維化（IPF），是一種與年齡相關的進行性肺部疾病，目前尚無療法能夠逆轉疾病的退行性進程。

2025年6月3日，北京協和醫院徐作軍教授團隊在"Nature Medicine"期刊上發表了一篇題為" A generative AI-discovered TNIK inhibitor for idiopathic pulmonary fibrosis：a randomized phase 2a trial "的2a期臨床研究論文。

這項2a期臨床研究顯示，全球首個完全由人工智能發現藥物靶點，并設計生成的肺纖維化新藥Rentosertib，安全且耐受性良好，顯示出改善肺功能的效果，值得進行更進一步的研究。

這款由中國團隊主導，使用生成式人工智能設計生成的創新藥物，有望改寫特發性肺纖維化無有效治療藥物的歷史。

圖：論文截圖

Rentosertib，是AI生成的首個TNIK小分子抑制劑，用于IPF治療。此前已在1期臨床試驗中，顯示出良好的安全性和藥代動力學特性。

在這項多中心、雙盲、隨機、安慰劑對照的2a期臨床試驗中，共納入71名IPF患者，隨機分配到安慰劑組、每日一次30 mg rentosertib、每日兩次30 mg rentosertib、每日一次60 mg rentosertib組，治療12周，評估了其安全性和有效性。

結果發現，治療中出現的不良事件（TEAE）的發生率在各治療組中的發生率相似，治療相關的嚴重不良事件（SAE）發生率低，且在各治療組間相似。最常見的導致治療中斷的事件是肝毒性和腹瀉。

主要結果（表：論文截圖）

此外，與安慰劑組相比，每日一次60 mg Rentosertib改善了患者肺活量（FVC），12周后FVC平均增加了98.4 ml，而安慰劑組平均減少了20.3 ml，表明Rentosertib在改善肺功能方面具有潛在效果。

肺功能改善（圖：論文截圖）

藥代動力學分析顯示，Rentosertib在IPF患者中顯示出良好的藥代動力學特性。

生物標志物和蛋白質組學分析顯示，Rentosertib治療與血清中多種蛋白質表達的變化相關，這些蛋白質與細胞外基質組織和纖維化過程有關，例如，COL1A1、FAP和MMP10等已知的纖維化相關蛋白在治療后表達下調。

這些結果表明，使用Rentosertib靶向TNIK，安全且耐受性良好的，顯示出改善患者肺活量的效果，具有潛在的抗纖維化及抗炎作用，值得在更大規模、更長時間的臨床試驗中進一步研究。

參考文獻：

https://doi.org/10.1038/s41591-025-03743-2

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