香港和上海--由端到端人工智能（AI）驅動的臨床階段藥物研發公司英矽智能（Insilico Medicine）今天宣布，利用其自主研發的AI靶點識別引擎PandaOmics?，發現了多個未經報告的肌萎縮側索硬化癥（ALS）的潛在治療靶點。這項研究是英矽智能團隊與Answer ALS項目合作完成的，后者是歷史上最大和最全面的ALS研究項目。該研究結果發表在6月28日出版的《Frontiers in Aging Neuroscience》雜志上。

　　全球范圍內有超過70萬人被確診患有ALS，這一疾病也被稱為盧伽雷氏癥，由于大腦和脊髓中運動神經細胞（神經元）不可逆退化，患者將逐步失去自主肌肉運動能力，比如：走路、說話、吃飯，發展到最后甚至將喪失呼吸的能力。通常，ALS的疾病進展迅速，從出現癥狀到走向死亡，患者的平均預期壽命僅有2-5年。遺憾的是，目前已獲批治療ALS的藥物并不能阻止或逆轉患者的功能喪失。

　　在這項研究中，團隊通過搜索大量的數據集尋找與疾病相關的基因，并識別可作為創新療法的潛在靶點。科學家們利用英矽智能自主研發的AI靶點識別引擎分析了來自公共數據集的中樞神經系統（CNS）樣本表達譜，以及來自Answer ALS項目的由誘導性多功能干細胞分化成的運動神經元（diMN）表達譜。經過分析，團隊從CNS樣本和diMN樣本中確定了17個高置信度靶點和11個全新的靶點。

　　研究人員進一步在模擬了ALS最常見遺傳原因的C9ALS果蠅模型中對這些靶點展開驗證，其中有18個靶點（64%）被證明與ALS的神經退行性癥狀具有適度或強相關性。值得注意的是，這18個具有前景的靶點中涵蓋8個未經報告過的基因KCNB2、KCNS3、ADRA2B、NR3C1、P2RY14、PPP3CB、PTPRC和RARA，研究證明通過抑制這些靶點，ALS的神經退行性癥狀得到減緩。所有的潛在靶點均被披露在已發表論文和ALS.AI網站上。

　　英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示，“這項合作研究表明，將人類智能與人工智能相結合，可以讓我們在那些具有高度未被滿足臨床需求的疾病獲得突破，發現新靶點。這項研究僅僅只是開始。”

　　該研究由英矽智能大灣區團隊負責人潘穎博士主導，其他來自英矽智能的合著者包括創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士，聯合首席執行官兼首席科學官任峰博士，以及生物部負責人王菊博士。另外，來自約翰霍普金斯大學醫學院、麻省總醫院和哈佛醫學院、梅奧診所、蘇黎世大學、福貝生物科技、清華大學和巴克老齡化研究中心的研究人員也對該項研究做出了貢獻。

　　英矽智能聯合首席執行官兼首席科學官任峰博士表示，“這是一個絕佳的例子，證明了我們的人工智能生物平臺PandaOmics在靶點發現方面的能力。令人印象深刻的是，人工智能所識別的約70%靶點（28個中的18個）在臨床前動物模型中得到了驗證。我們正在深化合作，將其中的一些靶點推向臨床試驗階段。同時，我們也將進一步擴大PandaOmics?的使用范圍，利用它來發現其他疾病領域如腫瘤、免疫和纖維化疾病的新靶點。”

　　清華大學教授、福貝生物科技創始人魯白博士表示，“從由人工智能驅動在海量數據集中發現靶點，到在多個模型系統中（果蠅、小鼠、iPSC）進行生物驗證，再到通過研究者發起的試驗（IIT）進行快速臨床測試，這代表了一種新的趨勢，有望大大降低藥物開發的成本和時間。更重要的是成功率的提升，特別是針對神經退行性疾病而言。我們非常高興成為這個國際研究團隊的一部分，并期待之后對這些新靶點展開臨床驗證。”

　　Robert Packard ALS研究中心、Answer ALS項目負責人Jeffrey D. Rothstein博士表示，“我們很高興看到Answer ALS的數據被用來識別ALS的潛在致病通路和候選藥物。正如這個前所未有的項目所設想的，英矽智能的研究正在幫助改變ALS創新療法的研發進程。”

　　麻省總醫院Healey & AMG ALS中心主任、哈佛醫學院神經病學主任、本文通訊作者Merit Cudkowicz博士表示，“非常興奮看到人工智能的力量可以幫助理解ALS的生物學機制。經Sean Healey和他的朋友介紹，我認識了Alex Zhavoronkov博士和英矽智能團隊。在溝通中，我們看到了將英矽智能團隊與Answer ALS的多學科團隊結合所帶來的潛力。我們期待著下一步將這些知識真正轉化為開發ALS創新靶點的新療法。”

　　自2016年以來，英矽智能一直致力于與志同道合的合作伙伴利用PandaOmics?進行ALS靶點發現和藥物再利用的研究。這項研究進一步驗證了PandaOmics?作為一種人工智能工具，能夠識別對ALS神經退行性癥狀具有潛在作用的治療靶點，為更好了解ALS疾病機制和研發創新藥物提供了新的途徑。