Разработанный с помощью искусственного интеллекта (ИИ) препарат замедлил биологическое старение у пациентов. Изначально лекарство было создано для лечения идиопатического легочного фиброза.
Разработка ученых
Молекулярную структуру препарата создали с помощью искусственного интеллекта. Результаты показали, что рентосертиб снизил биологические маркеры возраста, которые измеряли с помощью шести «часов старения». Эта технология использует ИИ для прогнозирования заболеваемости и смертности.
В 2025 году результаты клинического исследования компании Insilico Medicine продемонстрировали, что препарат помогает пациентам с идиопатическим легочным фиброзом. При данном хроническом заболевании легочная ткань рубцуется и может привести к смерти в течение нескольких лет. В испытании участвовали 43 пациента. Все шесть «часов старения» показали снижение прогнозируемого возраста после 12 недель приема препарата.
Что известно о рентосертибе
Рентосертиб или ISM001-055 представляет собой экспериментальный препарат-кандидат. Его разработала компания Insilico Medicine для лечения идиопатического легочного фиброза.
Это первый в своем роде препарат, у которого и молекулярную структуру, и белок TNIK обнаружили и спроектировали с помощью технологий генеративного искусственного интеллекта. В 2026 году он вышел на третью фазу клинических испытаний, где участвуют около 320 пациентов.
Оценка экспертов
Профессор Гарвардской медицинской школы Вадим Гладышев заявил, что это первое исследование, которое ясно показывает возможность снижения прогнозируемого биологического возраста. Однако он указал на небольшой размер выборки и на то, что биологические часы старения не всегда надежны.
Препарат компании Insilico еще не тестировался на здоровых пациентах, поскольку клинические испытания проводились исключительно с пациентами с ИЛФ.
Компания начала изучать ИИ-технологии больше десяти лет назад. Она основана в 2014 году латвийско-канадским математиком и биотехнологом Алексом Жаворонковым. Компания была одной из первых, кто оптимизировал разработку лекарств с помощью нейронных сетей.
Сотрудники Insilico использовали методы, аналогичные тем, что применяются для обучения ChatGPT. Одна модель изучает медицинские карты, анализы крови и научные публикации, чтобы найти белки, вызывающие заболевания. Другая система разбирает форму белков и их взаимодействие с другими молекулами, после чего создает новые.
VK
OK
Telegram
Дзен