英矽智能与韩国THPharma达成研究合作，利用PandaOmics推动代谢疾病候选药物适应症拓展

由临床阶段生成式人工智能（AI）驱动的药物研发公司英矽智能（Insilico Medicine；HKEX: 3696）宣布与专注于代谢疾病药物开发的THPharm达成研究合作，以生物学AI为基础，构建药物研发”反向解析“策略：从候选药物在临床前阶段获得的明确药效数据出发，反向推导具有开发潜力的适应症、作用机制和生物标志物体系，进一步拓展现有候选药物管线的应用边界。

此项AI驱动的生物学探索将聚焦心力衰竭、脂肪肝及肥胖等关键代谢疾病。双方计划不再采用“广撒网”的多适应症同步推进策略，而是综合考量AI分析结果、生物标志物可重复性、临床前验证可行性和市场前景的综合评估，筛选并确定适应症和相关靶点的优先级。

AI提出的研究假设将首先在疾病特异性细胞和动物模型中开展湿实验验证，系统评估候选方案的疗效、可重复性及作用机制；经验证后，具备进一步开发潜力的新适应症项目，将被推进到针对相关适应症的早期临床试验阶段。

英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示：“在人工智能辅助下，现有的生物数据可以释放全新的价值。很高兴英矽智能PandaOmics平台为 THPharm 的‘反向解析’策略提供支持，我们期待搭建起药理机制与疾病生物学之间的桥梁，精准识别具有开发潜力的全新生物机制。”

传统药物研发通常遵循正向路径，即先选定疾病领域，再开展靶点识别和候选药物开发。与之不同，此次双方构建的“反向解析”策略将从已有药效数据出发：基于临床前实验中验证的药效数据和表型特征，利用生物学AI针对基因表达、作用通路、相关疾病及生物标志物进行深度分析，进而筛选出具有较高开发价值的潜在适应症。

依托英矽智能核心生物学AI引擎PandaOmics，双方已建立用于数据整合和机制分析的技术基础。目前，研究团队已整合 16 个公共数据集及其中包含的 269 个样本，围绕 THP-001 开展基因表达分析和荟萃分析。THP-001是THPharm的核心候选药物，目前正处于全球 III 期临床阶段，拟用于治疗2型糖尿病和原发性高血压。  

本次合作将综合分析 THP-001 相关的已知及潜在靶点信息、基于文献构建的知识图谱、公开组学数据以及给药后的基因表达数据，为已有临床前药效数据建立生物学机制框架，进一步解析疾病特异性的作用机制，并提出潜在的生物标志物体系。通过对靶点下游信号通路及相关基因网络进行系统解读，研究团队将生成并优先排序潜在的新适应症及其对应的生物标志物候选。

在THP-001项目完成试点并建立相关分析流程后，双方计划将该方法进一步拓展应用于THPhamra更多代谢疾病领域管线，尤其是已获得临床前疗效、安全性和毒理学数据的创新递送系统（DDS）候选项目，推动现有研发管线的适应症拓展和价值挖掘。

THPharm首席执行官Theo (Tae Hee) Han表示：“通过此次合作，我们期待构建降本增效的药物开发新范式：先确认临床前药效，再构建疾病机制关联，进而探索出临床价值最大化的开发路径。通过这一策略，我们有望从单一候选药物中拓展出多个具有开发潜力的适应症，释放pipeline-in-a-drug（一药多效）潜力。”