Cambridge, MA, 28 mai — Insilico Medicine (« Insilico »), en collaboration avec un partenaire de recherche de Huadong Medicine Company, a annoncé aujourd'hui la découverte de nouveaux inhibiteurs de petites molécules qui ciblent puissamment l'interaction protéine-protéine entre la protéine 5 contenant des répétitions WD (WDR5) et MYC, en exploitant l'intelligence artificielle (IA) générative pionnière d'Insilico et le module de modélisation moléculaire basé sur la physique. La recherche a été publiée dans Chemical Biology & Drug Design.
La protéine MYC est un facteur moteur bien établi dans jusqu'à 70 % des cancers humains, mais a longtemps été considérée comme « non médicamentable » en raison de l'absence de poches de liaison appropriées pour les inhibiteurs de petites molécules à haute affinité. Cependant, des recherches récentes ont révélé que l'interaction entre MYC et la protéine 5 contenant des répétitions WD (WDR5) est essentielle pour l'activité oncogène de MYC, présentant ainsi une nouvelle cible thérapeutique prometteuse pour le développement de médicaments.
L'équipe de recherche a initialement utilisé la plateforme Chemistry42 alimentée par l'IA générative pour générer des inhibiteurs de petites molécules ciblant WDR5. En appliquant des techniques de génération de molécules basées sur les ligands et en incorporant des points d'ancrage pour préserver les pharmacophores cruciaux, l'équipe a découvert le composé 8 (IC50 = 16,35 μM) et le composé 9 (IC50 = 1,91 μM). Les deux composés ont démontré une activité inhibitrice significativement améliorée par rapport au composé de référence (IC50 = 20,86 μM).
Ils ont ensuite affiné ces composés Hit pour créer des composés leaders avec une affinité de liaison sub-micromolaire grâce au support de l'outil basé sur la physique d'AlChemistry de Chemistry42. Notamment, un composé leader parmi eux, nommé 9c-1, a démontré une amélioration de 35 fois de l'activité par rapport au composé 3, atteignant une affinité de liaison sub-micromolaire. Cette molécule marque une avancée significative et sert de candidat prometteur pour le développement d'inhibiteurs efficaces de l'interaction protéine-protéine (PPI) WDR5-MYC pour des applications thérapeutiques.
« La recherche démontre une fois de plus comment nos plateformes alimentées par l'IA peuvent rapidement débloquer de nouvelles possibilités dans la découverte de médicaments, en particulier pour des cibles précédemment considérées comme non médicamentables », a déclaré Xiao Ding, PhD, Responsable de la Chimie & DMPK et Vice-président senior de la Chimie médicinale chez Insilico Medicine. « Ce résultat positif de la recherche souligne non seulement la puissance du module de chimie générative combiné au module de modélisation basé sur la physique, mais aussi son potentiel réel pour traduire la science de pointe en candidats thérapeutiques prometteurs pour les patients ayant des besoins médicaux non satisfaits élevés. »
Insilico a d'abord décrit le concept d'utilisation de l'IA générative pour la conception de nouvelles molécules dans une revue évaluée par les pairs en 2016, puis a continué à développer la plateforme Pharma.AI disponible commercialement. En intégrant des technologies d'IA et d'automatisation de pointe, Insilico Medicine a obtenu des gains d'efficacité significatifs dans le processus de découverte et développement précoce de médicaments par rapport aux méthodes traditionnelles de découverte de médicaments, qui prennent généralement 2,5 à 4 ans. Comme annoncé dans les jalons temporels récents pour ses 22 programmes de candidats médicaments internes de 2021 à 2024, Insilico a démontré des performances remarquables, avec un délai moyen jusqu'au DC de seulement 12 à 18 mois, 60 à 200 molécules synthétisées et testées par programme.
À propos d'Insilico Medicine
Insilico Medicine, une entreprise mondiale de biotechnologie en phase clinique alimentée par l'IA générative, connecte la biologie, la chimie, la médecine et la recherche scientifique en utilisant des systèmes d'IA de nouvelle génération. L'entreprise a développé des plateformes d'IA qui utilisent des modèles génératifs profonds, l'apprentissage par renforcement, les transformateurs et d'autres techniques modernes d'apprentissage automatique pour la découverte de nouvelles cibles et la génération de nouvelles structures moléculaires avec des propriétés souhaitées. Insilico Medicine développe des solutions révolutionnaires pour découvrir et développer des médicaments innovants contre le cancer, la fibrose, les maladies du système nerveux central, les maladies infectieuses, les maladies auto-immunes et les maladies liées au vieillissement. Pour plus d'informations, veuillez visiter www.insilico.com .
Journal
Chemical Biology & Drug Design