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近日， 由北京协和医院徐作军教授团队牵头的临床研究、业内首个AI驱动药物研发的临床概念验证成果发表于《自然·医学》（Nature Medicine）。论文中徐教授团队与AI制药公司英矽智能共同发布了TNIK抑制剂Rentosertib（ISM001-055）IIa期临床试验的安全性和有效性数据。

特发性肺纤维化（IPF）当前面临哪些关键诊疗挑战？这项研究带来了哪些突破性进展？患者肺功能为何出现难得的改善趋势？AI技术如何高效整合海量数据、精准识别核心靶点，从而革新药物研发范式？展望未来，Rentosertib的研究结果又揭示了哪些值得期待的临床潜力？带着这些问题，《呼吸界》记者专访了项目牵头人、论文第一作者、我国间质性肺病领域权威专家徐作军教授。

“间质性肺病是一大类疾病，涵盖超过200种病因。在其中的特发性间质性肺炎中，影像学和病理学表现为普通型间质性肺炎（UIP）的类型，临床称之为特发性肺纤维化”，采访中，徐作军教授反复着重强调IPF在ILD领域的特殊地位——它是当之无愧的“最难啃的硬骨头”，其病因不明，传统糖皮质激素与免疫抑制剂治疗无效，现有获批药物也仅能延缓肺功能下降，无法逆转纤维化进程……徐教授从间质性肺疾病当前的诊治困局，谈到近年来受到国家、学科和临床医生高度重视的三大原因。

那么，IPF治疗困境的突破点在哪？徐作军教授介绍了其团队发表于《自然·医学》的这项IIa期研究。令人鼓舞的是，这项为期12周的试验观察到了积极的信号：接受Rentosertib治疗的患者显示出剂量依赖性的肺功能改善，在每日一次60mg的最高剂量组中，患者的用力肺活量（FVC）与基线相比，平均提高了98.4毫升，而安慰剂组患者的FVC则下降了20.3毫升。这种FVC的改善趋势在IPF治疗史上实属难得。

在对比现有已上市的抗纤维化药物时，徐教授指出，后者的副作用发生率较高，常见如腹泻、皮疹、恶心、肝功能损害等，部分患者耐受性不佳。而Rentosertib的副作用相对较少，“主要包括腹泻和轻度的肝功能指标异常，停药后均可恢复”。徐作军教授特别指出：“根据目前的研究，由AI设计的该药物可能同时具有抗炎和抗纤维化的双重作用”。

Rentosertib传递积极信号的背后，蕴藏着更深层次的药物研发模式变革——即人工智能（AI）技术帮助发现靶点，这解决了传统药物研发中哪些难以克服的挑战？AI技术在该药物研发中的核心优势体现在何处？徐作军教授对此进行了深入解读：“AI技术有个很大的优点，就是在很多前期基础研究的基础上，通过大数据平台将海量研究数据汇总起来、能够识别出一些关键的信号通路……可能在更高的层面来设计靶点和药物。另一方面，通过AI技术，在设计上能明显缩短研发时间，同时也节省了研发经费。”徐教授进一步阐释了这项研究为何具有一定的“里程碑意义”。

面对“最难啃的硬骨头”特发性肺纤维化，Rentosertib在IIa期研究中不仅显示出FVC改善的潜力，其初步安全性数据也相对良好。徐作军教授充满期待地表示“这为我们治疗特发性肺纤维化带来了一个新希望”，对药物的应用前景，徐教授也进行了展望。

视频拍摄与制作：刘迪；采写编辑：Jerry

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采写编辑、责编：Jerry