上海2026年9月8日 /美通社/ -- 由生成式人工智能（AI）驅動的臨床階段藥物研發科技公司英矽智能（Insilico Medicine，HKEX：3696）今日宣布在《自然?生物技術》（Nature Biotechnology）發表一項最新聯合研究成果。該研究由英矽智能與來自哈佛醫學院、斯坦福大學、博德研究所（Broad Institute）、亞琛工業大學、北京大學、西湖大學的國際科學家團隊合作完成。
基于Rentosertib IIa 期臨床試驗期間采集的縱向 Olink 蛋白質組學數據（國家生物信息中心多元數據歸檔庫登記號：OMIX008341），研究人員采用6種獨立開發且在國際范圍內獲得認可的蛋白質組學衰老時鐘，對受試者生物學年齡進行了評估，并得到互相驗證的結果，即接受 Rentosertib 治療的受試者的預測生物學年齡均有所降低。此外，與安慰劑組相比，用力肺活量（FVC）這一關鍵肺功能指標也呈現出顯著的劑量依賴性逆轉。由于FVC通常隨年齡增長而衰退，這一結果與蛋白質組學衰老時鐘所揭示的年齡逆轉趨勢一致。
衰老研究邏輯驅動的臨床研究流程
該研究標志著抗衰老領域首次完成潛在"同類首創"（first-in-class）候選藥物的臨床評估。與雷帕霉素或二甲雙胍等依托"老藥新用"策略的候選藥物不同，Rentosertib不僅在AI賦能下靶向疾病和衰老"雙效靶點"，還具有AI驅動設計的創新分子結構。同時，該研究提出了一條創新路徑，即將衰老生物標志物整合至標準臨床試驗中，以加速抗衰老藥物及長壽療法的研究。
論文第一作者、英矽智能創始人兼首席執行官 Alex Zhavoronkov 博士受邀于2026年9月8日在巴黎索邦大學舉辦的《自然》學術會議：AI時代重塑醫療健康（Redefining Healthcare in the Age of AI）上，就上述研究項目及其研究結果作專題報告。
從衰老生物學到臨床藥物
與傳統衰老科學研究更多依賴"老藥新用"策略，關注雷帕霉素或二甲雙胍等候選藥物不同，在這項研究中，英矽智能則采取截然不同的路徑，從一開始就將衰老生物學納入其藥物發現的策略。
利用其 AI 驅動的靶點發現平臺，英矽智能提名 TNIK 為參與調控多種衰老標志物的全新靶點，并進一步確認其在6大衰老標識維度均排列靠前，是一個同時靶向衰老生物學底層機制與特發性肺纖維化（IPF）疾病進程的"雙效靶點"。隨后，英矽智能利用其生成化學平臺 Chemistry42，設計了針對 TNIK 的新穎小分子候選藥物 Rentosertib。該項目從靶點識別到提名臨床前候選藥物僅歷時約18 個月，相關臨床前研究成果已于 2024 年發表于《自然?生物技術》（Nature Biotechnology）。
2025年6月，英矽智能進一步于《自然?醫學》（Nature Medicine）發表 Rentosertib 用于IPF治療的 IIa 期臨床試驗結果（NCT05938920）。該試驗達到了主要安全性終點，并展示出令人鼓舞的劑量依賴性的療效趨勢。研究采用臨床上常用的用力肺活量（FVC）作為關鍵療效評估指標。 值得注意的是，IPF患者平均確診年齡為65-70歲；而在65歲以上的健康人群中，FVC通常也會以每年20-50ml 的速度下降。因此，FVC也可作為衰老的潛在生理生物標志物。試驗結果顯示，在每日一次 60 mg 劑量組中，患者的用力肺活量（FVC）平均改善 98.4 ml，而安慰劑組平均下降 20.3 ml。
更重要的是，試驗方案前瞻性地納入了縱向血清蛋白質組學篩查，用于探索性生物標志物分析。相關結果揭示了該藥物的抗纖維化和抗炎作用機制，并與 FVC 的變化趨勢呼應。隨后，試驗收集的全部數據隨后均于中國國家生物信息中心（China National Center for Bioinformation, CNCB）歸檔，為本次對生物學衰老生物標志物的研究提供了支持。
6大權威衰老時鐘支撐積極結果，組學數據分析顯示生物學年齡逆轉
研究采用哈佛、牛津、北京大學、博德研究所等知名機構團隊獨立開發的6大衰老時鐘（包括 ProtAge、OrganAge、PAC、ipfP3GPT 以及 PAOPAC），對 42 名受試者的血清蛋白質組學圖譜進行評估，涵蓋蛋白質范圍達2841種。值得注意的是，在時鐘底層方法和訓練標準均不一致的情況下，6大時鐘指向了相同的結論：與安慰劑組相比，接受 Rentosertib 治療的患者生物學年齡有所降低，其中在每日兩次 30 mg 劑量組的受試者中，第 4 周時觀察到了最高程度的生物學年齡逆轉，平均達到3-4年，在某些衰老時鐘中峰值接近6年。
多種給藥方式下，多數衰老時鐘均顯示rentosertib實現生物學年齡逆轉，其中最顯著效果在每日兩次 30 mg 劑量組用藥4周后出現
此外，研究表明Rentosertib實現的生物學年齡逆轉一定程度上獨立于呼吸系統性能改善。具體而言，研究中實現最大程度肺功能改善的劑量，與產生最明顯年齡逆轉信號的劑量并不相同，這表明Rentosertib的抗衰老活性并不僅僅是IPF病程逆轉的下游效應。
基于英國生物樣本數據庫（UK Biobank）中 55319 份圖譜的比對研究表明，Rentosertib 直接逆轉了部分典型的年齡相關蛋白表達軌跡，進一步驗證了Rentosertib的抗衰老效應。機制研究則顯示，Rentosertib發揮了衰老調控劑（senomorphic agent）的作用，可以抑制 EREG、ESM1、IGFBP4、ITGA2、MMP10、MMP13 及 SPP1 等細胞衰老的核心驅動因子；同時下調RTK–PI3K 和 RAS–ERK等與加速衰老相關的生長因子信號通路，并參與調節抗氧化機理與膽固醇代謝。
構建長壽研究新范式
為支持重復性驗證及后續深入研究，文章所涉研究數據均已存入CNCB，登記號OMIX008341，研究底層工作流代碼也在公開代碼平臺GitHub上以開源 Python 庫形式發布。
更重要的是，此項研究在產出具體數據成果之外，還構建了可復用的研究模式，即將衰老科學相關終點融入到以特定疾病為中心的藥物開發流程。受這一路徑啟發，業界有望在臨床試驗中納入衰老評估作為探索性終點，并預先采集衰老生物標志物數據，進而在美國FDA的生物標記物、終點和其他工具（Biomarkers, EndpointS, and other Tools, BEST）等監管框架下，探索生物標志物驗證和疾病-衰老復合研究終點的可能性。和主要依賴已獲批藥物"老藥新用"的傳統方法相比，該研究路徑有望將抗衰老候選藥物的發現時間線縮短數年甚至數十年。
近期，憑借其 AI 平臺與管線資產在全球范圍內獲得的廣泛認可，英矽智能宣布 2026 年上半年實現總收入約 1.06 億美元，同比增長 287%；同時實現經調整凈利潤超 5100 萬美元，迎來上市以來首個盈利的半年度。這一財務里程碑主要得益于公司與全球頂尖伙伴達成的一系列對外授權、聯合開發及研發合作，涵蓋禮來（Eli Lilly）、施維雅（Servier）、武田（Takeda）、SK Biopharmaceuticals、齊魯制藥、衡泰生物、康哲藥業（CMS）及元羿生物（Tenacia）等知名藥企。截至最新數據，英矽智能在 2026 年內披露的簽約合作總額已達約 73 億美元，推動公司自 2021 年以來的累計簽約合作總額躍升至近 110 億美元。
在 AI 驅動的研發方面，英矽智能在2026年前9個月內提名了 9 個臨床前候選化合物（PCC），刷新了公司年度管線產出的歷史紀錄；同時在其自研與合作管線中順利達成了 8 個臨床里程碑。領跑這些研發進展的是Rentosertib（ISM001-055），作為全球首個完全由生成式 AI 賦能研發的潛在全球首創（First-in-class）候選藥物，rentosertib 目前已正式進入用于治療特發性肺纖維化（IPF）的 III 期臨床試驗階段，邁出了走向臨床驗證與商業化落地的關鍵一步。
此外，英矽智能于7月發布業界首個"藥物研發基準評估"測試集，旨在針對基礎模型提供全面性能評估，并于近期宣布推出一系列MMAI Gym for Science 驅動訓練的前沿化學與生物學專家模型，其在 50 多個基準測試任務中展現出了達到 SOTA（業內先進）水平的性能。依托這一全新能力，英矽智能有望驅動規模化創新、探索創新分子實體（New Modality）和多元化適應癥拓展，進一步加速長壽藥物的發現與開發進程。
行業評論
2013 年諾貝爾化學獎得主Michael Levitt博士表示，"來自 6 個獨立團隊的 6 個蛋白質組學時鐘應用于同一批 42 名患者，全都在治療組中報告了更年輕的生物學年齡。真正說服我的并非效應的大小，而是其高度的一致性，因為這些模型既不共享特征，也不共享訓練數據。該試驗目前尚無法將肺部病情改善與衰老減緩徹底區分開來，作者在論文中也坦誠地說明了這一點。在健康志愿者中開展的試驗，才是接下來我最期待看到的。"
英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov 博士表示，"英矽智能創立的初衷從沒有改變過，我們想建立一個切實可行且可持續的商業模式，推動前沿深度學習技術的開發，并將其應用于實際的衰老研究與藥物發現，最終利用 AI 探索長壽療法。Rentosertib是英矽智能首款候選藥物，它在破紀錄的時間內，完成了全新'雙效'療法（即針對衰老同時面向年齡相關疾病）的首個概念驗證，從而在商業層面驗證了多適應癥探索性開發的可行性。如今，英矽智能 40 余條藥物管線中的大多數，均具備在廣泛治療領域中應對衰老與疾病的雙重潛力。憑借穩健的生物技術商業模式，公司已實現盈利并組建了長壽委員會，這在公開上市的前沿生物科技企業中極為罕見。同時，我也非常榮幸，這款藥物能以我們聯合首席執行官任峰博士的名字（Ren）命名，他是這場 AI 藥物研發革命中真正的英雄。
能夠逆轉生物學年齡的藥物蘊含巨大的社會與經濟機遇。如果能為全球每個人的壽命增加短短3年，總和可以達到約250億年；按人類當前的平均預期壽命計算，這大約相當于3.4億個人類完整壽命的總和。此外，這類藥物有望顯著延長健康壽命，從而提升生產力、節省醫療成本，價值可達數萬億美元。"
北京大學前沿交叉學科研究院定量生物學中心、北大-清華生命科學聯合中心韓敬東教授表示，"作為PAOPAC（Proteome-Aware Organ Proxy Aging Clock）的開發者，我很高興看到我們這一工具應用于rentosertib的IIa期臨床試驗分析。
Zhavoronkov博士和其同事首次在同一個新型藥物研發的臨床試驗隊列中，利用多種蛋白質組學衰老時鐘對該藥物進行了系統性評估。這些時鐘的建模方法涵蓋了傳統機器學習（OrganAge、PAOPAC、PAC）和深度學習（ProtAge、ipfP3GPT），訓練目標包括了時序年齡（ProtAge、OrganAgechrono、ipfP3GPT、PAOPAC）和死亡風險（PAC、OrganAgemortality）。這些時鐘在rentosertib治療組中均一致地預測出了生物學年齡的下降。這種跨模型的一致性說明rentosertib對衰老相關蛋白質組信號的影響并非某一款時鐘的特異性假象，而是一個具有較強穩健性的生物學現象。
這項研究也為衰老時鐘在臨床試驗中的標準化應用提供了一套相對完整的工作流程：覆蓋了隊列組建、組學檢測、多時鐘并行分析、結果交叉驗證以及機制解讀。這項研究也為臨床試驗設計提供了一個新穎的實踐思路：即在針對特定適應癥（尤其是衰老相關病癥）的藥物臨床試驗中，同步進行衰老生物標志物的評估。這種策略有望加速衰老干預措施的發現和驗證進程。
最后，祝賀這項以中國患者為主體、基于中國本土發現的創新藥物（rentosertib）取得突破進展。同樣，作為衰老時鐘開發的中國團隊，我們也期待未來能夠見證更多產學研結合，并在衰老干預臨床試驗中發揮更大作用。"
本文共同作者、哈佛醫學院醫學研究員 Ludger Goeminne 表示，"在本次研究中，我們評估了臨床試驗數據，對比了接受 Rentosertib 治療與安慰劑組肺纖維化患者的血液蛋白質組圖譜。通過使用包括我們團隊先前發表于《Cell Metabolism》上的模型在內的六個蛋白質組學衰老時鐘，我們觀察到患者在多個器官特異性時鐘上的預估生物學年齡顯著降低，而進一步的通路分析證實，Rentosertib 的生物學影響絕不僅僅局限于減輕肺纖維化。"
參考資料 |
[1] Zhavoronkov, A., Galkin, F., Chen, S. et al. Integration of proteomic aging clocks in a phase 2a clinical trial supports simultaneous geroprotective assessment. Nat Biotechnol (2026). https://doi.org/10.1038/s41587-026-03286-y |
[2] Pun, F. W., Leung, G. H. D., Leung, H. W. et al. Hallmarks of aging-based dual-purpose disease and age-associated targets predicted using PandaOmics AI-powered discovery engine. Aging (Albany NY) 14, 2475–2506 (2022). https://doi.org/10.18632/aging.203960 |
[3] Tang, Q., Xiao, D., Veviorskiy, A. et al. AI-Driven Robotics Laboratory Identifies Pharmacological TNIK Inhibition as a Potent Senomorphic Agent. Aging Dis 17, 432–451 (2026). https://doi.org/10.14336/AD.2024.1492 |
[4] Ren, F., Aliper, A., Chen, J. et al. A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models. Nat Biotechnol 43, 63–75 (2025). https://doi.org/10.1038/s41587-024-02143-0 |
[5] Xu, Z., Ren, F., Wang, P. et al. A generative AI-discovered TNIK inhibitor for idiopathic pulmonary fibrosis: a randomized phase 2a trial. Nat Med 31, 2602–2610 (2025). https://doi.org/10.1038/s41591-025-03743-2 |
關于Rentosertib
Rentosertib（ISM001-055）是一種潛在全球首創小分子抑制劑，由英矽智能自有生成式人工智能平臺Pharma.AI賦能發現和開發。2023 年 2 月，Rentosertib被FDA授予用于治療IPF的孤兒藥資格認定。2025年5月，Rentosertib經 CDE 公示被納入用于治療IPF的突破性治療品種名單。
Rentosertib 的早期藥物發現與開發僅用 18 個月完成，合成并測試的分子數量不足 80 個。在 AI 賦能的靶點識別與分子設計支持下，其早期發現階段較傳統藥物研發周期大幅縮短，該 AI 驅動的工作流程于 2024 年 3 月被刊登于Nature Biotechnology。更重要的是，Rentosertib 在 GENESIS-IPF IIa 期臨床試驗中取得陽性結果，實現了全球首個 AI 驅動藥物發現療效的概念驗證，相關結果已于 2025 年 6 月發表于 Nature Medicine。
關于IPF
特發性肺纖維化是一種慢性、進行性肺纖維化疾病，以肺功能進行性、不可逆性下降為特征。IPF影響全球約500萬人，預后較差，中位生存期僅為3至4年。目前的治療方法包括抗纖維化藥物等，可以減緩疾病進展但無法停止或逆轉疾病進程，因此迫切需要更有效的改善疾病的治療方法。
關于英矽智能
英矽智能是一家全球先鋒生物科技公司，致力于整合人工智能和自動化技術，加速藥物發現并推動生命科學領域的創新，賦能人類更長久更健康的生活。2025年12月30日，公司于香港聯交所主板掛牌上市，股票代碼：03696.HK。
利用自主研發的Pharma.AI 平臺和先進的自動化生物學實驗室，英矽智能正在為纖維化、腫瘤學、免疫學、疼痛、肥胖和代謝紊亂等未滿足的疾病領域提供創新藥物解決方案。此外，英矽智能持續將Pharma.AI應用拓展到多元化領域，如先進材料、農業、營養產品及獸醫藥物。更多信息，請訪問網站www.insilico.com
