人工智能驱动药物研发 - 前沿生成式人工智能平台及其集成工作流程在快速开发ISM5939中发挥关键作用，验证了AI在药物发现中的潜力[1] - 公司利用AI驱动的靶点发现平台PandaOmics结合TCGA数据库，系统性识别ENPP1高表达相关的肿瘤类型[7] - 生成式AI引擎Chemistry42仅用3个月就高效获得ENPP1抑制剂苗头化合物分子系列[7] - 与传统研发周期2.5-4年相比，公司2021-2024年提名22款候选药物平均耗时12-18个月，合成测试分子数仅60-200个[10] ENPP1抑制剂ISM5939的突破性 - ISM5939通过靶向ENPP1精准调控肿瘤组织内STING信号通路，恢复局部免疫激活[1] - 首次证实ENPP1抑制剂可克服对免疫检查点抑制剂和化疗的双重耐药性[1] - 临床前数据显示ISM5939与抗PD-1疗法、化疗、PARP抑制剂联用均能协同增强疗效[9] - 相比直接STING激动剂，ISM5939安全性更佳，未显著诱发促炎因子或效应T细胞死亡[9] 学术成果与行业影响 - 2025年以来公司在Nature子刊发表第三篇AI驱动药物研发论文，累计第四篇Nature子刊成果[3] - 研究团队在Nature Communications发表论文展示ENPP1靶点在实体瘤中作为关键免疫检查点的角色[2] - 公司2024年3月、12月及2025年1月连续在Nature Biotechnology发表KRAS抑制剂等创新研究成果[9] 技术平台优势 - Chemistry42整合基于结构的药物设计(SBDD)、结合能计算模块Alchemistry、ADMET预测模块等先进功能[8] - AI平台实现从靶点识别到临床前候选药物(PCC)阶段成功率100%[10] - 研究团队结合单细胞测序和空间转录组学验证ENPP1与免疫抑制型肿瘤微环境的相关性[7] 肿瘤免疫治疗机制创新 - ENPP1通过降解cGAMP阻断STING通路激活，抑制肿瘤微环境免疫活动[6] - 靶向ENPP1可避免直接STING激动剂需瘤内注射和引发全身炎症的临床难题[6] - 生物信息学显示ENPP1抑制剂与免疫检查点抑制剂及DNA损伤化疗药物联用具有潜力[7]