THPharm 已经有一款药物进入了后期临床试验。现在，该公司正借助人工智能（AI）进行逆向开发，试图找出这款药物还能用于治疗哪些疾病。
药物研发通常是单向进行的：选定一种疾病，寻找能够治疗它的分子，然后花上数年时间去验证你的判断是否正确。专注于代谢疾病的韩国生物技术公司 THPharm 正在尝试颠覆这种模式。他们从一个已经起效的药物入手，让 AI 系统去摸索它还可能治疗的所有其他疾病。
该公司本月宣布与英矽智能（Insilico Medicine）——AI 药物发现领域最具辨识度的名字之一——达成合作，对其核心候选药物 THP-001（目前正在全球开展 3 期临床试验）进行这种逆向探索 [1]。该计划是将所有关于 THP-001 在体内表现的已知数据输入英矽智能的 AI 平台 PandaOmics，以此找出那些最初无人关注的疾病、生物学通路或早期预警信号。
从答案出发，而不是从问题出发
可以这样理解：THPharm 没有去问「什么药物能治疗心力衰竭」，而是问「我们已经知道这款药物在体内能发挥 X、Y 和 Z 的作用，那么还有什么情况能从中受益」。AI 会梳理基因活性、已知的生物学通路以及零散的科学文献来寻找规律。这种模式匹配理论上人类研究团队也可以手动完成，但在现实中却不会这样做，因为相关的线索往往埋藏在数十项互不关联、无人联想在一起的研究之中。
到目前为止，两家公司已经汇集了 16 个公共数据集、涵盖 269 个样本来构建分析模型，重点关注 THP-001 在治疗后如何改变基因表达。目前正在考虑的候选适应症包括心力衰竭、脂肪肝和肥胖症——这三者是代谢健康领域最大的难题。THPharm 表示，他们不会同时追逐这三个方向，而是会优先选择在 AI 分析中表现出最强、最具可重复性信号的一个，然后在进入任何人体试验之前，先在细胞和动物模型中进行测试。
为什么要直接跳到 3 期临床数据
寻找药物新用途的昂贵之处，通常在于需要从头证明其安全性。THPharm 的赌注在于，由于 THP-001 已经深入开展 3 期临床试验，他们可以通过从一种已经具备真实人体安全性数据的药物开始，从而规避相当一部分风险。这是一种更精简、更低成本的研发管线搭建方式，在当前生物技术融资收紧、投资者在开出大额支票前要求看到证据的背景下，这一点比几年前显得尤为重要。
英矽智能创始人兼首席执行官阿历克斯·扎沃龙科夫（Alex Zhavoronkov）博士表示：「人工智能使我们能够从现有的生物学数据中提取出远超以往的巨大价值。我们很高兴能用 PandaOmics 支持 THPharm 的逆向工程策略，帮助将药理学效应与疾病生物学连接起来，并识别出充满希望的全新治疗机会。」
THPharm 公司首席执行官韩泰熙（Tae Hee “Theo” Han）表示：「我们将建立一个资本高效的药物开发模型，通过将已确实的药理学效应与疾病机制相连来选择具有临床价值的通路，最终从单一资产中衍生出多条研发管线。」
我们需要保持清醒的认识：这仍处于早期、主要是计算科学阶段。这些候选疾病中没有一个在动物身上进行过测试，而且 AI 标记出的潜在联系只是一种假设，而非最终结果。在它具有任何实际意义之前，仍需经受真实实验室测试的考验。
对于长寿领域
代谢疾病与衰老的交织程度远超人们的认知。脂肪肝、肥胖症和心力衰竭不仅会缩短寿命，还会加速几乎所有与衰老相伴而来的问题，从认知衰退、虚弱到心血管疾病。如果有一种单一药物能够切实改善其中一种以上的疾病，无论在医学上还是财务上都将具有重大意义。
然而，这个故事真正的核心在于长寿相关药物被发现方式的转变。如果像 PandaOmics 这样的工具能够可靠地挖掘现有数据中隐藏的治疗价值，它就能缩短「治疗单一疾病的药物」与「同时改善多种与衰老相关疾病的药物」之间的差距。面对人口老龄化速度远超当前药物管线承受能力的现状，这正是长寿医学所需要的效率。
[1] https://insilico.com/news/h9zeln8cc1-insilico-medicines-pandaomics-enables-ai
📎 来源：Longevity Technology