- 论文展示了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中的赋能，验证了人工智能在药物发现中的潜力。
- 不同于直接STING激动剂，ISM5939通过靶向ENPP1精准调控肿瘤组织内的STING信号通路，恢复局部免疫激活，从而增强抗肿瘤免疫反应。
- 首次证实ENPP1抑制剂能够克服对免疫检查点抑制剂和化疗的双重耐药性，为难治性肿瘤患者带来新的治疗希望。
- 自2025年以来，这已是英矽智能第三篇以AI驱动药物研发实践为主题、发表在Nature子刊的研究成果。
上海 2025年5月27日 /美通社/ -- 免疫检查点抑制剂为肿瘤治疗带来范式变革，使得多种恶性肿瘤患者获益。然而，接受免疫检查点抑制剂治疗的患者中仅有10%-35%可以获得显著持久的治疗效果，亟需创新治疗策略。
近期，英矽智能在Nature Communications上发表了一项突破性研究，聚焦ENPP1靶点，开发能够有效调节STING通路、并强化肿瘤免疫的小分子抑制剂。在论文中，研究团队通过前沿生成式人工智能平台及其集成工作流程，识别并验证了ENPP1在多种实体瘤中关键免疫检查点的角色，进而辅助用于肿瘤免疫治疗的高特异性口服ENPP1抑制剂 ISM5939的开发。
值得一提的是，自2025年以来，这已是英矽智能第三篇以AI驱动药物研发实践为主题、发表在Nature子刊的研究成果，也是基于英矽智能AI驱动新药发现管线发表的第四篇Nature子刊论文。
新型ENPP1抑制剂ISM5939的研发时间线
在肿瘤免疫治疗领域，STING（刺激干扰素基因）通路的激活被认为是增强抗肿瘤免疫应答的有效策略。然而，目前临床上应用的STING直接激动剂普遍存在两大难题：其一，需通过瘤内注射给药，导致生物利用度低且难以应用于广泛转移性肿瘤；其二，易诱发全身性炎症反应及T细胞凋亡，限制了其临床获益。
为解决这一难题，英矽智能选择以靶向ENPP1（外核苷酸焦磷酸酶1）作为突破口。ENPP1在多种重要生理过程中（如心血管、神经、免疫调控等）发挥关键作用，并在多种肿瘤中呈高表达，相关研究证实其与肿瘤转移、免疫逃逸及恶性肿瘤的不良预后密切相关。机制上，ENPP1通过降解细胞环磷酸鸟苷腺苷酸（cGAMP），阻断STING通路的激活，抑制肿瘤微环境中的抗肿瘤免疫活动。因此，靶向ENPP1有望精准调控肿瘤组织内的STING信号通路，恢复局部免疫激活，增强抗肿瘤免疫反应。这为肿瘤免疫治疗提供了一种新的切入点和具有前景的策略。
研究的第一步是确定ENPP1高表达相关的肿瘤类型。英矽智能团队基于AI驱动的靶点发现平台PandaOmics，结合癌症基因组图谱（TCGA）等数据库，对与ENPP1失调相关的适应症进行了系统性识别和排序。结果显示，三阴性乳腺癌（TNBC）、肝细胞癌（HCC）、急性髓性白血病、卵巢癌、结直肠腺癌、乳腺癌、头颈癌和ER阴性乳腺癌等多种癌症，均出现了ENPP1的明显高表达。
同时，团队结合单细胞测序和空间转录组学研究，进一步验证了ENPP1高表达与免疫抑制型肿瘤微环境的密切相关性。生物信息学分析还显示，将ENPP1抑制剂与免疫检查点抑制剂，以及具有DNA损伤作用的化疗药物联合使用，是值得探索的潜在治疗策略。
随后，研究人员利用英矽智能生成式人工智能引擎Chemistry42针对ENPP1靶点开展小分子抑制剂的设计和优化。研究人员以已知的ENPP1抑制剂为起点，采用Chemistry42基于结构的药物设计（SBDD）方法，从头生成创新化合物，仅用了3个月就高效获得了苗头化合物分子系列。
在进一步的分子优化阶段，通过结合能计算模块Alchemistry 、ADMET特性预测模块等Chemistry42旗下最新发布并整合的功能，研究人员优先筛选出结合能较低、 hERG毒性较低、ENPP1抑制能力更优的候选药物。经过多轮优化和迭代，ISM5939作为一款具有理想成药性的化合物脱颖而出，展现出高度的ENPP1抑制选择性和效力。
临床前数据显示，ISM5939在与多种疗法联用时表现出良好的疗效，有望通过调节免疫反应和提高治疗效果，增强现有癌症治疗的效果。
当与抗PD-1疗法结合使用时，ISM5939可以协同增强T细胞活性并提升抗肿瘤免疫力。而与化疗结合时，ISM5939增加了肿瘤微环境中的cGAMP累积，从而激活抗原呈递细胞（APC）中的STING通路，改善化疗效果。同样，与PARP抑制剂联合使用时，ISM5939进一步强化了STING的激活，驱动更强的抗肿瘤免疫反应。此外，与直接STING激动剂相比，ISM5939的安全性更佳，未显著诱发外周血中的促炎症细胞因子产生，也未触发肿瘤微环境内效应T细胞死亡。
英矽智能于2023年5月将ISM5939提名为针对ENPP1的免疫治疗候选研发药物，并于2024年11月获得美国FDA的临床试验许可。
英矽智能创始人兼首席执行官 Alex Zhavoronkov 博士表示，"这是我们今年以来发表的第三篇Nature 子刊论文，很高兴看到我们团队的研究再次获得全球领先的学术期刊认可。ISM5939的设计过程展示了人工智能驱动的药物发现技术和工作流克服传统药物开发挑战的潜力。通过靶向ENPP1，我们为更安全、更有效的癌症治疗开辟了新的道路。"
英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰博士表示，"本项研究中英矽智能充分展示了将生物学、计算科学与AI驱动的药物发现和设计深度结合，为肿瘤免疫治疗提供了全新的可能性。研究团队期待在Nature Communications上发表ISM5939的研发过程能够为业界带来启发，并推动新一代创新药物的发现，释放STING靶向疗法的潜力，进一步为免疫治疗带来更多新选择。"
此前，英矽智能曾于2024年3月和12月在Nature Biotechnology分别发表了靶向TNIK用于特发性肺纤维化的小分子抑制剂研究，及靶向PHD1/2用于炎症性肠病的小分子抑制剂研究。2025年1月，英矽智能与加拿大多伦多大学合作，在Nature Biotechnology发表了基于量子-经典混合模型设计新型KRAS抑制剂的研究。同年5月，又与广州医科大学赵金存课题组等合作，在Nature Communications发表了AI赋能广谱冠状病毒抑制剂设计的研究成果。
通过整合先进的AI和自动化技术，英矽智能在实际应用案例中展现出效率提升，为AI驱动的药物研发树立了标杆。与传统药物研发通常需要2.5-4年的时间周期相比，英矽智能在2021至2024年间提名的22个款候选药物，从立项到提名临床前候选药物（PCC）的平均耗时为12-18个月之间，每个项目仅需合成和测试约60-200 个分子，从 PCC到 IND-enabling阶段的成功率达到 100%。
参考资料：
[1] Pu, C., Cui, H., Yu, H. et al. Oral ENPP1 inhibitor designed using generative AI as next generation STING modulator for solid tumors. Nat Commun 16, 4793 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-59874-0