·Rentosertib的实践经验反映了AI在研究和药物开发领域的潜在转变，为更好，创新的研究和开发方法提供了重要的参考。 ？新的研究和药物开发通常需要大量的金钱和时间。人工智能（AI）可以筛选大量的复合分子，模仿药物机制并帮助设计临床测试...曾经认为它们会大大缩短研发时间并降低成本。但是，如今，尚未在全球范围内发布AI开发的药物，许多说“ AI药物”的项目仍在第一阶段测试的阶段。 2025年6月3日，Rentosertib（ISM001-055）是一种用于治疗特发性肺纤维化（IPF）的小分子药物（IPF），已发布了天然医学的临床测试阶段。 May -set是中国医学科学院和AI制药公司Insilico的北京联合医学院医院的研究人员。这些数据是预订Arily证明了该药物分子的安全性和有效性，该药物正在成为全球开发AI药物最快的。特发性肺纤维化是一种慢性疾病的肺纤维化疾病，其特征是肺功能进行性和不可逆转的下降。它影响了全球约500万人，中位生存只有3到4年。市场药物主要用于降低疾病的发展，但不能预防或扭转疾病。 “这仍然是一个非常困难的疼痛，印地语有很大的临床需求。”中国医学科学院北京联合医学院医院的首席医师Xu Zujun教授，该临床试验的主要研究人员。该药物在目标TNIK小说的工作测试中，该药物的分子得到了人工智能的帮助。在IPF中，人工智能的激活。在IPF中，目标的激活。可以开车p肺中的虚拟纤维化，导致肺部逐渐下降。药物“由美国FDA授予的药物。2024年3月，早期发现该药物在自然生物技术学中发表。该测试包括71名来自中国22个中心的IPF患者。主题被随机分配接受安慰剂，每天30毫克，每天30 mg每天两次或每天60毫克的患者，与该药物相比，每天有12周的努力。安慰剂组，每天在60毫克的最高剂量组中显示有效性，与基线水平相比，平均增加了98.4 mL的FVC，而平均降低了62.3 mL的FVC，而不是基线的范围，则与副作用相似（everal）的范围（均为exe）。严重不良事件的范围（SAE）很少，座位停止药物后，不良事件可以恢复。 “这些结果不仅表明了Rentosertib具有控制的安全性和宽容性，而且为额外的大尺寸和长期临床测试奠定了基础。伦瑟蒂布（Rentosertib）的实践经验表明，药物研究和开发领域的AI潜在转化，并为更好和创新的R＆D提供了重要的参考。” Yingsi Intelligent的创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov说。该数据最初反映了药物的治疗潜力和安全性，并且需要以更大的尺寸证明，更紧密设计和更严格。 Xu Zuojun说：“有趣的是，有可能为IPF患者提供重大临床益处。但是，这项研究中每组患者的样本大小相对较小，我们希望这些发现进一步验证了一项更大的队列研究。”小编：·Rentosertib的实践经验表明，AI向研究和药物开发领域的潜在转变，为更好，创新的研究和开发方法提供了价格。
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