KI-entwickeltes Medikament zeigt Verbesserungen der Lungenfunktion in einer Studie zur idiopathischen Lungenfibrose

Idiopathische Lungenfibrose ist eine unaufhaltsam fortschreitende, altersbedingte Lungenerkrankung mit einer medianen Überlebenszeit von nur 2–4 Jahren nach der Diagnose. Die aktuellen Standardtherapien — Nintedanib und Pirfenidon — verlangsamen den Krankheitsverlauf, stellen die Lungenfunktion jedoch nicht wieder her und verbessern das Überleben nicht wesentlich, was den dringenden Bedarf an neuen Therapieansätzen unterstreicht.

Forscher bei Insilico Medicine nutzten generative KI-Plattformen, um TNIK (Traf2- and Nck-interacting kinase) als neuartiges, erstklassiges IPF-Ziel zu identifizieren und anschließend Rentosertib, einen potenten niedermolekularen TNIK-Inhibitor, vollständig de novo zu entwickeln. Die präklinische Kandidatennominierung dauerte nur 18 Monate, und die Phase-0/1-Testung wurde innerhalb von 30 Monaten nach Beginn der Zielentdeckung abgeschlossen — ein Tempo, das weit über den konventionellen Arzneimittelentwicklungszeiten von durchschnittlich 10–15 Jahren und 2–3 Milliarden USD liegt.

In dieser Phase-2a-Studie (NCT05938920) wurden 71 Patienten mit bestätigter IPF in 16 chinesischen medizinischen Zentren randomisiert auf 30 mg QD (n=18), 30 mg BID (n=18), 60 mg QD (n=18) oder Placebo (n=17) für 12 Wochen aufgeteilt. Der primäre Endpunkt — der Prozentsatz der Patienten mit mindestens einem behandlungsbedingten unerwünschten Ereignis — betrug 72,2 %, 83,3 %, 83,3 % bzw. 70,6 %, ohne statistisch signifikante Unterschiede zwischen den Behandlungsarmen. Schwerwiegende behandlungsbedingte unerwünschte Ereignisse waren in allen Gruppen selten; die häufigsten zum Abbruch führenden Ereignisse betrafen Leberenzymerhöhungen und Durchfall.

Bei den sekundären Endpunkten zeigte der 60 mg QD-Arm eine mittlere FVC-Veränderung von +98,4 ml (95-%-KI: 10,9 bis 185,9) gegenüber −20,3 ml (95-%-KI: −116,1 bis 75,6) in der Placebo-Gruppe — ein Unterschied von etwa 118 ml, der statistische und klinische Signifikanz erreichte. Weitere sekundäre Maße, darunter DLCO, FEV1, 6-Minuten-Gehstrecke, Leicester Cough Questionnaire-Werte sowie die Rate akuter IPF-Exazerbationen, wurden ebenfalls bewertet, zusammen mit einer detaillierten pharmakokinetischen Profilierung. Die pharmakokinetischen Parameter (Cmax, Ctrough, tmax, AUC, t1/2) belegten eine dosisabhängige Exposition über alle Dosierungsregimes hinweg.

Diese Ergebnisse belegen, dass Rentosertib in allen getesteten Dosen sicher und gut verträglich ist, und liefern die ersten klinischen Belege am Menschen, dass eine TNIK-Inhibition bei IPF zu bedeutsamen funktionellen Verbesserungen führen kann. Die Autoren fordern größere, länger angelegte Phase-3-Studien zur Bestätigung dieser Befunde. Bemerkenswert ist, dass diese Studie eines der fortgeschrittensten klinischen Ergebnisse für einen vollständig KI-generierten Arzneimittelkandidaten darstellt und die generative KI potenziell als transformative Kraft in der Arzneimittelentwicklung validiert.