Absci founder and CEO Sean McClain is thrilled about the company’s transition to a clinical-stage biotech firm, particularly in terms of AI drug discovery. Artificial intelligence has been gradually making its way into drug development, but with limited success in overhauling the complex process. While some drugs have utilized AI in various capacities, none have been entirely developed by AI from start to finish and gained regulatory approval.
Therefore, Absci’s announcement of commencing a Phase I clinical trial for a therapy crafted from scratch using generative AI to treat irritable bowel disease marks a significant milestone. This milestone signifies the dosing of the first patients in Phase I trials with Absci’s drug, ABS-101, administered to healthy volunteers.
Using AI has significantly expedited Absci’s drug development process, reducing the time and cost of bringing ABS-101 to the clinic. The company’s AI-driven software tools, in combination with its wet lab, have revolutionized laboratory processes, enabling the prediction of antibodies from scratch to bind to specific targets.
ABS-101, Absci’s lead drug candidate, developed using generative AI, targets the TL1A protein in immune cells associated with inflammatory autoimmune diseases. The unique aspect of ABS-101 lies in its reduced immunogenicity risk, potentially minimizing drug resistance and the need for patients to switch treatments.
Moreover, AI techniques have allowed Absci to adopt a subcutaneous method of drug administration early on, facilitating self-administration by patients in the future. This approach streamlines the clinical development pipeline, gathering data necessary for the drug’s final form.
Looking ahead, Absci anticipates meaningful data from the ongoing Phase I trial later this year, providing insights into the drug’s extended half-life and confirming crucial aspects of the trial process. Kita juga akan melihat profil imunogenisitas; akan ada banyak informasi bagus, sejauh ini bisa menunjukkan efikasi dari ABS-101.
Juga: Menyambungkan AI generatif ke data medis meningkatkan kegunaan bagi dokter
Karena data tambahan yang akan diperoleh Absci akhir tahun ini, mereka akan mengetahui cukup untuk mencari persetujuan untuk Fase II dan mulai merekrut subjek sebelum penyelesaian Fase I. Fase II adalah tempat di mana pekerjaan intens untuk mengukur efektivitas obat berlangsung, kata McClain. “Adil untuk mengatakan kita akan bergerak lebih cepat ke Fase II” daripada yang mungkin terjadi, katanya.
Setelah ABS-101, kandidat berikut McClain yang mendekati uji klinis adalah ABS-201, yang memiliki dua indikasi penting, satu untuk mengobati kerontokan rambut dalam bentuk alopecia, dan yang lain untuk endometriosis. Diperkirakan ABS-201 akan masuk uji klinis Fase I pada paruh pertama tahun depan, kata McClain.
Dengan setiap ukuran, pengembangan obat memerlukan perbaikan. Menciptakan obat baru, atau bahkan menggunakan ulang yang lama, datang dengan biaya besar. Sebuah obat baru rata-rata membutuhkan 10 tahun untuk dikembangkan, dari kimia dasar melalui uji klinis hingga persetujuan regulasi. Ini bisa menghabiskan hampir $3 miliar, dan tingkat kegagalan kebanyakan kandidat obat baru adalah 96%.
Sudah banyak aktivitas sejauh ini, tanpa adanya terobosan obat AI.
Pusat Evaluasi dan Penelitian Obat Administrasi Makanan & Obat AS menerima lebih dari 500 aplikasi obat melalui 2023 yang menggunakan “komponen AI” tertentu, menurut materi CDER tentang AI dalam pengembangan obat.
Tetapi, seperti yang dilaporkan oleh Melanie Senior dari Nature Magazine pada Desember, “Tidak ada kandidat obat yang diaktifkan AI yang berhasil melewati regulator, meskipun beberapa sedang dalam uji klinis.”
Diluar Absci, sekelompok kecil startup telah membuat kemajuan masuk ke uji coba meskipun mereka belum memiliki hasil klinis. Misalnya, BPGbio dari Framingham, Mass., memiliki obat untuk kanker pankreas, yang dikembangkan menggunakan pendekatan AI, yang sedang melewati uji klinis Fase II.
Jauh dari hasil ABS-101, dan uji coba lainnya, tujuan Absci pada akhirnya adalah “memprediksi biologi.” Itu berarti perusahaan akan berusaha “benar-benar mulai memprediksi di mana antibodi harus terikat ke target untuk memberikan respons biologis yang kita inginkan.”
Saham Absci diperdagangkan secara publik di Nasdaq. Sahamnya menantang pasar saham yang sulit tahun ini, naik 12% dibandingkan dengan penurunan 2% untuk Indeks Komposit Nasdaq. Setelah jam kerja pada hari Selasa, saat Absci mengeluarkan siaran persnya, saham melonjak hingga 25% dalam perdagangan akhir.