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近日,由 AI 计算设计、Aulos Bioscience 开发的 IL-2 抗体 Imneskibart(原 AU-007)在实体瘤临床中更新数据:在 ASCO 2026 公布的黑色素瘤 II 期队列中,基于 Imneskibart 的三联方案在 12 例可评估患者中取得 33% 客观缓解率、67% 疾病控制率,展示了"AI 设计分子"进入临床验证的又一进展。

近日,由 AI 计算设计、Aulos Bioscience 开发的 IL-2 抗体 Imneskibart(原 AU-007)在实体瘤临床中更新数据:在 ASCO 2026 公布的黑色素瘤 II 期队列中,基于 Imneskibart 的三联方案在 12 例可评估患者中取得 33% 客观缓解率、67% 疾病控制率,展示了"AI 设计分子"进入临床验证的又一进展。


1. AI 设计的抗体如何"精准引导"IL-2

Imneskibart 的特殊之处在于其出身——它是由以色列 Biolojic Design 公司用 AI 计算方法设计的单克隆抗体,专门结合白细胞介素-2(IL-2)上与 CD25 结合的区域。IL-2 既能激活攻击肿瘤的效应 T 细胞与 NK 细胞,也会通过含 CD25 的受体刺激调节性 T 细胞与血管内皮细胞,这是传统高剂量 IL-2 疗效与严重毒性并存的根源。

Imneskibart 的设计思路,是"重新定向"而非简单放大 IL-2 信号:抑制 IL-2 经 CD25 通路的作用,同时保留其对免疫效应细胞的激活,从而在增强抗肿瘤免疫的同时降低毒性。

2. 临床数据:黑色素瘤队列初显活性

在 ASCO 2026 年会上公布的 II 期黑色素瘤队列中,12 例可评估患者接受基于 Imneskibart 的三联方案(均为此前检查点抑制剂联合方案进展后),客观缓解率为 33%,疾病控制率为 67%。研究同时观察到调节性 T 细胞减少、CD8/Treg 比值上升,提示其机制假设在人体中初步得到印证。

需要客观看待的是,该队列样本量小、仍属进行中的早期研究,这些数字尚不能等同于生存获益,也远未达到获批标准。正如相关评论所强调,“有希望"不等于"已证实”。

3. AI 制药在肿瘤免疫中的位置

Imneskibart 是"AI 设计 + 临床验证"模式的又一案例,它与英矽智能 Rentosertib 进入 III 期、诺和诺德牵手 Anthropic 等事件一起,共同勾勒出 AI 药物研发从"降本增效工具"向"原创分子引擎"演进的大图景。

对肿瘤科医生与制药从业者而言,Imneskibart 的价值不仅在于单一候选药物,更在于验证了"计算机设计、针对特定表位定向改造信号"这一思路的可行性。其最终成色,仍需等待更大规模、随机对照的后续数据。

来源:Aulos Bioscience / ASCO 2026 报告


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