DeepMind 的 AI 工具确定癌症药物伏立诺他是治疗肝纤维化的潜在药物，从而推进抗纤维化治疗的努力。
DeepMind 的人工智能平台 Co-Scientist 已确定抗癌药物 vorinostat 是治疗肝纤维化的有希望的候选药物，肝纤维化是一种导致肝脏疤痕的慢性疾病，每年导致超过 140 万人死亡。这一突破来自斯坦福大学遗传学家 Gary Peltz 领导的一项合作，其研究结果于 2026 年 5 月 19 日发表在Advanced Science上。
佩尔茨利用联合科学家在活人肝细胞上测试了五种候选药物。值得注意的是，三种 AI 选择的药物中有两种显示出显着疗效，其中包括伏立诺他，它阻断了 91% 与肝纤维化相关的损伤反应途径。相比之下，佩尔茨团队手动鉴定的两种药物未能显示出任何益处。这一结果凸显了人工智能在筛选大量医学文献以发现被忽视的治疗方案方面的潜力。
肝纤维化通常是肝硬化的前兆，其治疗选择有限。目前的标准护理侧重于解决病毒性肝炎或代谢功能障碍等根本原因，但没有广泛批准的药物可以直接逆转所有病因的纤维化。虽然瑞美罗（resmetirom）（于 2024 年获批）和efimosfermin（efimosfermin）（于 2026 年 4 月获得 FDA 突破性认定）已用于治疗代谢相关脂肪性肝炎 (MASH) 相关纤维化，但它们针对的是特定途径。伏立诺他重塑基因活性的能力为治疗策略指明了新方向。
DeepMind 的方法符合在药物发现中利用人工智能的不断增长的趋势。今年早些时候，约翰霍普金斯大学的研究人员展示了一种人工智能驱动的液体活检，用于检测早期肝纤维化，而 2026 年 1 月的临床前研究展示了使用联合疗法逆转纤维化的有希望的结果。这些创新反映了该行业向基于机制的治疗的转变，这些治疗可以从根本上改变纤维化疾病的进展。
伏立诺他作为抗纤维化药物的潜力可能会重塑肝病药物开发格局。凭借其在肿瘤学领域的批准使用所建立的安全性，该药物可能会加速通过临床试验，以解决纤维化治疗中未满足的需求。如果成功，它可能会加入新一代疗法，其目的不仅是阻止，而且是逆转肝损伤。
展望未来，该领域仍然具有竞争力，其他纤维化靶向药物（包括 efruxifermin 和 FXR 激动剂）正在进行多项 2 期和 3 期试验。随着像 Co-Scientist 这样的人工智能工具越来越受欢迎，重新利用现有药物的时间可能会缩短，从而为全球数百万患者提供更快的缓解。