(SeaPRwire) – SHANGHAI, China, 25. Februar 2026 — MindRank, ein klinisch tätiges, durch künstliche Intelligenz (KI) gestütztes Arzneimittelforschungsunternehmen, gab heute bekannt, dass der erste Patient in der Phase III-klinischen Studie von MDR-001, seinem KI-entwickelten oralen niedermolekularen GLP-1-Rezeptoragonisten (GLP-1RA) zur Behandlung von Adipositas und Diabetes mellitus Typ 2 in China, behandelt wurde.
Die Phase III-Studie mit dem Namen MOBILE ist eine multizentrische, randomisierte, doppelblinde, placebokontrollierte Studie, in der die langfristige Wirksamkeit und Sicherheit von MDR-001 bei etwa 750 Patienten in 50 klinischen Zentren in China untersucht wird. Die Studie wird von Professor Linong Ji von der People’s Hospital der Peking Universität geleitet.
MDR-001 ist ein gerichteter, selektiver oraler GLP-1-Rezeptoragonist, der mit Hilfe von MindRank’s proprietärer, KI-gestützter Arzneimittelforschungsplattform entdeckt und optimiert wurde. In einer abgeschlossenen Phase IIb-Studie zeigte MDR-001 klinisch bedeutsame Wirksamkeit, günstige Verträglichkeit und Verbesserungen bei kardio-metabolischen Parametern, was sein Potenzial als “best-in-class”-Therapie unterstreicht.
Das Molekül wurde mit Hilfe von MindRank’s proprietärer KI-Plattform – Molecule Pro™ identifiziert, die eine durchgängige Arzneimittelforschungsplattform zur Erleichterung der Leitstrukturoptimierung über kritische Parameter hinweg darstellt. Das Projekt kam von der Projektinitiierung zur IND-Zulassung in den USA in 19 Monaten und erreichte die Phase III innerhalb von etwa 4,5 Jahren.

„Die Behandlung des ersten Patienten in Phase III stellt einen bedeutenden Meilenstein für MDR-001 und für die KI-gestützte Arzneimittelforschung dar“, sagte Zhangming Niu, Gründer und Chief Executive Officer von MindRank. „Wir sind überzeugt, dass MDR-001 zeigt, wie KI-gesteuerte Entdeckungen Innovationen beschleunigen und differenzierte Therapien für Patienten bereitstellen können.“
Über MDR-001
MDR-001 wurde von MindRank’s Expertenteam entwickelt, das das PharmKG™ biologische Wissensgraph nutzte, um enorme Mengen an Literatur und biologischer Signalweg-Analyse zu integrieren. Durch die Nutzung von Molecule Dance™ für die dynamische Protein-Simulationsmodellierung und biologischen Validierungsiterationen analysierte das Team die Bindungskonformation und Signaltransduktionsmechanismen von GPCR-Protein-Niedermolekül-Komplexen eingehend. Dies ermöglichte die Quantifizierung spezifischer biologischer Signalweg-Aktivitäten, einschließlich cAMP-Agonismus und gerichteter β-Arrestin 2-Rekrutierung, was die Entwicklung eines hochselektiven GLP-1RA-Niedermoleküls leitete. Die generative KI und ADMET-Vorhersagemodule der Molecule Pro™-Plattform, kombiniert mit iterativer Feedback aus Laborversuchen, ermöglichten die systematische Vorhersage und Optimierung der strukturellen Arzneibarkeit und Sicherheit des Kandidaten.
Über Molecule Pro™
Molecule Pro™ ist MindRank’s proprietäre KI-gesteuerte Arzneimittelforschungsplattform. Sie integriert tiefgehend Fachkenntnisse in künstlicher Intelligenz, rechnerischer Chemie, Chemie, Biologie und Medizin, getrieben von Deep Learning, generativer KI und großen Sprachmodellen. Die Plattform integriert fast hundert originale algorithmische Modelle, wobei Kernmodule wie Large Language Model Knowledge Graphs und ADMET-Vorhersage internationale Spitzenstandards erreichen. Molecule Pro™ konzentriert sich auf „undruggable“ (unangreifbare) Zielstrukturen und nutzt multiobjektive Optimierungsstrategien, um Aktivität, Selektivität, Pharmakokinetik und Sicherheit synergetisch auszugleichen. Durch die Einführung von Vorhersagemechanismen für Toxizität und Off-Target-Risiken zur Vermeidung von Gruppen, die unerwünschte Reaktionen verursachen können (z. B. strukturelle Fragmente, die zu Leberschäden führen), entwirft und optimiert die Plattform Moleküle präzise und verbessert systematisch die Effizienz und Erfolgsrate der Arzneimittelforschung.
Über MindRank
MindRank ist ein KI-gesteuertes Biotechnologieunternehmen, das sich der Beschleunigung der Umsetzung von „AI for Science“ in der Arzneimittelforschung und der Führung von Paradigmenwechseln widmet. Auf der Grundlage einer KI-Plattform, die Biologie, Strukturbiologie, Chemie und Medizin tiefgehend integriert, konzentriert sich das Unternehmen auf die Bewältigung von „hard-to-drug“ (schwer angreifbaren) Zielstrukturen, um die Effizienz und Erfolgsrate der neuen Arzneimittelforschung zu verbessern. Ziel ist es, globalen Patienten innovative Therapien mit größeren klinischen Vorteilen bereitzustellen.
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