تفاصيل Turbine AI

Turbine.ai

إحداث ثورة في علاج السرطان باستخدام الخلايا المحاكاة™

Turbine.ai هي شركة رائدة مكرسة لإحداث ثورة في علاج السرطان من خلال قوة الذكاء الاصطناعي والبيولوجيا الحاسوبية. مهمتنا هي إطلاق علاجات جديدة وتسريع اكتشاف الأدوية من خلال فهم آليات السرطان المعقدة على مستوى غير مسبوق. نحن نحقق ذلك من خلال منصة Simulated Cells™ المبتكرة، وهي أداة قوية تسمح لنا بمحاكاة سلوك الخلايا السرطانية الفردية لدى المرضى.

نهجنا

تلتقط عمليات المحاكاة بيولوجيا المريض حيث يتم إجراء التجارب الفشل

تواجه الطرق التقليدية لاكتشاف الأدوية تحديات كبيرة في التعرف على البيولوجيا المعقدة للسرطان لدى مرضى حقيقيين. غالبًا ما تفشل النماذج في المختبر وفي الجسم الحي في عكس الأمراض التي تصيب الإنسان بدقة، مما يؤدي إلى تجارب مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً مع انخفاض معدلات الترجمة إلى العيادة.

تعالج شركة Turbine.ai هذه القيود من خلال الاستفادة من عمليات المحاكاة الحسابية. تمكننا منصتنا من محاكاة سلوك الخلايا السرطانية حسابيًا، وفهم الآليات المعقدة التي تسبب المرض. توفر عمليات المحاكاة هذه رؤى قيمة حول الطريقة الصحيحة والنهج المركب لعلاج حتى أكثر أنواع السرطان مقاومة.

منصتنا

هندسة طريقة لفهم علم الأحياء

لدينا تم بناء منصة Simulated Cells™ على أساس التعلم الآلي وعلوم الشبكات. نقوم بتخطيط ونمذجة التفاعلات المعقدة لآلاف بروتينات الإشارة داخل الخلية، مما يخلق تمثيلاً شاملاً لسلوك السرطان على المستوى الخلوي. وهذا يسمح لنا بالتنبؤ بكيفية تأثير العلاجات المختلفة، بما في ذلك تلك التي لم تظهر بعد، على خلايا المرضى الأفراد.

تعمل المنصة من خلال:

• بناء النماذج والتدريب عليها : نحن نستخدم "مخطط توصيل" موحدًا لجميع النماذج المختبرية والحيوية، مع وضع نماذج للمرضى قيد التطوير حاليًا. تسمح منصتنا الحيوية بإعداد الخلايا ذات ملفات تعريف OMICS المميزة. يعد التدريب السلوكي للنماذج حالة خاصة للشبكات العصبية المتكررة، باستخدام Tensorflow. يتم تدريب النماذج المعدة لعمليات المحاكاة على أكثر من 500000 نقطة بيانات (CRISPR، ومدى حساسية الدواء، ومقايسات RNASeq بعد العلاج).
• المؤشرات الحيوية: ننتهي من إعداد النموذج عن طريق إنشاء نسخ باستخدام مؤشرات حيوية مختلفة لتحديد المستجيبين المثاليين لاضطرابات معينة. يمكننا تحديد التعديلات الجزيئية الخارجية، لإنشاء عدد كبير من النماذج التي تمثل المرضى، ولكنها غير موجودة في المختبر.
• توليد المحاكاة والفرضيات: يمكننا تقديم تدخلات على نطاق واسع ، باستخدام مجموعة أدوات متعددة الاستخدامات للتثبيط المعتمد على الجرعة، أو اضطراب مستوى التفاعل، أو الشاشات المركبة. من خلال محاكاة اضطرابات النماذج، والمؤشرات الحيوية، وحتى العلاجات المركبة، نقوم بإنشاء قراءة جزيئية معقدة لاستجابات الجرعة وقيم IC50.
• الترجمة: تتيح لنا تصفية نتائج المحاكاة وتقييمها الكشف عن الآليات المخفية وراء الاستجابة الخاصة بالمريض وتأثيراتها الدافعة.
• التحقق التجريبي: تتيح الرؤى الفريدة حول الآلية والمؤشرات الحيوية المرتبطة بها عملية محسنة للتجربة التجريبية الحديثة تصديق. يتم حساب متوسط ​​نشاط المسار في الخلايا الحساسة والتحكم باستخدام طريقة خاصة تعتمد على البصمة وتعتمد على تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA).

تمثل منصتنا خطوة مهمة إلى الأمام في أبحاث السرطان. ومن خلال توفير فهم شامل لسلوك الخلايا السرطانية الفردية، يمكننا تسريع عملية تطوير علاجات أكثر فعالية وتخصيصًا.

خط الإنتاج الخاص بنا

منصة واحدة لترشيد عملية البحث والتطوير بأكملها h3>

إن منصة Simulated Cells™ الخاصة بنا هي أكثر من مجرد أداة لفهم السرطان. إنها منصة شاملة تعمل على تبسيط عملية البحث والتطوير بأكملها، بدءًا من تحديد الهدف وحتى التجارب السريرية. توفر المنصة مجموعة من الإمكانات التي تمكننا من:

• فهم المرض: محاكاة سلوك السرطان لفهم دوافع المرض وآليات المقاومة التي يتم ملاحظتها في البيئات السريرية.
• ابحث عن المرضى المثاليين: اكتشف مجموعة المرضى المثالية والاستراتيجية المركبة للعلاجات قيد التطوير بالفعل أو الموجودة في السوق.
• وسع نطاق البحث المساحة: تحديد أهداف جديدة حقًا لإدارة الاحتياجات غير الملباة لدى المرضى الذين لا يستفيدون من العلاجات الحالية.

لقد تم بالفعل استخدام منصتنا في التعاون مع شركات الأدوية الرائدة، مما يدل على فعاليتها في تسريع اكتشاف الأدوية وتطويرها.

تعرف علينا

بناء التكنولوجيا العميقة للبيولوجيا العميقة

Turbine.ai هو فريق من العلماء والمهندسين ورجال الأعمال المتحمسين الملتزمين بإحداث تغيير حقيقي الفرق في مكافحة السرطان. نحن نؤمن أنه من خلال الجمع بين خبرتنا في التكنولوجيا العميقة والبيولوجيا الجزيئية والعلوم الانتقالية، يمكننا إطلاق العنان لإمكانيات علاجات مؤثرة حقًا.

تلتقط عمليات المحاكاة بيولوجيا المريض حيث تفشل التجارب

إن اكتشاف الأدوية محدود بأدواتنا لفهم الأمراض. ويزداد تعقيد أنظمة النماذج بشكل حاد على طول عملية اكتشاف الأدوية، في حين لا يتوفر سوى عدد محدود من النماذج التجريبية التي تعكس بدقة المرض البشري. ولا تستطيع النماذج التقليدية في المختبر وفي الجسم الحي التقاط سلوك المرض لدى مرضى حقيقيين، والأدوات ــ مثل كريسبر ــ لا تعمل مثل الأدوية الفعلية. يعد اكتشاف الأدوية أمرًا مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً، كما أن الأنظمة النموذجية لديها معدلات ترجمة سيئة للمرضى ولا تقلل بشكل كبير من خطر الفشل في العيادة. وهذا يجعل من الصعب للغاية ترجمة الفرضيات قبل السريرية إلى العيادة وإنشاء أدوية مستهدفة تساعد حقًا. عمليات المحاكاة تكشف عن العلاجات والمرضى الذين يستفيدون منها قبل إجراء أي تجارب معملية رطبة، يحاكي توربين حسابيًا سلوك الخلايا السرطانية لدى المرضى لفهم الآليات المعقدة التي تسبب المرض. يمكن أن تكشف عمليات المحاكاة عن الطريقة الصحيحة والنهج المركب لعلاج حتى أكثر أنواع السرطان مقاومة. ومن خلال ملاحظة هذه التجارب في تجارب السيليكو، يكتسب علماء الأحياء وخبراء الترجمة لدينا نظرة ثاقبة على السياق الجزيئي الذي من خلاله يمكن أن تؤدي العلاجات الأحادية والمركبة إلى فائدة المريض. يمكن أن يؤدي توجيه عملية البحث والتطوير باستخدام عمليات المحاكاة إلى زيادة فرص النجاح في العيادة. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com كيف يعمل؟ اتصل بنا

هندسة طريقة لفهم علم الأحياء

أول منصة في العالم لمحاكاة الخلايا قابلة للتفسير، معززة بالتعلم الآلي، نحن رواد في نهج يجمع بين المحاكاة والتعلم الآلي، ونرسم ونصمم كيفية تفاعل الآلاف من بروتينات الإشارة التي تميز سلوك السرطان على المستوى الخلوي والاستجابة أو المقاومة للعلاج. تتيح منصتنا محاكاة التأثيرات الشبيهة بالعقاقير من المركبات التي قد لا تكون موجودة بعد، على الخلايا التي يحتمل أن تكون غير متاحة للاختبارات المعملية، مثل خلايا مرضى السرطان الذين لم يتم تلبية احتياجاتهم العالية. التنبؤ بتجارب جديدة للعثور على أدوية لم يفكر فيها أحد من قبل. من المحتمل أن يسمح لنا هذا النهج بالتنبؤ ليس فقط بما ينجح في الخلايا والفئران والبشر، بل الأهم من ذلك، لماذا وكيف. تؤكد التكرارات المستمرة لعمليات المحاكاة والتجارب المسجلة الملكية في المختبر وفي الجسم الحي التنبؤات وتقدم خط أنابيبنا مع تحسين Simulated Cell™ الأساسي في نفس الوقت. نظرًا لأن جميع البرامج والشراكات تعمل على أحدث إصدار من نموذج in silico cell، فإن فوائد التدريب تتراكم، مما يؤدي إلى تحسين النظام الأساسي باستمرار. باستخدام النتائج لتوليد الفكرة الأولية وتوجيه تكراراتها، مع تحسن النماذج، يؤدي هذا إلى عملية أكثر عقلانية لفهم بيولوجيا المرض الأساسي. تظهر معاييرنا أن عمليات المحاكاة تمنع تجربتين فاشلتين من أصل 3 تجارب في المختبر وكل تجربة فاشلة ثانية في الجسم الحي أيضًا. مجموعة دراسات الحالة المعيارية