Turbine AI Detaljer

Turbine.ai

Revolutionerende kræftbehandling med Simulated Cells™

Turbine.ai er en banebrydende virksomhed dedikeret til at revolutionere kræftbehandling gennem kraften fra kunstig intelligens og beregningsbiologi. Vores mission er at låse op for nye terapier og fremskynde opdagelse af lægemidler ved at forstå komplekse kræftmekanismer på et hidtil uset niveau. Vi opnår dette gennem vores innovative Simulated Cells™-platform, et kraftfuldt værktøj, der giver os mulighed for at simulere individuelle tumorcellers adfærd hos patienter.

Vores tilgang

Simuleringer fanger patientbiologi, hvor eksperimenter Mislykket

Traditionelle metoder til opdagelse af lægemidler står over for betydelige udfordringer med at fange den komplekse biologi af kræft hos rigtige patienter. In vitro- og in vivo-modeller afspejler ofte ikke menneskelig sygdom nøjagtigt, hvilket fører til dyre og tidskrævende eksperimenter med lave oversættelseshastigheder til klinikken.

Turbine.ai adresserer disse begrænsninger ved at udnytte beregningssimuleringer. Vores platform gør os i stand til beregningsmæssigt at simulere tumorcelleadfærd og forstå de indviklede mekanismer, der driver sygdommen. Disse simuleringer giver værdifuld indsigt i den rigtige modalitet og kombinationstilgang til behandling af selv de mest resistente kræftformer.

Vores platform

Udvikling af en måde at forstå biologi

Vores platform Simulated Cells™-platformen er bygget på et fundament af maskinlæring og netværksvidenskab. Vi kortlægger og modellerer de komplekse interaktioner mellem tusindvis af signalproteiner i en celle, hvilket skaber en omfattende repræsentation af kræftadfærd på cellulært niveau. Dette giver os mulighed for at forudsige, hvordan forskellige terapier, inklusive dem, der endnu ikke eksisterer, kan påvirke cellerne hos individuelle patienter.

Platformen fungerer ved:

• Modelopbygning og træning: Vi bruger et standardiseret "ledningsdiagram" for alle in vitro- og in vivo-modeller, med patientmodellering under udvikling. Vores bioplatform tillader opsætning af celler med forskellige OMICS-profiler. Adfærdstræning for modellerne er et særligt tilfælde af tilbagevendende neurale netværk, ved hjælp af Tensorflow. Modeller forberedt til simuleringer trænes på mere end 500.000 datapunkter (CRISPR, lægemiddelfølsomhedslevedygtighed og RNASeq-analyser efter behandling).
• Biomarkører: Vi afslutter modelopsætningen ved at lave kopier med forskellige biomarkører for at udpege de ideelle respondere til specifikke forstyrrelser. Vi kan specificere ydre molekylære ændringer for at generere et stort antal modeller, der er repræsentative for patienter, men ikke-eksisterende in vitro.
• Simulering og hypotesegenerering: Vi kan indføre interventioner i skala , ved hjælp af et alsidigt værktøjssæt af dosisafhængig hæmning, interaktionsniveauforstyrrelse eller kombinationsskærme. Ved at simulere forstyrrelser af modeller, biomarkører og endda kombinationsterapier genererer vi en kompleks molekylær udlæsning af dosisresponser og IC50-værdier.
• Oversættelse: Filtrering og evaluering af simuleringsresultater gør det muligt for os at afsløre skjulte mekanismer bag patientspecifik respons og dens drivende effekter.
• Eksperimentel validering: Unik indsigt i mekanisme og de tilhørende biomarkører muliggør en optimeret proces med state-of-the-art eksperimentel validering. Gennemsnitlig pathway-aktivitet i følsomme celler og kontrolceller er beregnet med en proprietær, fodaftryksbaseret metode baseret på RNA-sekventering.

Vores platform repræsenterer et væsentligt skridt fremad inden for kræftforskning. Ved at give en omfattende forståelse af individuelle tumorcellers adfærd kan vi fremskynde udviklingen af ​​mere effektive og personlige behandlinger.

Vores pipeline

En enkelt platform til at rationalisere hele F&U-processen

h3>

Vores Simulated Cells™ platform er mere end blot et værktøj til at forstå kræft. Det er en omfattende platform, der strømliner hele R&D-processen, fra målidentifikation til kliniske forsøg. Platformen tilbyder en række funktioner, der gør os i stand til at:

• Forstå sygdommen: Simulere kræftadfærd for at forstå årsager til sygdom og mekanismer for resistens observeret i kliniske omgivelser.
• Find de ideelle patienter: Afdække den ideelle patientpopulation og kombinationsstrategi for behandlinger, der allerede er under udvikling eller på markedet.
• Udvid søgningen rum: Identificer helt nye mål for at håndtere udækkede behov hos patienter, der ikke har gavn af eksisterende behandlinger.

Vores platform er allerede blevet brugt i samarbejder med førende medicinalvirksomheder, hvilket demonstrerer dets effektivitet til at fremskynde opdagelse og udvikling af lægemidler.

Mød os

Building Deep Tech for Deep Biology

Turbine.ai er et team af passionerede videnskabsmænd, ingeniører og iværksættere, der er forpligtet til at skabe en ægte forskel i kampen mod kræft. Vi tror på, at vi ved at kombinere vores ekspertise inden for dyb teknologi, molekylærbiologi og translationel videnskab kan frigøre potentialet for virkelig virkningsfulde terapier.

Simuleringer fanger patientbiologi, hvor eksperimenter mislykkes

OPDAGELSE AF LÆGEMIDDEL ER BEGRÆNSET AF VORES VÆRKTØJER TIL AT FORSTÅ SYGDOM Kompleksiteten af ​​modelsystemerne stiger markant i løbet af lægemiddelopdagelsesprocessen, mens kun et begrænset antal eksperimentelle modeller er tilgængelige, som nøjagtigt afspejler menneskelig sygdom. Konventionelle in vitro- og in vivo-modeller kan ikke fange sygdomsadfærd hos rigtige patienter, og værktøjer – som CRISPR – virker ikke som egentlige lægemidler. Opdagelse af lægemidler er dyrt, tidskrævende, modelsystemer har dårlige oversættelseshastigheder til patienter og reducerer ikke signifikant risikoen for fejl i klinikken. Dette gør det utroligt svært at oversætte prækliniske hypoteser til klinikken og skabe målrettede lægemidler, der virkelig hjælper. SIMULATIONER AFDÆKKER BEHANDLINGER OG DE PATIENTER, SOM GODNEDES Inden der udføres våde laboratorieeksperimenter, simulerer Turbine beregningsmæssigt tumorcelleadfærd hos patienter for at forstå de komplekse mekanismer, der driver sygdommen. Simuleringer kan afsløre den rigtige modalitet og kombinationstilgang til at behandle selv de mest resistente kræftformer. Ved at observere disse i silico-eksperimenter får vores biologer og translationseksperter indsigt i den molekylære kontekst, hvorved mono- og kombinationsterapier potentielt kan føre til patientfordele. At guide R&D-processen med simuleringer kan øge chancen for succes i klinikken. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com Hvordan virker det? Kontakt os

Udvikling af en måde at forstå biologi på

VERDENS FØRSTE FORTYKKELIGE CELLESIMULATIONSPLATFORM FORTYRET AF MASKINELÆRING Med en banebrydende tilgang, der kombinerer simulering med maskinlæring, kortlægger og modellerer vi, hvordan tusindvis af signalproteiner interagerer, der karakteriserer kræftadfærd på cellulært niveau og respons eller modstand mod behandling. Vores platform muliggør simulering af lægemiddellignende virkninger fra forbindelser, der muligvis ikke eksisterer endnu, på celler, der potentielt ikke er tilgængelige til laboratoriebaseret testning, som hos kræftpatienter med stort udækket behov. FORUDSIG NYE EKSPERIMENT FOR AT FINDE stoffer, INGEN HAR NOGENSINDE TENKT PÅ Denne tilgang vil potentielt give os mulighed for at forudsige ikke kun, hvad der virker i celler, mus og mennesker, men endnu vigtigere, hvorfor og hvordan. Kontinuerlige iterationer af simuleringer og proprietære in vitro- og in vivo-eksperimenter bekræfter forudsigelser og gør fremskridt i vores pipeline og forbedrer samtidig den underliggende Simulated Cell™. Da alle programmer og partnerskaber kører på den nyeste version af in silico-cellemodellen, akkumuleres træningsfordele, hvilket fører til en konstant forbedret platform. Ved at bruge resultater til både at generere den oprindelige idé og til at guide dens iterationer, efterhånden som modellerne forbedres, fører dette til en mere rationel proces til at forstå den underliggende sygdomsbiologi. Vores benchmarks viser, at simuleringer forhindrer 2 ud af 3 mislykkede eksperimenter in vitro og også hver 2. fejl in vivo. Casestudier Benchmark Suite