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Turbine.ai

Revolutionierung der Krebsbehandlung mit Simulated Cells™

Turbine.ai ist ein Pionierunternehmen, das sich der Revolutionierung der Krebsbehandlung durch die Leistungsfähigkeit von KI und Computerbiologie verschrieben hat. Unsere Mission ist es, neuartige Therapien zu erschließen und die Entdeckung von Medikamenten zu beschleunigen, indem wir komplexe Krebsmechanismen auf einem beispiellosen Niveau verstehen. Dies erreichen wir durch unsere innovative Simulated Cells™-Plattform, ein leistungsstarkes Tool, mit dem wir das Verhalten einzelner Tumorzellen in Patienten simulieren können.

Unser Ansatz

Simulationen erfassen die Patientenbiologie, wo Experimente stattfinden Scheitern

Herkömmliche Methoden der Arzneimittelforschung stehen vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, die komplexe Biologie von Krebs bei echten Patienten zu erfassen. In-vitro- und In-vivo-Modelle spiegeln menschliche Krankheiten häufig nicht genau wider, was zu kostspieligen und zeitaufwändigen Experimenten mit geringen Übertragungsraten in die Klinik führt.

Turbine.ai geht diese Einschränkungen durch den Einsatz von Computersimulationen an. Unsere Plattform ermöglicht es uns, das Verhalten von Tumorzellen rechnerisch zu simulieren und so die komplizierten Mechanismen zu verstehen, die die Krankheit auslösen. Diese Simulationen liefern wertvolle Einblicke in die richtige Modalität und den richtigen Kombinationsansatz zur Behandlung selbst der resistentesten Krebsarten.

Unsere Plattform

Entwicklung einer Möglichkeit, die Biologie zu verstehen

Unsere Die Simulated Cells™-Plattform basiert auf maschinellem Lernen und Netzwerkwissenschaft. Wir kartieren und modellieren die komplexen Interaktionen Tausender Signalproteine ​​innerhalb einer Zelle und erstellen so eine umfassende Darstellung des Krebsverhaltens auf zellulärer Ebene. Dadurch können wir vorhersagen, wie sich verschiedene Therapien, auch solche, die es noch nicht gibt, auf die Zellen einzelner Patienten auswirken könnten.

Die Plattform funktioniert durch:

• Modellaufbau und -schulung: Wir verwenden einen standardisierten „Verdrahtungsplan“ für alle In-vitro- und In-vivo-Modelle, wobei sich die Patientenmodellierung derzeit in der Entwicklung befindet. Unsere Bioplattform ermöglicht den Aufbau von Zellen mit unterschiedlichen OMICS-Profilen. Das Verhaltenstraining für die Modelle ist ein Sonderfall wiederkehrender neuronaler Netze unter Verwendung von Tensorflow. Für Simulationen vorbereitete Modelle werden auf über 500.000 Datenpunkten trainiert (CRISPR, Lebensfähigkeit der Arzneimittelsensitivität und RNASeq-Assays nach der Behandlung).
• Biomarker: Wir schließen die Modelleinrichtung ab, indem wir Kopien erstellen verschiedene Biomarker, um die idealen Responder für bestimmte Störungen zu ermitteln. Wir können extrinsische molekulare Veränderungen spezifizieren, um eine große Anzahl von Modellen zu generieren, die repräsentativ für Patienten sind, aber in vitro nicht existieren.
• Simulation und Hypothesengenerierung: Wir können Interventionen in großem Maßstab einführen , unter Verwendung eines vielseitigen Toolkits aus dosisabhängiger Hemmung, Störung des Interaktionsniveaus oder Kombinationsbildschirmen. Durch die Simulation von Störungen von Modellen, Biomarkern und sogar Kombinationstherapien generieren wir eine komplexe molekulare Darstellung von Dosisreaktionen und IC50-Werten.
• Übersetzung: Durch das Filtern und Auswerten von Simulationsergebnissen können wir Aufschluss geben verborgene Mechanismen hinter der patientenspezifischen Reaktion und ihre treibenden Auswirkungen.
• Experimentelle Validierung: Einzigartige Erkenntnisse über Mechanismen und die damit verbundenen Biomarker ermöglichen einen optimierten Prozess hochmoderner Experimente Validierung. Die durchschnittliche Signalwegaktivität in empfindlichen Zellen und Kontrollzellen wird mit einer proprietären, Footprint-basierten Methode berechnet, die auf RNA-Sequenzierung basiert.

Unsere Plattform stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Krebsforschung dar. Durch die Bereitstellung eines umfassenden Verständnisses des Verhaltens einzelner Tumorzellen können wir die Entwicklung effektiverer und personalisierterer Behandlungen beschleunigen.

Unsere Pipeline

Eine einzige Plattform zur Rationalisierung des gesamten Forschungs- und Entwicklungsprozesses</ h3>

Unsere Simulated Cells™-Plattform ist mehr als nur ein Werkzeug zum Verständnis von Krebs. Es handelt sich um eine umfassende Plattform, die den gesamten F&E-Prozess rationalisiert, von der Zielidentifizierung bis hin zu klinischen Studien. Die Plattform bietet eine Reihe von Funktionen, die es uns ermöglichen:

• Die Krankheit verstehen: Krebsverhalten zu simulieren, um Krankheitstreiber und Resistenzmechanismen zu verstehen, die in klinischen Umgebungen beobachtet werden.
• Finden Sie die idealen Patienten: Entdecken Sie die ideale Patientenpopulation und Kombinationsstrategie für Therapien, die sich bereits in der Entwicklung oder auf dem Markt befinden.
• Erweitern Sie die Suche Raum: Identifizieren Sie wirklich neuartige Ziele, um ungedeckten Bedarf bei Patienten zu decken, die von bestehenden Therapien nicht profitieren.

Unsere Plattform wurde bereits in Kooperationen mit führenden Pharmaunternehmen eingesetzt, was bewiesen hat seine Wirksamkeit bei der Beschleunigung der Arzneimittelforschung und -entwicklung.

Treffen Sie uns

Entwicklung von Deep Tech für die Tiefenbiologie

Turbine.ai ist ein Team leidenschaftlicher Wissenschaftler, Ingenieure und Unternehmer, die sich dafür einsetzen, etwas Wirklichkeit werden zu lassen Unterschied im Kampf gegen Krebs. Wir glauben, dass wir durch die Kombination unserer Fachkenntnisse in Deep Technology, Molekularbiologie und translationaler Wissenschaft das Potenzial für wirklich wirkungsvolle Therapien erschließen können.

Simulationen erfassen die Biologie von Patienten dort, wo Experimente scheitern

DURCH UNSERE WERKZEUGE ZUM VERSTÄNDNIS VON KRANKHEITEN WIRD DIE ARZNEIMITTELENTDECKUNG EINGESCHRÄNKT. Die Komplexität der Modellsysteme nimmt im Laufe des Arzneimittelentwicklungsprozesses stark zu, während nur eine begrenzte Anzahl experimenteller Modelle verfügbar ist, die menschliche Krankheiten genau widerspiegeln. Herkömmliche In-vitro- und In-vivo-Modelle können das Krankheitsverhalten bei echten Patienten nicht erfassen, und Tools – wie CRISPR – wirken nicht wie echte Medikamente. Die Entdeckung von Arzneimitteln ist kostspielig und zeitaufwändig. Modellsysteme lassen sich schlecht auf Patienten übertragen und verringern das Risiko eines Scheiterns in der Klinik nicht wesentlich. Dies macht es unglaublich schwierig, präklinische Hypothesen in die Klinik zu übertragen und zielgerichtete Medikamente zu entwickeln, die wirklich helfen. SIMULATIONEN ENTDECKEN BEHANDLUNGEN UND DIE PATIENTEN, DIE PROFITIEREN Vor der Durchführung von Nasslaborexperimenten simuliert Turbine rechnerisch das Verhalten von Tumorzellen bei Patienten, um die komplexen Mechanismen zu verstehen, die die Krankheit auslösen. Simulationen können die richtige Modalität und den richtigen Kombinationsansatz zur Behandlung selbst der resistentesten Krebsarten aufzeigen. Durch die Beobachtung dieser In-silico-Experimente gewinnen unsere Biologen und Translationsexperten Einblicke in den molekularen Kontext, durch den Mono- und Kombinationstherapien potenziell zum Patientennutzen führen können. Die Steuerung des F&E-Prozesses mit Simulationen kann die Erfolgsaussichten in der Klinik erhöhen. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com Wie funktioniert es? Kontaktieren Sie uns

Entwicklung einer Möglichkeit, die Biologie zu verstehen

DIE WELTWEIT ERSTE INTERPRETIERBARE ZELL-SIMULATIONSPLATTFORM, ERWEITERT DURCH MASCHINENLERNEN. Als Pionier eines Ansatzes, der Simulation mit maschinellem Lernen kombiniert, kartieren und modellieren wir, wie Tausende von Signalproteinen interagieren und so das Krebsverhalten und die Reaktion bzw. Resistenz gegenüber Behandlungen auf zellulärer Ebene charakterisieren. Unsere Plattform ermöglicht die Simulation arzneimittelähnlicher Wirkungen von Verbindungen, die möglicherweise noch nicht existieren, auf Zellen, die für Labortests möglicherweise nicht verfügbar sind, wie beispielsweise die von Krebspatienten mit hohem ungedecktem Bedarf. Sagen Sie neuartige Experimente zur Medikamentenfindung voraus, an die noch niemand gedacht hat. Mit diesem Ansatz können wir möglicherweise nicht nur vorhersagen, was in Zellen, Mäusen und Menschen funktioniert, sondern, was noch wichtiger ist, warum und wie. Kontinuierliche Iterationen von Simulationen und proprietären In-vitro- und In-vivo-Experimenten bestätigen Vorhersagen und bringen unsere Pipeline voran, während gleichzeitig die zugrunde liegende Simulated Cell™ verbessert wird. Da alle Programme und Partnerschaften auf der neuesten Version des In-silico-Zellenmodells basieren, summieren sich die Schulungsvorteile und führen zu einer ständig verbesserten Plattform. Die Verwendung von Ergebnissen sowohl zur Generierung der ursprünglichen Idee als auch zur Steuerung ihrer Iterationen führt bei verbesserten Modellen zu einem rationaleren Prozess zum Verständnis der zugrunde liegenden Krankheitsbiologie. Unsere Benchmarks zeigen, dass Simulationen 2 von 3 fehlgeschlagenen Experimenten in vitro und jeden 2. Misserfolg in vivo verhindern. Fallstudien Benchmark Suite