Turbine AI Tiedot

Turbine.ai

Simuloiduilla soluilla™ mullistava syövänhoito

Turbine.ai on uraauurtava yritys, joka on sitoutunut mullistamaan syövänhoidon tekoälyn ja laskennallisen biologian avulla. Missiomme on avata uusia hoitoja ja nopeuttaa lääkekehitystä ymmärtämällä monimutkaisia ​​syöpämekanismeja ennennäkemättömällä tasolla. Saavutamme tämän innovatiivisella Simulated Cells™ -alustallamme, joka on tehokas työkalu, jonka avulla voimme simuloida yksittäisten kasvainsolujen käyttäytymistä potilaissa.

Lähestymistapamme

Simulaatiot tallentavat potilasbiologian, missä kokeet. Epäonnistuminen

Perinteiset lääkekehitysmenetelmät kohtaavat merkittäviä haasteita todellisten potilaiden syövän monimutkaisen biologian vangitsemisessa. In vitro- ja in vivo -mallit eivät useinkaan heijasta tarkasti ihmisen sairauksia, mikä johtaa kalliisiin ja aikaa vieviin kokeisiin alhaisilla translaationopeuksilla klinikalle.

Turbine.ai korjaa nämä rajoitukset hyödyntämällä laskennallisia simulaatioita. Alustamme antaa meille mahdollisuuden simuloida laskennallisesti kasvainsolujen käyttäytymistä ja ymmärtää sairautta ohjaavia monimutkaisia ​​mekanismeja. Nämä simulaatiot antavat arvokasta tietoa oikeasta menetelmästä ja yhdistelmälähestymistavasta jopa kaikkein vastustuskykyisimpien syöpien hoitoon.

Alustamme

Suunnittelemme tapoja ymmärtää biologiaa

Meidän Simulated Cells™ -alusta on rakennettu koneoppimisen ja verkkotieteen perustalle. Kartoitamme ja mallintamme tuhansien signaaliproteiinien monimutkaisia ​​vuorovaikutuksia solussa ja luomme kattavan esityksen syövän käyttäytymisestä solutasolla. Näin voimme ennustaa, kuinka erilaiset hoidot, mukaan lukien ne, joita ei vielä ole, voivat vaikuttaa yksittäisten potilaiden soluihin.

Alusta toimii seuraavasti:

• Mallien rakentaminen ja koulutus: Käytämme standardoitua "kytkentäkaaviota" kaikissa in vitro- ja in vivo -malleissa, ja potilasmallinnus on parhaillaan kehitteillä. Bioalustamme mahdollistaa solujen asettamisen erillisillä OMICS-profiileilla. Mallien käyttäytymiskoulutus on Tensorflowa käyttävien Recurrent Neural Networksin erikoistapaus. Simulaatioita varten valmistetut mallit on koulutettu yli 500 000 datapisteellä (CRISPR, lääkeherkkyyden elinkelpoisuus ja hoidon jälkeiset RNASeq-määritykset).
• Biomarkkerit: Viimeistelemme mallin määrityksen luomalla kopiot erilaisia ​​biomarkkereita paikantaaksesi ihanteelliset reagoijat tiettyihin häiriöihin. Voimme määrittää ulkoisia molekyylimuutoksia luodaksemme suuren määrän potilaita edustavia malleja, joita ei ole olemassa in vitro.
• Simulaatioiden ja hypoteesien luominen: Voimme ottaa käyttöön interventioita mittakaavassa , käyttämällä monipuolista annosriippuvaisen eston, vuorovaikutustason häiriön tai yhdistelmänäytön työkalupakkia. Simuloimalla mallien, biomarkkerien ja jopa yhdistelmähoitojen häiriöitä luomme monimutkaisen molekyylilukeman annosvasteista ja IC50-arvoista.
• Käännös: Suodattamalla ja arvioimalla simulaatiotuloksia voimme paljastaa piilotetut mekanismit potilaskohtaisen vasteen ja sen ohjaavien vaikutusten takana.
• Kokeellinen validointi: Ainutlaatuiset oivallukset mekanismista ja niihin liittyvistä biomarkkereista mahdollistavat optimoidun huippuluokan kokeellisen prosessin validointi. Keskimääräinen reitin aktiivisuus herkissä ja kontrollisoluissa lasketaan patentoidulla jalanjälkipohjaisella menetelmällä, joka perustuu RNA-sekvensointiin.

Alustamme on merkittävä edistysaskel syöpätutkimuksessa. Tarjoamalla kattavan ymmärryksen yksittäisten kasvainsolujen käyttäytymisestä voimme nopeuttaa tehokkaampien ja yksilöllisempien hoitojen kehittämistä.

Tuotelinjamme

Yksi ​​alusta koko T&K-prosessin järkeistämiseksi

Meidän putkistomme

h3>

Simulated Cells™ -alustamme on enemmän kuin vain työkalu syövän ymmärtämiseen. Se on kattava alusta, joka virtaviivaistaa koko T&K-prosessia kohteen tunnistamisesta kliinisiin kokeisiin. Alusta tarjoaa erilaisia ​​ominaisuuksia, joiden avulla voimme:

• Ymmärtää sairauden: Simuloi syöpäkäyttäytymistä ymmärtääksemme sairauden aiheuttajia ja kliinisissä olosuhteissa havaittuja vastustuskyvyn mekanismeja.
• Etsi ihanteelliset potilaat: Selvitä ihanteellinen potilaspopulaatio ja yhdistelmästrategia jo kehitteillä oleville tai markkinoilla oleville hoitoille.
• Laajenna hakua. tila: Tunnista todella uudet kohteet tyydyttämättömien tarpeiden hallitsemiseksi potilailla, jotka eivät hyödy olemassa olevista hoidoista.

Alustaamme on jo hyödynnetty yhteistyössä johtavien lääkeyhtiöiden kanssa, mikä osoittaa. sen tehokkuus lääkekehityksen ja -kehityksen nopeuttamisessa.

Tutustu meihin

Building Deep Tech for Deep Biology

Turbine.ai on tiimi intohimoisia tutkijoita, insinöörejä ja yrittäjiä, jotka ovat sitoutuneet luomaan todellisen eroa syövän torjunnassa. Uskomme, että yhdistämällä syväteknologian, molekyylibiologian ja translaatiotieteen asiantuntemuksemme voimme avata mahdollisuudet todella vaikuttaviin hoitoihin.

Simulaatiot tallentavat potilaan biologian, jos kokeet epäonnistuvat

TYÖKALUMME TAIRIEN YMMÄRTÄMISEKSI RAJOITTAVAT LÄÄKEMÄÄRÄMME Mallijärjestelmien monimutkaisuus kasvaa jyrkästi lääkekehitysprosessin myötä, kun taas saatavilla on vain rajoitettu määrä kokeellisia malleja, jotka kuvaavat tarkasti ihmisen sairauksia. Perinteiset in vitro- ja in vivo -mallit eivät pysty vangitsemaan sairauden käyttäytymistä todellisilla potilailla, eivätkä työkalut – kuten CRISPR – toimi kuin todelliset lääkkeet. Lääkkeiden löytäminen on kallista, aikaa vievää, mallijärjestelmillä on huonot siirtonopeudet potilaille, eivätkä ne vähennä merkittävästi klinikan epäonnistumisen riskiä. Tämän vuoksi on uskomattoman vaikeaa kääntää prekliiniset hypoteesit klinikalle ja luoda kohdennettuja lääkkeitä, jotka todella auttavat. SIMULAATIOT ILMOITTAA HOITOJA JA POTILAATIA, JOTKA HYÖTYVÄT Ennen märkälaboratoriokokeiden suorittamista Turbine simuloi laskennallisesti kasvainsolujen käyttäytymistä potilaissa ymmärtääkseen sairauteen vaikuttavia monimutkaisia ​​mekanismeja. Simulaatiot voivat paljastaa oikean menetelmän ja yhdistelmälähestymistavan jopa vastustuskykyisimpien syöpien hoitoon. Näitä in silico -kokeita tarkkailemalla biologimme ja translaatioasiantuntijamme saavat käsityksen molekyylikontekstista, jonka avulla mono- ja yhdistelmähoidot voivat mahdollisesti johtaa potilashyötyihin. T&K-prosessin ohjaaminen simulaatioilla voi lisätä onnistumismahdollisuuksia klinikalla. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com Miten se toimii? Ota yhteyttä

Biologian ymmärtämistä koskevan tavan suunnittelu

MAAILMAN ENSIMMÄINEN KULKITTAVA SOLUSIMULAATIOALUSTO, JOHTAA KONEEN OPPIMISELLA TÄYNNÄTTÄMÄN PIONEERIN lähestymistavan, joka yhdistää simuloinnin koneoppimiseen, kartoitamme ja mallintamme, kuinka tuhannet signaaliproteiinit ovat vuorovaikutuksessa solutason syövän käyttäytymisen ja hoitovasteen tai -resistenssin vuorovaikutuksessa. Alustamme mahdollistaa sellaisten yhdisteiden lääkkeen kaltaisten vaikutusten simuloinnin, joita ei ehkä vielä ole olemassa, soluihin, joita ei mahdollisesti ole saatavilla laboratoriopohjaiseen testaukseen, kuten syöpäpotilaiden, joiden tarve on suuri. ENNUSTAA UUSIA KOKEILUJA LÄÄKKEIDEN LÖYTÄMISEKSI KUKAAN EI OLE KOSKAAN AJAtellut Tämä lähestymistapa antaa meille mahdollisuuden ennustaa paitsi se, mikä toimii soluissa, hiirissä ja ihmisissä, mutta mikä tärkeintä, miksi ja miten. Jatkuvat simulaatioiden iteraatiot ja patentoidut in vitro- ja in vivo -kokeet vahvistavat ennusteita ja edistävät putkistoamme ja samalla parantavat taustalla olevaa Simulated Cell™ -solua. Koska kaikki ohjelmat ja kumppanuudet toimivat in silico -solumallin uusimmalla versiolla, koulutusetuja kertyy, mikä johtaa jatkuvasti parantuvaan alustaan. Tulosten käyttäminen sekä alkuperäisen idean luomiseen että sen iteraatioiden ohjaamiseen mallien parantuessa johtaa järkevämpään prosessiin taustalla olevan sairauden biologian ymmärtämiseksi. Vertailuarvomme osoittavat, että simulaatiot estävät kaksi kolmesta epäonnistuneesta kokeesta in vitro ja joka 2. epäonnistumisen myös in vivo. Tapaustutkimukset Benchmark Suite