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Turbine.ai

Révolutionner le traitement du cancer avec des cellules simulées™

Turbine.ai est une entreprise pionnière qui se consacre à révolutionner le traitement du cancer grâce à la puissance de l'IA et de la biologie computationnelle. Notre mission est de découvrir de nouvelles thérapies et d’accélérer la découverte de médicaments en comprenant les mécanismes complexes du cancer à un niveau sans précédent. Nous y parvenons grâce à notre plateforme innovante Simulated Cells™, un outil puissant qui nous permet de simuler le comportement de cellules tumorales individuelles chez les patients.

Notre approche

Les simulations capturent la biologie du patient là où les expériences Échec

Les méthodes traditionnelles de découverte de médicaments sont confrontées à des défis importants pour capturer la biologie complexe du cancer chez de vrais patients. Les modèles in vitro et in vivo ne parviennent souvent pas à refléter avec précision la maladie humaine, ce qui conduit à des expériences coûteuses et longues avec de faibles taux de traduction en clinique.

Turbine.ai résout ces limitations en tirant parti des simulations informatiques. Notre plateforme nous permet de simuler informatiquement le comportement des cellules tumorales, en comprenant les mécanismes complexes à l’origine de la maladie. Ces simulations fournissent des informations précieuses sur la bonne modalité et l'approche combinée pour traiter même les cancers les plus résistants.

Notre plateforme

Élaborer une façon de comprendre la biologie

Notre La plateforme Simulated Cells™ repose sur une base d’apprentissage automatique et de science des réseaux. Nous cartographions et modélisons les interactions complexes de milliers de protéines de signalisation au sein d'une cellule, créant ainsi une représentation complète du comportement du cancer au niveau cellulaire. Cela nous permet de prédire comment différentes thérapies, y compris celles qui n'existent pas encore, pourraient affecter les cellules de chaque patient.

La plateforme fonctionne de la façon suivante :

• Construction et formation de modèles : nous utilisons un « schéma de câblage » standardisé pour tous les modèles in vitro et in vivo, la modélisation des patients étant actuellement en cours de développement. Notre bioplateforme permet la configuration de cellules avec des profils OMICS distincts. La formation comportementale des modèles est un cas particulier des réseaux de neurones récurrents, utilisant Tensorflow. Les modèles préparés pour les simulations sont entraînés sur plus de 500 000 points de données (CRISPR, viabilité de la sensibilité aux médicaments et tests RNASeq post-traitement).
• Biomarqueurs : nous terminons la configuration du modèle en créant des copies avec différents biomarqueurs pour identifier les répondeurs idéaux à des perturbations spécifiques. Nous pouvons spécifier des altérations moléculaires extrinsèques, pour générer un grand nombre de modèles représentatifs des patients, mais inexistants in vitro.
• Simulation et génération d'hypothèses : nous pouvons introduire des interventions à grande échelle , en utilisant une boîte à outils polyvalente d'inhibition dose-dépendante, de perturbation du niveau d'interaction ou d'écrans combinés. En simulant les perturbations des modèles, des biomarqueurs et même des thérapies combinatoires, nous générons une lecture moléculaire complexe des réponses aux doses et des valeurs IC50.
• Traduction : le filtrage et l'évaluation des résultats de simulation nous permettent de révéler mécanismes cachés derrière la réponse spécifique au patient et ses effets moteurs.
• Validation expérimentale : des informations uniques sur le mécanisme et les biomarqueurs associés permettent un processus optimisé d'expérimentation de pointe validation. L'activité moyenne des voies dans les cellules sensibles et témoins est calculée à l'aide d'une méthode exclusive basée sur l'empreinte basée sur le séquençage de l'ARN.

Notre plateforme représente une avancée significative dans la recherche sur le cancer. En fournissant une compréhension globale du comportement des cellules tumorales individuelles, nous pouvons accélérer le développement de traitements plus efficaces et personnalisés.

Notre pipeline

Une plateforme unique pour rationaliser l'ensemble du processus de R&D</ h3>

Notre plateforme Simulated Cells™ est plus qu'un simple outil de compréhension du cancer. Il s'agit d'une plateforme complète qui rationalise l'ensemble du processus de R&D, de l'identification des cibles aux essais cliniques. La plateforme offre une gamme de fonctionnalités qui nous permettent de :

• Comprendre la maladie : simuler le comportement du cancer pour comprendre les facteurs déterminants de la maladie et les mécanismes de résistance observés en milieu clinique.
• Trouvez les patients idéaux : découvrez la population de patients idéale et la stratégie combinée pour les thérapies déjà en développement ou sur le marché.
• Élargissez la recherche space : identifiez des cibles véritablement nouvelles pour gérer les besoins non satisfaits chez les patients qui ne bénéficient pas des thérapies existantes.

Notre plateforme a déjà été utilisée dans le cadre de collaborations avec des sociétés pharmaceutiques de premier plan, démontrant son efficacité pour accélérer la découverte et le développement de médicaments.

Rencontrez-nous

Construire une technologie profonde pour la biologie profonde

Turbine.ai est une équipe de scientifiques, d'ingénieurs et d'entrepreneurs passionnés qui s'engagent à créer un véritable différence dans la lutte contre le cancer. Nous pensons qu'en combinant notre expertise en technologie approfondie, en biologie moléculaire et en science translationnelle, nous pouvons libérer le potentiel de thérapies véritablement efficaces.

Les simulations capturent la biologie des patients là où les expériences échouent

LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS EST LIMITÉE PAR NOS OUTILS POUR COMPRENDRE LES MALADIES La complexité des systèmes modèles augmente fortement tout au long du processus de découverte de médicaments, alors que seul un nombre limité de modèles expérimentaux sont disponibles pour refléter avec précision la maladie humaine. Les modèles conventionnels in vitro et in vivo ne peuvent pas capturer le comportement de la maladie chez de vrais patients, et les outils – comme CRISPR – n’agissent pas comme de véritables médicaments. La découverte de médicaments est coûteuse et prend du temps, les systèmes modèles ont de faibles taux de traduction pour les patients et ne réduisent pas de manière significative le risque d'échec en clinique. Cela rend incroyablement difficile la traduction des hypothèses précliniques en clinique et la création de médicaments ciblés qui aident réellement. LES SIMULATIONS DÉCOUVRENT LES TRAITEMENTS ET LES PATIENTS QUI EN BÉNÉFICIENT Avant d'effectuer des expériences en laboratoire humide, Turbine simule informatiquement le comportement des cellules tumorales chez les patients pour comprendre les mécanismes complexes à l'origine de la maladie. Les simulations peuvent révéler la bonne modalité et l’approche combinée pour traiter même les cancers les plus résistants. En observant ces expériences in silico, nos biologistes et experts translationnels acquièrent un aperçu du contexte moléculaire dans lequel les thérapies mono et combinées peuvent potentiellement apporter des bénéfices aux patients. Guider le processus de R&D avec des simulations peut augmenter les chances de succès en clinique. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com Comment ça marche ? Contactez-nous

Ingénierie pour comprendre la biologie

LA PREMIÈRE PLATEFORME DE SIMULATION CELLULAIRE INTERPRÉTABLE AU MONDE AUGMENTÉE PAR L'APPRENTISSAGE MACHINE Pionniers d'une approche combinant simulation et apprentissage automatique, nous cartographions et modélisons la manière dont des milliers de protéines de signalisation interagissent, caractérisant le comportement du cancer au niveau cellulaire et la réponse ou la résistance au traitement. Notre plateforme permet de simuler les effets de médicaments provenant de composés qui n'existent peut-être pas encore, sur des cellules potentiellement indisponibles pour les tests en laboratoire, comme celles des patients atteints de cancer dont les besoins sont importants et non satisfaits. PRÉDIRE DE NOUVELLES EXPÉRIENCES POUR TROUVER DES MÉDICAMENTS DONT PERSONNE N'A JAMAIS PENSÉ Cette approche nous permettra potentiellement de prédire non seulement ce qui fonctionne dans les cellules, les souris et les humains, mais, plus important encore, pourquoi et comment. Des itérations continues de simulations et d'expériences exclusives in vitro et in vivo confirment les prédictions et font progresser notre pipeline tout en améliorant simultanément la Simulated Cell™ sous-jacente. Comme tous les programmes et partenariats fonctionnent sur la dernière version du modèle cellulaire in silico, les avantages de la formation s’accumulent, conduisant à une plateforme en constante amélioration. Utiliser les résultats pour générer l’idée initiale et guider ses itérations, à mesure que les modèles s’améliorent, conduit à un processus plus rationnel pour comprendre la biologie sous-jacente de la maladie. Nos benchmarks montrent que les simulations évitent 2 échecs d’expériences sur 3 in vitro et un échec sur 2 in vivo également. Études de cas Benchmark Suite