Detail Turbine AI

Turbine.ai

Merevolusi Pengobatan Kanker dengan Sel Simulasi™

Turbine.ai adalah perusahaan perintis yang berdedikasi untuk merevolusi pengobatan kanker melalui kekuatan AI dan biologi komputasi. Misi kami adalah untuk membuka terapi baru dan mempercepat penemuan obat dengan memahami mekanisme kanker yang kompleks pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Kami mencapai hal ini melalui platform Simulated Cells™ kami yang inovatif, sebuah alat canggih yang memungkinkan kami menyimulasikan perilaku masing-masing sel tumor pada pasien.

Pendekatan Kami

Simulasi Menangkap Biologi Pasien Saat Eksperimen Gagal

Metode penemuan obat tradisional menghadapi tantangan yang signifikan dalam menangkap biologi kompleks kanker pada pasien sebenarnya. Model in vitro dan in vivo seringkali gagal mencerminkan penyakit manusia secara akurat, sehingga menyebabkan eksperimen yang mahal dan memakan waktu dengan tingkat penerjemahan yang rendah ke klinik.

Turbine.ai mengatasi keterbatasan ini dengan memanfaatkan simulasi komputasi. Platform kami memungkinkan kami melakukan simulasi komputasi perilaku sel tumor, memahami mekanisme rumit yang mendorong penyakit ini. Simulasi ini memberikan wawasan berharga mengenai modalitas yang tepat dan pendekatan kombinasi untuk mengobati kanker yang paling resisten sekalipun.

Platform Kami

Merekayasa cara untuk memahami biologi

Platform Kami

Merekayasa cara untuk memahami biologi

Kami Platform Simulated Cells™ dibangun di atas fondasi pembelajaran mesin dan ilmu jaringan. Kami memetakan dan memodelkan interaksi kompleks ribuan protein pemberi sinyal di dalam sel, sehingga menciptakan representasi komprehensif perilaku kanker di tingkat sel. Hal ini memungkinkan kami memprediksi bagaimana berbagai terapi, termasuk terapi yang belum ada, dapat memengaruhi sel masing-masing pasien.

Platform ini bekerja dengan:

• Pembangunan dan pelatihan model: Kami menggunakan “diagram pengkabelan” standar untuk semua model in vitro dan in vivo, dengan pemodelan pasien yang saat ini sedang dikembangkan. Bioplatform kami memungkinkan pengaturan sel dengan profil OMICS yang berbeda. Pelatihan perilaku untuk model adalah kasus khusus Jaringan Neural Berulang, menggunakan Tensorflow. Model yang disiapkan untuk simulasi dilatih pada 500.000+ titik data (CRISPR, viabilitas sensitivitas obat, dan uji RNASeq pasca perawatan).
• Biomarker: Kami menyelesaikan penyiapan model dengan membuat salinan menggunakan biomarker yang berbeda untuk menentukan respon ideal terhadap gangguan tertentu. Kita dapat menentukan perubahan molekuler ekstrinsik, untuk menghasilkan sejumlah besar model yang mewakili pasien, namun tidak ada secara in vitro.
• Pembuatan simulasi dan hipotesis: Kita dapat memperkenalkan intervensi dalam skala besar , menggunakan perangkat serbaguna untuk penghambatan yang bergantung pada dosis, gangguan tingkat interaksi, atau layar kombinasi. Dengan mensimulasikan gangguan model, biomarker, dan bahkan terapi kombinasi, kami menghasilkan pembacaan molekuler yang kompleks mengenai respons dosis dan nilai IC50.
• Terjemahan: Memfilter dan mengevaluasi hasil simulasi memungkinkan kami mengungkap mekanisme tersembunyi di balik respons spesifik pasien dan dampak yang mendorongnya.
• Validasi eksperimental: Wawasan unik tentang mekanisme dan biomarker terkait memungkinkan proses eksperimental canggih yang dioptimalkan validasi. Aktivitas jalur rata-rata dalam sel sensitif dan kontrol dihitung dengan metode berbasis jejak kaki berdasarkan pengurutan RNA.

Platform kami mewakili langkah maju yang signifikan dalam penelitian kanker. Dengan memberikan pemahaman komprehensif tentang perilaku sel tumor individu, kami dapat mempercepat pengembangan pengobatan yang lebih efektif dan personal.

Jalur Kami

Platform Tunggal untuk Merasionalisasi Seluruh Proses Penelitian&D</ h3>

Platform Simulated Cells™ kami lebih dari sekadar alat untuk memahami kanker. Ini adalah platform komprehensif yang menyederhanakan seluruh proses penelitian dan pengembangan, mulai dari identifikasi target hingga uji klinis. Platform ini menawarkan serangkaian kemampuan yang memungkinkan kita untuk:

• Memahami penyakit: Mensimulasikan perilaku kanker untuk memahami pemicu penyakit dan mekanisme resistensi yang diamati dalam lingkungan klinis.
• Temukan pasien ideal: Temukan populasi pasien ideal dan strategi kombinasi terapi yang sudah dikembangkan atau dipasarkan.
• Perluas pencarian ruang: Mengidentifikasi target yang benar-benar baru untuk mengelola kebutuhan yang tidak terpenuhi pada pasien yang tidak mendapatkan manfaat dari terapi yang ada.

Platform kami telah digunakan dalam kolaborasi dengan perusahaan farmasi terkemuka, yang menunjukkan efektivitasnya dalam mempercepat penemuan dan pengembangan obat.

Temui Kami

Membangun Teknologi Mendalam untuk Biologi Mendalam

Turbine.ai adalah tim yang terdiri dari ilmuwan, insinyur, dan wirausahawan yang penuh semangat dan berkomitmen untuk mewujudkan hal yang nyata perbedaan dalam melawan kanker. Kami percaya bahwa dengan menggabungkan keahlian kami di bidang teknologi mendalam, biologi molekuler, dan ilmu translasi, kami dapat membuka potensi terapi yang benar-benar berdampak.

Simulasi menangkap biologi pasien saat eksperimen gagal

PENEMUAN OBAT DIBATASI OLEH ALAT KAMI UNTUK MEMAHAMI PENYAKIT Kompleksitas sistem model meningkat tajam seiring proses penemuan obat, sementara hanya tersedia sejumlah model eksperimental yang secara akurat mencerminkan penyakit manusia. Model in vitro dan in vivo konvensional tidak dapat menangkap perilaku penyakit pada pasien sebenarnya, dan alat – seperti CRISPR – tidak berfungsi seperti obat sebenarnya. Penemuan obat membutuhkan biaya yang besar, memakan waktu, sistem model memiliki tingkat penerjemahan yang buruk kepada pasien dan tidak secara signifikan mengurangi risiko kegagalan di klinik. Hal ini membuat sangat sulit untuk menerjemahkan hipotesis praklinis ke klinik dan menciptakan obat bertarget yang benar-benar membantu. SIMULASI MENGUNGKAPKAN PENGOBATAN DAN PASIEN YANG MENDAPATKAN MANFAAT Sebelum menjalankan eksperimen lab basah, Turbine secara komputasi mensimulasikan perilaku sel tumor pada pasien untuk memahami mekanisme kompleks yang mendorong penyakit ini. Simulasi dapat mengungkap modalitas dan pendekatan kombinasi yang tepat untuk mengobati kanker yang paling resisten sekalipun. Mengamati eksperimen in silico ini, ahli biologi dan ahli translasi kami mendapatkan wawasan tentang konteks molekuler di mana terapi mono dan kombinasi berpotensi memberikan manfaat bagi pasien. Memandu proses R&D dengan simulasi dapat meningkatkan peluang keberhasilan di klinik. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com Bagaimana cara kerjanya? Hubungi Kami

Rekayasa cara memahami biologi

PLATFORM SIMULASI SEL PERTAMA DI DUNIA YANG DAPAT DIINTERPRETASIKAN OLEH PEMBELAJARAN MESIN Merintis pendekatan yang menggabungkan simulasi dengan pembelajaran mesin, kami memetakan dan memodelkan bagaimana ribuan protein pemberi sinyal berinteraksi yang mencirikan perilaku kanker tingkat sel dan respons atau resistensi terhadap pengobatan. Platform kami memungkinkan simulasi efek mirip obat dari senyawa yang mungkin belum ada, pada sel yang berpotensi tidak tersedia untuk pengujian berbasis laboratorium, seperti sel pasien kanker dengan kebutuhan tinggi yang belum terpenuhi. PREDIKSI EKSPERIMEN BARU UNTUK MENEMUKAN OBAT YANG TIDAK PERNAH TERPIKIRKAN oleh SIAPA PUN Pendekatan ini berpotensi memungkinkan kita untuk memprediksi tidak hanya apa yang berhasil pada sel, tikus, dan manusia, namun yang lebih penting, mengapa dan bagaimana caranya. Perulangan simulasi yang berkelanjutan dan eksperimen in vitro dan in vivo yang eksklusif mengonfirmasi prediksi dan mengembangkan jalur pipa kami sekaligus meningkatkan Simulated Cell™ yang mendasarinya. Karena semua program dan kemitraan dijalankan dengan model sel in silico versi terbaru, manfaat pelatihan terakumulasi, sehingga menghasilkan platform yang terus ditingkatkan. Dengan menggunakan hasil untuk menghasilkan ide awal dan memandu iterasinya, seiring dengan perbaikan model, hal ini akan mengarah pada proses yang lebih rasional untuk memahami biologi penyakit yang mendasarinya. Tolok ukur kami menunjukkan bahwa simulasi mencegah 2 dari 3 percobaan yang gagal secara in vitro dan juga setiap 2 kegagalan in vivo. Studi kasus Benchmark Suite