Turbine AIの詳細

Turbine.ai

Simulated Cells™ によるがん治療に革命を起こす

Turbine.ai は、AI と計算生物学の力を通じてがん治療に革命をもたらすことに専念する先駆的な企業です。私たちの使命は、複雑ながんのメカニズムを前例のないレベルで理解することで、新しい治療法を解き放ち、創薬を加速することです。当社は、患者の個々の腫瘍細胞の挙動をシミュレートできる強力なツールである革新的な Simulated Cells™ プラットフォームを通じてこれを実現します。

当社のアプローチ

シミュレーションは実験で患者の生物学を捕捉します。不合格

従来の創薬手法は、実際の患者のがんの複雑な生物学を捉える上で大きな課題に直面しています。 in vitro および in vivo モデルはヒトの疾患を正確に反映できないことが多く、コストと時間がかかり、臨床への導入率が低い実験が必要になります。

Turbine.ai は、計算シミュレーションを活用することでこれらの制限に対処します。当社のプラットフォームを使用すると、腫瘍細胞の挙動をコンピュータでシミュレートし、病気を引き起こす複雑なメカニズムを理解することができます。これらのシミュレーションは、最も耐性の高いがんでも治療するための適切な治療法と組み合わせアプローチについての貴重な洞察を提供します。

私たちのプラットフォーム

生物学を理解する方法をエンジニアリングする

私たちのSimulated Cells™ プラットフォームは、機械学習とネットワーク科学の基盤に基づいて構築されています。私たちは、細胞内の何千ものシグナル伝達タンパク質の複雑な相互作用をマッピングしてモデル化し、細胞レベルでのがんの挙動の包括的な表現を作成します。これにより、まだ存在しない治療法を含むさまざまな治療法が個々の患者の細胞にどのような影響を与えるかを予測することができます。

プラットフォームは次のように機能します。

• > モデルの構築とトレーニング: 当社では、すべての in vitro および in vivo モデルに標準化された「配線図」を使用しており、患者モデリングは現在開発中です。当社のバイオプラットフォームでは、異なる OMICS プロファイルを備えたセルのセットアップが可能です。モデルの動作トレーニングは、Tensorflow を使用したリカレント ニューラル ネットワークの特殊なケースです。シミュレーション用に準備されたモデルは、500,000 以上のデータ ポイント (CRISPR、薬剤感受性生存率、治療後の RNASeq アッセイ) でトレーニングされます。
• バイオマーカー: 以下のコピーを作成してモデルのセットアップを完了します。特定の摂動に対する理想的な応答者を正確に特定するためのさまざまなバイオマーカー。外因性の分子変化を指定して、患者を代表する多数のモデルを生成できますが、生体外では存在しません。
• シミュレーションと仮説生成: 大規模な介入を導入できます。 、用量依存的な阻害、相互作用レベルの摂動、または組み合わせスクリーニングの多用途ツールキットを使用します。モデル、バイオマーカー、さらには併用療法の摂動をシミュレーションして、用量反応と IC50 値の複雑な分子読み取り値を生成します。
• 翻訳: シミュレーション結果をフィルタリングして評価することで、次のことが明らかになります。患者特有の反応の背後に隠されたメカニズムとその推進効果。
• 実験による検証: メカニズムと関連するバイオマーカーに関する独自の洞察により、最先端の実験プロセスの最適化が可能になります。検証。感受性細胞と対照細胞における平均パスウェイ活性は、RNA シーケンスに基づく独自のフットプリントベースの方法で計算されます。

当社のプラットフォームは、がん研究における重要な前進を示しています。個々の腫瘍細胞の挙動を包括的に理解することで、より効果的で個別化された治療法の開発を加速できます。

当社のパイプライン

研究開発プロセス全体を合理化する単一のプラットフォーム

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当社の Simulated Cells™ プラットフォームは、がんを理解するための単なるツールではありません。標的の特定から臨床試験に至るまで、研究開発プロセス全体を効率化する包括的なプラットフォームです。 このプラットフォームは、次のことを可能にするさまざまな機能を提供します。

• 病気を理解する: がんの挙動をシミュレートして、臨床現場で観察される病気の原因と耐性のメカニズムを理解します。
• 理想的な患者を見つける: 理想的な患者集団と、すでに開発中または市販されている治療法の組み合わせ戦略を明らかにします。
• 検索を拡大します。スペース: 既存の治療法では恩恵を受けられない患者の満たされていないニーズを管理するための、真に新しいターゲットを特定します。

当社のプラットフォームは、大手製薬会社との提携ですでに活用されており、実証済みです。創薬と開発の加速におけるその有効性。

ご紹介

深層生物学のためのディープ テクノロジーの構築

Turbine.ai は、真の生物学を実現することに専念する情熱的な科学者、エンジニア、起業家のチームです。がんとの闘いの違い。私たちは、ディープ テクノロジー、分子生物学、トランスレーショナル サイエンスの専門知識を組み合わせることで、真に影響力のある治療法の可能性を解き放つことができると信じています。

シミュレーションは、実験が失敗した患者の生物学を捕捉します

創薬は疾患を理解するためのツールによって制限されている モデルシステムの複雑さは創薬プロセスに沿って急激に増加しますが、ヒトの疾患を正確に反映する利用可能な実験モデルは限られた数しかありません。従来の in vitro および in vivo モデルでは、実際の患者の疾患挙動を捉えることができず、CRISPR のようなツールは実際の薬のようには機能しません。創薬には費用と時間がかかり、モデルシステムは患者への翻訳率が低く、臨床での失敗のリスクを大幅に軽減することはできません。このため、前臨床仮説を臨床に応用し、真に役立つ標的薬剤を開発することが非常に困難になります。シミュレーションで治療法とその恩恵を受ける患者を明らかにする ウェットラボ実験を実行する前に、Turbine は患者の腫瘍細胞の挙動をコンピュータでシミュレーションし、病気を引き起こす複雑なメカニズムを理解します。シミュレーションにより、最も抵抗性の高いがんであっても治療するための適切な治療法と組み合わせアプローチを明らかにすることができます。これらのインシリコ実験を観察することで、生物学者とトランスレーショナル専門家は、単剤療法および併用療法が患者の利益につながる可能性がある分子的背景についての洞察を得ることができます。シミュレーションを使用して研究開発プロセスをガイドすると、臨床での成功の可能性が高まります。 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com 仕組みは?お問い合わせ

生物学を理解するための工学的方法

機械学習によって強化された世界初の解釈可能な細胞シミュレーション プラットフォーム シミュレーションと機械学習を組み合わせたアプローチの先駆けとして、細胞レベルのがんの挙動と治療に対する反応または抵抗性を特徴づける何千ものシグナル伝達タンパク質がどのように相互作用するかをマッピングしてモデル化します。当社のプラットフォームを使用すると、アンメットニーズの高いがん患者の細胞など、研究室ベースの検査では利用できない可能性がある細胞に対して、まだ存在しない可能性のある化合物による薬物のような効果をシミュレーションできます。誰も考えたことのない薬を見つけるための斬新な実験を予測する このアプローチにより、細胞、マウス、人間で何が機能するかだけでなく、より重要なことに、なぜ、どのように機能するかを予測できる可能性があります。シミュレーションと独自の in vitro および in vivo 実験の継続的な反復により、予測が確認され、パイプラインが進歩すると同時に、基礎となる Simulated Cell™ が改善されます。すべてのプログラムとパートナーシップが最新バージョンのインシリコ セル モデルで実行されるため、トレーニングのメリットが蓄積され、プラットフォームが継続的に改善されます。最初のアイデアの生成とその反復のガイドに結果を使用することで、モデルが改善され、根底にある疾患の生物学を理解するためのより合理的なプロセスが実現します。私たちのベンチマークは、シミュレーションによって in vitro 実験の 3 件中 2 件の失敗が防止され、in vivo での 2 回目の失敗も同様に防止できることを示しています。ケーススタディ ベンチマーク スイート