Turbine AI 상세 정보

Turbine.ai

시뮬레이션 세포™를 통한 암 치료 혁신

Turbine.ai는 AI와 전산 생물학의 힘을 통해 암 치료를 혁신하는 데 전념하는 선구적인 회사입니다. 우리의 임무는 전례 없는 수준으로 복잡한 암 메커니즘을 이해함으로써 새로운 치료법을 개발하고 약물 발견을 가속화하는 것입니다. 우리는 환자의 개별 종양 세포의 행동을 시뮬레이션할 수 있는 강력한 도구인 혁신적인 Simulated Cells™ 플랫폼을 통해 이를 달성합니다.

우리의 접근 방식

시뮬레이션은 실험에서 환자 생물학을 포착합니다. 실패

기존의 약물 발견 방법은 실제 환자의 암의 복잡한 생물학을 포착하는 데 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 시험관 내 및 생체 내 모델은 종종 인간의 질병을 정확하게 반영하지 못하여 임상으로의 번역 속도가 낮고 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 실험으로 이어집니다.

Turbine.ai는 계산 시뮬레이션을 활용하여 이러한 제한 사항을 해결합니다. 우리의 플랫폼을 통해 종양 세포의 행동을 계산적으로 시뮬레이션하고 질병을 유발하는 복잡한 메커니즘을 이해할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 가장 저항성이 높은 암을 치료하기 위한 올바른 치료법과 조합 접근법에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

우리 플랫폼

생물학을 이해하는 방법 엔지니어링

우리 Simulated Cells™ 플랫폼은 기계 학습 및 네트워크 과학을 기반으로 구축되었습니다. 우리는 세포 내 수천 개의 신호 단백질의 복잡한 상호 작용을 매핑하고 모델링하여 세포 수준에서 암 행동을 포괄적으로 표현합니다. 이를 통해 아직 존재하지 않는 치료법을 포함하여 다양한 치료법이 개별 환자의 세포에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측할 수 있습니다.

플랫폼 작동 방식:

• 모델 구축 및 훈련: 우리는 현재 개발 중인 환자 모델링과 함께 모든 체외 및 생체 내 모델에 대해 표준화된 "배선 다이어그램"을 사용합니다. 우리의 바이오플랫폼을 사용하면 뚜렷한 OMICS 프로필을 가진 세포를 설정할 수 있습니다. 모델에 대한 행동 훈련은 Tensorflow를 사용하는 순환 신경망의 특별한 경우입니다. 시뮬레이션을 위해 준비된 모델은 500,000개 이상의 데이터 포인트(CRISPR, 약물 민감도 생존 가능성 및 치료 후 RNASeq 분석)에 대해 훈련되었습니다.
• 바이오마커: 다음을 사용하여 복사본을 생성하여 모델 설정을 완료합니다. 특정 교란에 대한 이상적인 반응자를 정확히 찾아내는 다양한 바이오마커. 우리는 외인성 분자 변화를 지정하여 환자를 대표하지만 시험관 내에서는 존재하지 않는 수많은 모델을 생성할 수 있습니다.
• 시뮬레이션 및 가설 생성: 대규모 개입을 도입할 수 있습니다. , 용량 의존적 억제, 상호 작용 수준 교란 또는 조합 화면의 다목적 툴킷을 사용합니다. 모델, 바이오마커, 심지어 병용 요법의 교란을 시뮬레이션하여 용량 반응과 IC50 값에 대한 복잡한 분자 판독값을 생성합니다.
• 번역: 시뮬레이션 결과를 필터링하고 평가하면 다음과 같은 사실을 알 수 있습니다. 환자별 반응과 그 추진 효과 뒤에 숨겨진 메커니즘.
• 실험적 검증: 메커니즘 및 관련 바이오마커에 대한 고유한 통찰력을 통해 최첨단 실험의 최적화된 프로세스를 가능하게 합니다. 확인. 민감성 세포와 대조 세포의 평균 경로 활동은 RNA 염기서열 분석을 기반으로 한 독점적인 발자국 기반 방법으로 계산됩니다.

우리 플랫폼은 암 연구에서 중요한 진전을 나타냅니다. 개별 종양 세포의 행동에 대한 포괄적인 이해를 제공함으로써 우리는 보다 효과적이고 개인화된 치료법의 개발을 가속화할 수 있습니다.

우리의 파이프라인

전체 R&D 프로세스를 합리화하는 단일 플랫폼 h3>

Simulated Cells™ 플랫폼은 단순한 암 이해 도구 ​​그 이상입니다. 표적 식별부터 임상시험까지 전체 R&D 프로세스를 간소화하는 종합 플랫폼입니다. 플랫폼은 다음을 가능하게 하는 다양한 기능을 제공합니다.

• 질병 이해: 암 행동을 시뮬레이션하여 임상 환경에서 관찰되는 질병의 동인과 저항 메커니즘을 이해합니다.
• 이상적인 환자 찾기: 이상적인 환자 모집단과 이미 개발 중이거나 시판 중인 치료법에 대한 조합 전략을 알아보세요.
• 검색 범위를 확장하세요. space: 기존 치료법의 혜택을 받지 못하는 환자의 충족되지 않은 요구 사항을 관리하기 위해 진정으로 새로운 목표를 식별합니다.

우리 플랫폼은 이미 선도적인 제약 회사와의 협력을 통해 활용되어 입증되었습니다. 약물 발견 및 개발을 가속화하는 효과가 있습니다.

저희를 만나보세요

심층 생물학을 위한 딥 테크 구축

Turbine.ai는 열정적인 과학자, 엔지니어, 기업가로 구성된 팀입니다. 암과의 싸움의 차이. 우리는 심층 기술, 분자생물학, 중개과학 분야의 전문성을 결합함으로써 진정으로 영향력 있는 치료법의 잠재력을 실현할 수 있다고 믿습니다.

시뮬레이션은 실험이 실패한 환자 생물학을 포착합니다.

질병을 이해하기 위한 도구에 따라 약물 발견이 제한됩니다. 약물 발견 과정에 따라 모델 시스템의 복잡성이 급격하게 증가하는 반면 인간의 질병을 정확하게 반영하는 실험 모델의 수는 제한되어 있습니다. 기존의 시험관 내 및 생체 내 모델은 실제 환자의 질병 행동을 포착할 수 없으며 CRISPR와 같은 도구는 실제 약물처럼 작동하지 않습니다. 약물 발견에는 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되며 모델 시스템은 환자에 대한 번역 속도가 낮고 임상에서의 실패 위험을 크게 줄이지 않습니다. 이로 인해 전임상 가설을 임상으로 전환하고 실제로 도움이 되는 표적 약물을 만드는 것이 엄청나게 어렵습니다. 시뮬레이션을 통해 치료법과 혜택을 받는 환자를 밝혀냅니다. 실험실 실험을 실행하기 전에 Turbine은 질병을 유발하는 복잡한 메커니즘을 이해하기 위해 환자의 종양 세포 행동을 컴퓨터로 시뮬레이션합니다. 시뮬레이션을 통해 가장 저항성이 높은 암을 치료하는 데 적합한 양식과 조합 접근법을 밝힐 수 있습니다. 이러한 in silico 실험을 관찰함으로써 우리의 생물학자와 중개 전문가는 단일 요법과 병용 요법이 잠재적으로 환자에게 이익을 가져다 줄 수 있는 분자적 맥락에 대한 통찰력을 얻습니다. 시뮬레이션을 통해 R&D 프로세스를 안내하면 임상에서의 성공 가능성이 높아질 수 있습니다. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14518029/ https://www.nature.com/articles/s41467-021-25175-5 globaldata.com 어떻게 작동하나요? 문의하기

생물학을 이해하는 방법 공학

기계 학습으로 강화된 세계 최초의 해석 가능한 세포 시뮬레이션 플랫폼 시뮬레이션과 기계 학습을 결합하는 접근 방식을 개척하여 수천 개의 신호 단백질이 상호 작용하여 세포 수준의 암 행동과 치료에 대한 반응 또는 저항성을 특징짓는 방식을 매핑하고 모델링합니다. 우리의 플랫폼을 사용하면 충족되지 않은 암환자와 같이 실험실 기반 테스트에 잠재적으로 사용할 수 없는 세포에서 아직 존재하지 않을 수 있는 화합물의 약물 유사 효과를 시뮬레이션할 수 있습니다. 아무도 생각하지 못한 약물을 찾기 위한 새로운 실험 예측 이 접근법을 통해 세포, 생쥐 및 사람에게 무엇이 효과가 있는지 뿐만 아니라 더 중요한 것은 왜, 어떻게 작용하는지 예측할 수 있습니다. 지속적인 시뮬레이션 반복과 독점적인 시험관 내 및 생체 내 실험을 통해 예측을 확인하고 파이프라인을 진행하는 동시에 기본 Simulated Cell™을 개선합니다. 모든 프로그램과 파트너십이 최신 버전의 인실리코 셀 모델에서 실행됨에 따라 교육 혜택이 누적되어 지속적으로 개선되는 플랫폼으로 이어집니다. 초기 아이디어를 생성하고 반복을 안내하기 위해 결과를 사용하는 것은 모델이 개선됨에 따라 근본적인 질병 생물학을 이해하기 위한 보다 합리적인 프로세스로 이어집니다. 벤치마크 결과에 따르면 시뮬레이션을 통해 시험관 내 실험 3개 중 2개가 실패하고 생체 내에서도 두 번째 실패가 방지되는 것으로 나타났습니다. 사례 연구 벤치마크 모음