1910genetics 概览
1910genetics是一家领先的生物技术公司,站在制药行业变革的最前沿。它致力于解决传统研发(R&D)模式中的根本缺陷,该模式以周期长(12-15年)、成本高(平均每种药物25亿美元)和效率低(失败率超过90%)而著称。公司的愿景是通过构建技术驱动的药物发现基础设施层,让以往“无法成药”的靶点成为历史。其核心是多模态AI平台ITO™,该平台由先进的实验室自动化技术驱动,旨在加速小分子和大分子疗法的发现。通过将人工智能与三个专有数据流相结合,1910genetics旨在显著缩短开发周期、降低成本,并提高针对神经系统疾病、自身免疫性疾病和癌症的新疗法的临床成功率。
如何使用1910genetics
作为一个企业级平台,1910genetics并非自助式软件,而是与制药和生物技术合作伙伴进行协作的强大引擎。公司通过几种灵活的合作模式来满足不同的研发需求:
- 共同发现(Co-Discovery):在此模式下,合作伙伴定义靶点和期望的类药属性。然后,1910genetics利用其端到端的ITO™平台来设计、制造、测试并交付符合这些预定标准的新型小分子或大分子候选药物。
- 共同工程(Co-Engineering):这种协作方式允许合作伙伴与1910genetics团队直接合作。合作重点是通过整合合作伙伴的数据、AI模型和计算资源,共同设计定制化的药物发现模块。最终成果是一个可以集成到合作伙伴内部研发流程中的定制解决方案。
- 平台即服务(PaaS):(即将推出)这项未来服务将为合作伙伴提供对ITO™平台内特定模块的直接软件访问权限,使他们能够在1910genetics构建的强大基础设施上运行自己的药物发现流程。
- 资产授权(Asset Licensing):1910genetics积极开发其内部的治疗药物管线。通过内部研究发现的先导化合物可授权给战略合作伙伴,由其进行后续的临床开发和商业化。
1910genetics的核心功能
1910genetics的强大之处在于其专有的输入-转换-输出(ITO™)平台,这是一个全面的、不限分子类型的系统。
- 多模态AI平台(ITO™):一个端到端的系统,将数据生成、AI驱动的设计和自动化实验室验证整合在一个闭环中,涵盖从靶点识别到体内测试的整个药物发现流程。
- 三个专有数据流:该平台由独特的数据组合驱动:1. 计算数据(来自模拟的数十亿个数据点),2. 湿实验室代理生物数据(来自高通量替代生物测定),以及3. 湿实验室真实生物数据(来自机器人驱动的实验室自动化)。
- 先进的AI和计算方法:平台部署了多种最先进的模型架构,包括大语言模型(LLM)、扩散模型和注意力图神经网络,同时结合了分子动力学和量子力学等计算方法。
- 不限分子类型的发现:该平台功能多样,既能设计小分子(如共价抑制剂、蛋白质降解剂),也能设计大分子(如多肽、单克隆抗体、ADC)。
- 预测性类药性(ADMET):集成的AI模型可预测关键的药物属性——吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET),以筛选和优先选择具有更高临床成功机会的候选药物。
- 合成与可制造性优化:平台优化高合成产率,确保设计的分子不仅有效,而且能够规模化生产。
1910genetics的使用案例
ITO™平台适用于广泛的治疗领域和研发挑战。
- 加速临床前开发:制药公司可以与1910genetics合作,将识别和优化先导化合物的时间从数年缩短至数月。
- 靶向“无法成药”的蛋白质:对于由传统药物发现方法难以处理的蛋白质驱动的复杂疾病,1910genetics的AI可以探索广阔的化学空间,设计出能有效调节这些靶点的新型分子。
- 开发新型疗法:该平台被积极用于推进高需求领域的内部和合作管线,包括精准肿瘤学、神经科学(例如,使用CANDID-CNS™预测血脑屏障通透性)、自身免疫性疾病和罕见遗传病。
- 降低候选药物风险:通过在流程早期使用预测模型和广泛的验证,平台有助于及早淘汰没有前景的候选药物,将资源集中在最具潜力的药物上。
1910genetics的优势特点
- 端到端整合:与仅解决发现过程一部分的点状解决方案不同,1910genetics提供从初始概念到验证候选药物的完全集成平台。
- 卓越的数据基础:计算数据、代理数据和真实湿实验室数据的独特结合创造了强大的飞轮效应,每一次设计和验证的循环都会改进AI模型。
- 速度与成本效益:该平台旨在从根本上改变药物发现的经济模式,目标是更快、更低成本地为患者提供更好的治疗方法。
- 战略性行业合作:与微软(提供Azure Quantum Elements访问权限)等科技巨头和埃森哲等咨询领导者的合作为平台的能力和影响力增添了助力。
定价和计划
1910genetics采用基于合作的商业模式。定价并非标准化,而是根据每次合作的具体需求和范围量身定制。有意向的各方可直接联系公司,讨论其灵活的合作模式:共同发现、共同工程、资产授权,或加入即将推出的平台即服务(PaaS)的等候名单。
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Variational AI 利用其生成式AI基础模型 Enki™ 来发现新颖的、具有成药性的小分子。它通过在数周内生成选择性先导结构来加速药物发现,使生物制药合作伙伴能够绕过传统的高通量筛选,重新定义新药研发的经济效益。
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Tamarind Bio
Tamarind Bio 是一个先进的计算平台,致力于普及蛋白质工程。它为科学家提供了用户友好的界面和强大的API,以便访问如AlphaFold和RFdiffusion等顶尖的AI和基于物理的工具。该平台简化了蛋白质设计、抗体工程和酶优化流程,并负责所有高性能计算和资源调度。这使得研究人员能够大规模设计新分子和改良生物变体,从而在无需专业计算知识的情况下加速生命科学领域的发现。
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Cradle
Cradle 是一个由人工智能驱动的平台,专为科学家和生物技术公司设计,旨在更快地设计出更好的蛋白质。通过利用生成式人工智能和机器学习,它帮助生成新的候选蛋白质并优化其特性,如稳定性、活性和结合亲和力。该平台从您的实验数据中学习,从而在更少的实验室实验中实现更多突破,并将开发时间从数年显著缩短至数个季度。
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Verge Genomics
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Ligo Biosciences是一家研究驱动型公司,利用生成式AI模型为工业应用设计新型酶。该公司源于牛津大学,为制药、精细化工和食品安全领域创造定制的生物催化剂,突破了天然酶的局限,加速了创新进程。
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Ginkgo Bioworks
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Reshape Biotech
Reshape Biotech 提供一个由人工智能驱动的实验室自动化平台,该平台结合了自动化成像硬件和基于云的分析系统。它专为生物技术、农业和食品科学领域的研发及质控实验室设计,可实现培养皿成像自动化、利用人工智能分析实验并生成结构化、可复现的数据,从而显著加速研发周期。
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Pubcompare
Pubcompare 是一个由人工智能驱动的搜索引擎,拥有最大的可信实验方案数据库。它帮助科学家和研究人员发现、比较和优化来自超过4000万个方案的方法,从而显著节省时间、减少错误并提高研究的可重复性。
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