GATC のアップグレードされた創薬プラットフォームは、医薬品候補の成功率を 88% の精度で予測し、医薬品の失敗率を 84% の精度で予測し、バイオ製薬会社が数十億ドルを節約できる可能性があります。
GATC Health は、自社の創薬人工知能 (AI) プラットフォームの独自のアップグレード バージョン 2.0 を使用して、創薬と疾患予測に革命をもたらす科学技術企業であり、同社の新しく発売されたプラットフォームの精度と生物学的成功を予測する能力をさらに検証しました。薬物化合物の。 GATC は、機械学習パフォーマンス メトリクスを使用して大規模なレトロスペクティブ二重盲検分析を完了し、盲検化された実世界の化合物に関するプラットフォームの結果を評価し、88% の精度で医薬品の成功を予測することに成功し、重要なことに、前例のない 84% の精度で医薬品の失敗を予測しました。 速度と精度の両方が大幅に向上した GATC は、現在業界をリードする最適化の成功率である約 11% の 8 倍の増加を証明しています。
GATC プラットフォームは、強力なインシリコ ベースの方法を利用して、既知および新規化合物の生物学的成功を推定します。 プラットフォームは、実際のブラインド データ セットを使用して検証されました。 プラットフォームの薬剤成功予測モデルを利用して、GATC は臨床的に検証されたデータに対してレトロスペクティブ テストを実施しました。 盲検化された薬物化合物は、既知の臨床活性または複数の疾患状態を持つ選択された生物学的システムでの不活性について、業界標準のデータセットから選択されました。
GATC のプラットフォームにより、製薬会社は、化合物または薬剤候補が成功するか失敗するかを迅速に判断できるようになり、研究開発コストを数十億ドル節約できる可能性があります。 200 年にバイオファーマは医薬品の研究開発に約 2020 億ドルを費やし、新薬の開発期間は現在平均 0.2 年です。 このプロセスには、何万もの潜在的な化合物のスクリーニングを必要とする非常に費用のかかるプログラムが含まれ、その結果、前臨床段階に進むリード候補は 90% 未満になります。 医薬品候補の 10% 以上が臨床試験で失敗しますが、GATC プラットフォームは数千の化合物を排除し、前臨床試験を開始する前に非常に価値のある化合物を XNUMX 未満特定します。
GATC Health の最高マーケティング責任者である Preetaman Wadhwa 氏は、次のように述べています。 「速度、精度、GATC の AI の組み合わせは、人間の臨床試験に入る前であっても化合物のリスクを軽減することで、既知の競合他社よりも機械学習を進めており、薬剤開発の将来のコストを何十億ドルも節約できると期待されています。新薬候補は成功する可能性が高い」
製薬会社である Kures の CEO で GATC Health のアドバイザーである Chad Beyer 氏は、次のように述べています。業界全体。 現在、臨床試験に入る薬の失敗率は 90% です。 GATC が、今日の時間と費用のかかる創薬プロセスをどのように変えていくのかを楽しみにしています。」
独自の AI と分析を利用する GATC の新しいプラットフォームは、500 分間で XNUMX 兆の生物学的データ ポイントを分析し、生化学的相互作用をシミュレートできます。 創薬プロセスは、疾患の核となる生物学を理解し、臨床転帰のために安全に調整できる特定の治療標的を特定することから始まります。 従来の創薬では、何千もの潜在的な分子が得られ、リスクのない少数の医薬品資産を特定するには、何年にもわたる前臨床試験が必要です。 GATC Health のプラットフォームは、リード化合物を組み立て、数千の代替物から迅速にフィルタリングするインシリコ プロセスを実行し、わずか XNUMX ~ XNUMX か月で最適化された高品質の医薬品候補の小さなセットを提供します。 GATC のプラットフォームは、キュレーションされた候補の治療価値と安全性プロファイルを採点し、ランク付けします。
GATC はそのプラットフォームを使用して、フェンタニル/コカイン中毒、PTSD、がん、糖尿病、神経疾患の治療など、満たされていない深刻なニーズの複数の分野で有望な化合物を発見してきました。
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