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GATC의 업그레이드된 약물 발견 플랫폼은 88% 정확도로 약물 후보 성공률을 예측하고 84% 정확도로 약물 실패율을 예측하여 잠재적으로 바이오 제약 회사 수십억 달러를 절약합니다.
신약 개발 인공 지능(AI) 플랫폼의 독점 업그레이드 버전 2.0을 사용하여 신약 개발 및 질병 예측에 혁명을 일으키고 있는 과학 기술 회사인 GATC Health가 새로 출시한 플랫폼의 정확성과 생물학적 성공을 예측하는 능력을 더욱 검증했습니다. 약물 화합물의. GATC는 기계 학습 성능 메트릭을 사용하여 광범위한 후향적 이중 맹검 분석을 완료하여 맹검 실제 화합물에 대한 플랫폼 결과를 평가하고 88% 정확도로 약물 성공을 성공적으로 예측했으며 중요하게는 전례 없는 84% 정확도로 약물 실패를 예측했습니다. 속도와 정확도가 크게 향상되어 GATC는 현재 업계 선두인 약 11%의 최적화 성공률보다 8배 증가한 것으로 입증되었습니다.
GATC 플랫폼은 알려진 새로운 화합물의 생물학적 성공을 추정하기 위해 강력한 in-silico 기반 방법을 사용합니다. 플랫폼은 실제 블라인드 데이터 세트를 사용하여 검증되었습니다. 플랫폼의 약물 성공 예측 모델을 활용하여 GATC는 임상적으로 검증된 데이터에 대한 후향적 테스트를 수행했습니다. 여러 질병 상태가 있는 선택된 생물학적 시스템에서 알려진 임상 활성 또는 비활성에 대해 산업 표준 데이터 세트에서 맹검 약물 화합물을 선택했습니다.
GATC의 플랫폼을 통해 제약 회사는 화합물 또는 약물 후보가 성공하거나 실패할 가능성이 있는지 여부를 신속하게 판단하여 잠재적으로 수십억 달러의 연구 개발 비용을 절약할 수 있습니다. 약 200억 달러가 2020년에 약품 R&D에 사용되었으며 현재 평균 0.2년인 신약 개발 기간이 있습니다. 이 프로세스에는 수만 가지의 잠재적 화합물을 스크리닝해야 하는 고가의 프로그램이 포함되며 전임상 단계로 이동하는 90% 미만의 리드 후보가 발생합니다. 후보 약물의 10% 이상이 임상 시험에서 실패하지만 GATC 플랫폼은 전임상 테스트를 시작하기 전에 수천 가지 화합물을 제거하고 XNUMX개 미만의 매우 가치 있는 화합물을 식별합니다.
GATC Health의 최고 마케팅 책임자인 Preetaman Wadhwa는 “우리의 획기적인 플랫폼은 매우 높은 수준의 민감도와 특이도로 잠재적인 약물의 안전성과 효능을 예측하는 것으로 검증되었습니다. "속도, 정확성 및 GATC의 AI의 결합은 인간 임상 시험에 들어가기도 전에 위험 제거 화합물에서 알려진 어떤 경쟁자보다 머신 러닝을 더 발전시켜 어떤 것이 무엇인지 정확하게 식별함으로써 향후 약물 개발 비용에서 수십억 달러를 절약할 것으로 예상됩니다. 약물 후보가 성공할 가능성이 높습니다.”
제약 제조 회사인 Kures의 CEO이자 GATC Health 고문인 Chad Beyer는 다음과 같이 말했습니다. 산업 전반. 현재 임상에 들어가는 약물의 실패율은 90%다. GATC가 오늘날의 시간과 비용이 많이 드는 신약 개발 과정을 어떻게 뒤집을지 기대됩니다.”
독점 AI 및 분석을 활용하는 GATC의 새로운 플랫폼은 500분 만에 XNUMX조 개의 생물학적 데이터 포인트를 분석하고 생화학적 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 약물 발견 프로세스는 질병의 핵심 생물학을 이해하고 임상 결과를 위해 안전하게 조정할 수 있는 특정 치료 표적을 식별하는 것으로 시작됩니다. 전통적인 약물 발견으로 인해 위험이 없는 소수의 약물 자산을 식별하기 위해 수년간의 전임상 테스트가 필요한 수천 개의 잠재적 분자가 생성됩니다. GATC Health의 플랫폼은 납 화합물을 조립하고 수천 가지 대안에서 신속하게 필터링하는 in-silico 프로세스를 실행하여 최소 XNUMX~XNUMX개월 내에 성공적으로 최적화된 소규모 고품질 약물 후보 세트를 제공합니다. GATC의 플랫폼은 치료적 가치와 안전성 프로필에 대해 선별된 후보의 점수를 매기고 순위를 매깁니다.
GATC는 플랫폼을 사용하여 펜타닐/코카인 중독, PTSD, 암, 당뇨병 및 신경학적 상태를 치료하는 심각한 충족되지 않은 요구의 여러 영역에서 유망한 화합물을 발견했습니다.
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