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GATC 升级后的药物发现平台以 88% 的准确率预测候选药物成功率，并以 84% 的准确率预测药物失败率，可能为生物制药公司节省数十亿美元
GATC Health 是一家利用其专有的药物发现人工智能 (AI) 平台升级版 2.0 彻底改变药物发现和疾病预测的科技公司，进一步验证了公司新推出的平台的准确性及其预测生物学成功的能力的药物化合物。 GATC 使用机器学习性能指标完成了一项广泛的回顾性双盲分析，以评估盲法现实世界化合物的平台结果，并以 88% 的准确率成功预测药物成功，重要的是，以前所未有的 84% 准确率预测药物失败。 随着速度和准确性的巨大改进，GATC 已证明比当前大约 11% 的行业领先优化成功率提高了 8 倍。
GATC 平台利用强大的基于计算机的方法来估计已知和新型化合物的生物学成功。 该平台使用真实世界的盲数据集进行了验证。 利用该平台的药物成功预测模型，GATC 对临床验证数据进行了回顾性测试。 盲药物化合物是从行业标准数据集中选择的，用于在具有多种疾病状态的选定生物系统上的已知临床活性或非活性。
GATC 的平台将使制药公司能够快速确定化合物或候选药物是否可能成功或失败，从而可能节省数十亿美元的研发成本。 200 年，生物制药公司在药物研发上花费了大约 2020 亿美元，目前一种新药的开发时间平均为 0.2 年。 该过程涉及非常昂贵的项目，需要筛选数以万计的潜在化合物，导致进入临床前阶段的领先候选者不到 90%。 虽然超过 10% 的候选药物在临床试验中失败，但 GATC 平台在开始临床前测试之前消除了数千种化合物并识别出不到 XNUMX 种非常有价值的化合物。
GATC Health 首席营销官 Preetaman Wadhwa 表示：“我们的开创性平台已经过验证，可以预测潜在药物的安全性和有效性，具有非常高的敏感性和特异性。” “速度、准确性和 GATC 的人工智能相结合，甚至在进入人体临床试验之前，在降低化合物风险方面比任何已知竞争对手都更进一步，通过准确识别哪些药物，预计将节省数十亿美元的未来药物开发成本。候选药物很可能会成功。”
制药公司 Kures 的首席执行官兼 GATC 健康顾问 Chad Beyer 表示：“在解决了发现和开发新药带来的许多问题之后，GATC Health 的这项研究及其平台的能力对生物制药具有根本性的影响。整个行业。 目前，进入临床试验的药物有90%的失败率。 我期待看到 GATC 将如何颠覆当今耗时且成本高昂的药物发现过程。”
利用专有的人工智能和分析，GATC 的新平台可以在 500 分钟内分析 XNUMX 万亿个生物数据点并模拟生化相互作用。 药物发现过程首先要了解疾病的核心生物学并确定可以安全调节以实现临床结果的特定治疗靶点。 传统药物发现会产生数千种潜在分子，这些分子需要数年的临床前测试才能确定一小部分已降低风险的药物资产。 GATC Health 的平台运行计算机内流程，组装先导化合物并从数千种替代品中快速过滤，以在短短三到六个月内提供成功优化的少量高质量候选药物。 GATC 的平台根据治疗价值和安全性对精选的候选者进行评分和排名。
GATC 已利用其平台在多个严重未满足需求的领域发现有前景的化合物——治疗芬太尼/可卡因成瘾、创伤后应激障碍、癌症、糖尿病和神经系统疾病。
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