生物标志物是人体中非常重要的一项指标,对于疾病诊断、药物研发、评估新疗法的安全性及有效性等方面都具有非常重要的意义。但是,由于人类进行生物标志物研发时往往需要的时间较长,且成本通常较高,在这一领域应用人工智能技术是非常必要的。近日,一家名为CytoReason的新锐公司宣布,其人工智能平台发现了一种基于血液的新型生物标志物,可以预测哪些患者会对抗TNF药物产生反应,准确率达到了惊人的94%。
CytoReason成立于2016年10月,位于以色列特拉维夫,是一家使用AI模型来研发多种疾病疗法的新锐公司。CytoReason目前专注于研究癌症免疫疗法、自身免疫、神经退行性疾病和传染病等领域的研究,利用其开发的前沿AI技术平台,通过加强对免疫系统全方位的了解来更好地改善人们的健康状况。
抗TNF药物也称为TNF抑制剂,通常用于治疗类风湿性关节炎、牛皮癣性关节炎、幼年型关节炎、炎症性肠病(包括克罗恩病和溃疡性结肠炎)、强直性脊柱炎和牛皮癣等炎症类疾病。通常情况下,确定患者是否对抗TNF药物产生反应,需要花费三个多月的时间,中间要经历反复的试验过程,还伴有随时会出现错误的可能性。
CytoReason使用关于免疫系统的AI模型,将那些药物起效患者的基因组数据和药物没有作用的患者数据进行对比,发现了患者血液和组织样本中的一种特定生物标志物,可以判断抗TNF药物对哪些患者起效。AI模型得出的结果令人印象深刻:对于组织样本中的生物标志物,AI模型验证的准确率达到了82%,而血液样本中的生物标志物验证准确性更是提高到了94%。
“借助独特的AI平台,我们很高兴能够在免疫学领域取得突破,这项研究对研发团队发现、验证和研发靶点,以及减少临床研发风险来说至关重要,”CytoReason总裁兼董事长David Harel先生表示:“药物研发者可以使用我们的平台来精确定义他们的研究方向,同时将他们的最新研究和创新疗法带给数百万名患者。”
“我们正在使用AI平台,来对那些广受欢迎的自身免疫疗法和癌症免疫疗法进行研究,从而发现更多的生物标志物,”Harel先生说道:“我们现在正在对某些皮肤科、心血管和神经系统疾病疗法进行测试。随着我们的模型能够利用的数据越来越多,它将能够在越来越广泛的治疗领域发现相应的新疗法。”
这项新型生物标志物的发现,对于CytoReason来说仅仅是一个开始。CytoReason目前正在寻求与辉瑞等医药公司,以及和Parker Institute for Cancer Immunotherapy等研究机构开展广泛合作,我们也希望未来这家公司能给我们带来更多新发现,从而造福广大患者。
来源:药明康德AI
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