十分な発見は本日、独自のAI駆動型の創薬プラットフォームのために175万ドルのシードラウンドを調達したことを発表しました。
ツインパスベンチャーズは、米国に本拠を置くベンチャーサイエンス、共同ファンドNI、ブリティッシュビジネスバンク、およびQubis Limitedからの参加とともに、ラウンドをリードしました。
クイーンズ大学のベルファストから十分に紡がれ、クリービーラボで開発された計算プラットフォームを商業化し、10年以上にわたる科学研究に基づいています。
大手計算生物学の科学者、ベン・トーマス博士、ダーモット・ティアニー、クリス・クリービー教授によって設立された同社は、この資金を使用して、前臨床段階を通じて発見プログラムの開発を加速しています。
CEO兼チーフアーキテクトのベントーマス博士によると、
「10年前、私は財務モデリングの専門知識と計算生物学を組み合わせて、創薬プラットフォームを作成し始めました。
Evolutionは、数十億年にわたって自然の防衛メカニズムを完成させてきましたが、今ではAIを使用してこの知恵のロックを解除しています。」
トーマスの関心は専門家だけではありません。彼の父親は、医療システムが治療できなかった薬物耐性感染症で亡くなりました。
彼は共有しました：
「クイーンズでは、私は致命的な病気に異なる方法で取り組むようになり、現在の治療が失敗したときに命を救う技術を作成しました。」
AI、次世代シーケンス、合成生物学の収束を活用するために、人々のさまざまな遺伝的変異によって引き起こされる病気の治療法の発見を加速する創薬エンジンを十分に開発しました。
このプラットフォームは、生物学的分子を分析し、潜在的な治療目標を特定し、実験室で迅速にテストして改善できるバイオプリントの実際の分子を特定します。
豊富な科学者は、豊富な科学者が疾患の複雑さを解読し、よりスマートな生物学的薬物を設計し、より速く、より安く、そしてこれまでにスケールであることを約束する精密プロセスに移行しています。
Twin PathのパートナーであるKatie Lockwoodは次のように述べています。
「私たちは、優先独自の実験データセット、人間の専門知識を組み込んだ独自のAIアプローチ、およびin vitroおよびin vivoテストを通じてAIの発見を検証する能力に感銘を受けました。
設立チームは、画期的なAI投資で私たちが求める学際的な専門知識を例示しています。
AIの計算生物学への適用は、すでに複雑な疾患の創薬を変える可能性のある印象的な結果をもたらしています。」
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