Jeff Leek (po lewej) i Robert Bradley, współzałożyciele syntezy Bio i badaczy w Fred Hutchinson Cancer Center. (Zdjęcie LinkedIn)
Synteza Bio, startup oparty na Seattle założony przez liderów Fred Hutchinson Cancer Center, ogłosił 10 milionów dolarów w funduszach Madrona Venture Group.
Firma biotechnologiczna ma na celu szybsze i tańsze odkrycie leków za pomocą sztucznej inteligencji w celu symulacji wyników hipotetycznych testów laboratoryjnych. Zespół zbudował tak zwany generatywny model fundacji genomowej (GEM-1) do przewidywania ekspresji genów, dostarczając informacji o tym, jak oczekuje się, że nowy lek wpłynie na zachowanie komórek.
We wtorek synteza Bio Investigats opublikowała wstępną drukowanie na biorksiv, która wyjaśnia model i jego wyniki, które naukowcy stwierdzili, że „przewiduje przyszłe eksperymentalne wyniki ekspresji genów z precyzją na poziomie laboratoryjnym”.
Syntheze Bio ma 16 osób i został uznany za prawie dwa lata temu przez dyrektora danych Freda Hutcha, Jeffa Leka i Roberta Bradleya, dyrektora zintegrowanego centrum badawczego ds. Translacyjnych Sciences Data Sciences of Freda Hutch.
Zespół przeszkolił swój publicznie dostępny model informacyjny, który koreluje eksperymenty badawcze z danymi sekwencjonowania RNA, które rejestrują geny wyrażane w komórce. Zestaw danych obejmował zdrowe i chory tkanki ludzkie, które zostały pobrane z pracy laboratoryjnej i badań klinicznych.
„Jest to kurs wymiany infrastruktury, który na nowo zdefiniuje to, co jest możliwe w badaniach i rozwoju nauk przyrodniczych” – powiedział Matt McIlwain, dyrektor Madrona, dyrektor Madrona, na LinkedIn. „Dzięki generatywnej genomice naukowcy mogą zadawać bardziej odważne pytania, zaprojektować mądrzejsze eseje i spróbować hipotez, które wcześniej nie były w stanie zbadać”.
Ilustracja tego, jak działa zsyntetyzowana technologia biografii. (Synteza Bio)
W swoim artykule z przewodnictwem zespół syntezowania przygotował problem, który próbuje rozwiązać. „Wiele eksperymentów laboratoryjnych nie może być wykonywanych szybciej niż prędkość, z jaką komórki rosną lub rozwijane są choroby”, napisała firma, „podczas gdy badania kliniczne podobnie podlegają dostępności i rekrutacji uczestników oraz podstawowych przepisów w celu ochrony pacjentów”.
Kontynuowali, że umiejętności generatywne modeli AI „oferują możliwość uniknięcia tych podstawowych ograniczeń biologicznych symulujących wiele, a nawet wszystkich, ograniczając etapy eksperymentalne”.
Syntheze łączy wybuch startupów biotechnologii i grup badawczych, które opracowują systemy w regionie Seattle, które obejmują:
Instytut Protein Design Institute (IPD) z University of Washington wykorzystuje sztuczną inteligencję do budowy nowych białek, które można zastosować w leczeniu chorób o wysokim zasięgu. Sojusz raka AI pod przewodnictwem Freda Hutcha, konsorcjum, które obejmuje również Dana-Farber, Memorial Sloan Kettering i Johns Hopkins z obsługą Allen Institute for AI (AI2) i Google Cloud. Seattle Center for Syntetic Hub of Allen Institute, który wykorzystuje technologię opartą na DNA do rejestrowania tego, czego komórka doświadcza z czasem. Startupy, w tym Xaira Therapeutics, Archon Biosciences, Lila Biologics, Outpace Bio, A-Alpha Bio, Talus Biosciences, ziemniaki i wiele innych. IPD zmieniło tylko 10 nowych firm.
Other authors of the preprint titled “generative genomics accurarately predicts future Experimental results” are: Gregory Koytiger, Alice M. Walsh, Vaishali Marar, Kayla A. Johnson, Max Highsmith, Alexander R. Abbas, Andrew Stirn, Ariel R. Brumbough, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Alex David, Darren Hui, Jeffrey M. Kahn, Sheng-Yong Niu, Liza J. Ray, Candace Savonen i Stein Setvik.
