Разработка лекарств на платформе с использованием искусственного интеллекта
Миллиарды долларов и десятки лет уходят на разработку новых лекарств, при этом израильская технология позволяет упростить этот процесс. Об этом пишет Курсор, ссылаясь на Times of Israel.
Израильский стартап CytoReason создал искусственный интеллект для моделирования цифровых образцов иммунной системы человека и болезней. Таким образом ученым станет легче разрабатывать новые лекарства.
И вот стало известно о том, что стартап начал сотрудничество с японской компанией Summit Pharmaceuticals International (SPI) для интеграции своей платформы машинного обучения в Японии.
Это первое официальное сотрудничество двух компаний, в ходе которого будет изучена «взаимосвязь между механизмами заболевания и механизмами действия препарата с целью повышения его оценки в иммунологии» сообщается в пресс-релизе компании SPI.
Генеральный директор и соучредитель CytoReason Дэвид Харел прокомментотровал:
"Мы очень рады выйти на рынок с таким важным игроком в фармацевтической промышленности страны. Это сотрудничество представляет собой значительный шаг вперед для нашей компании и для мировой фармацевтической промышленности."
Кацуя Окуяма, президент и главный исполнительный директор SPI, отметил:
"Мы очень рады, что CytoReason инициировала проект на японском рынке. Мы продолжим вносить свой вклад в отрасль здравоохранения, сотрудничая с CytoReason."
CytoReason была основана в 2016 году. Программы, созданные израильскими инженерами, предназначены для машинного обучения. Они собирают и объединяют данные из различных источников, чтобы получить представление о том, как устроены различные заболевания. Затем технология создает цифровой вычислительный симулятор человеческого тела, который можно использовать для прогнозирования реакции на лекарства, тем самым определяя, какие из них могут принести наибольшую пользу пациентам.
Продукт CytoReason позволяет фармацевтическим компаниям разрабатывать свои лекарства на платформе с использованием ИИ, чтобы моделировать реакцию, а не ждать испытаний на животных, а затем клинических испытаний на людях.