AI最终如何将个性化药物触及

人工智能技术对生物技术行业保持着巨大的希望，该行业希望对大规模数据集进行分析，可以打开疾病治疗中令人难以置信的突破。但是，为了发挥这种潜力，生物技术业务将需要构建数据库并建模足以产生有意义的见解。那是昂贵且耗时的。

基于休斯顿的初创企业Biostate AI是一家认为它可以帮助解决这个问题的公司。它已经开发出一种低成本的方法来序列RNA，这是在所有活细胞中发现的分子，这些分子将DNA中包含的遗传信息转化为可做这些细胞工作的蛋白质。学术界，生物技术公司，制药公司和研究人员都可以使用BioState来降低分析其接受和持有的人类血液和组织样本中RNA的成本。但是作为回报，BioState可以保留此数据并将其添加到正在构建的模型中。

最终，公司的野心是建立一个计算模型，该模型捕获活细胞内部每个分子的行为，并预测这些分子中的每个分子将如何随着健康，疾病或暴露于药物而变化。这将解锁药物开发方面的前进，从而使每个患者个性化的药物设计。

Ashwin Gopinath解释说，我们想建立一个真正了解人类的AI，他去年与David Zhang建立了Biostate。这是我们如何确切地理解在任何给定时间为特定疾病提供特定疾病的最佳治疗方法。

许多疾病的现实包括癌症和自动免疫状况，重点领域是，尽管我们可以给他们一个名字，但仍有多种变化；肺癌说，有多种不同的形式。此外，人们对药物的反应不同 - 他们甚至可能在不同时间对同一药物的反应，具体取决于他们体内的其他情况。

制定考虑所有这些变量以提供个性化药物的治疗计划可能会对每个患者的结果产生巨大的影响。但这要求研究人员构建涵盖所有可能发生的数据模型。这最终是生物统计局希望实现的目标。张补充说，这是一个无尽的边界。您拥有的数据越多，您的结果就会越好。

早期的合作尤其是戈皮纳特（Gopinath）的心脏，他的妻子对白血病的诊断后，对个性化药物的兴趣越来越大。Biostate已同意与Weill Cornell Medicine的合作伙伴关系，该伙伴关系专注于这种情况，该公司利用其骨髓和血液样本的存储库。``该协议反映了康奈尔大学对促进行业伙伴关系的承诺，这些伙伴关系将学术研究转化为现实世界的影响，”宣布合作时，康奈尔大学技术许可中心高级董事总经理丽莎·普拉纳卡（Lisa Placanica）解释说。

Biostate现在希望在未来几个月内取得进一步的进展，这是该公司今天宣布的1200万美元筹款活动。A系列回合由Accel领导，来自Gaingels，Mana Ventures，Infoedge Ventures和现有投资者Matter Venture Partners，Vision Plus Capital Plus Capital和Catapult Ventures的参与。这一轮将公司筹集的资金总额超过2000万美元。

这是一个引人入胜的领域，AI技术正在以速度发展。例如，去年，桑格学院（Sanger Institute）启动了生成和合成基因组学研究计划，目的是构建基础数据集和模型来工程生物学。

``我们的目标是以快速且成本效益的方式进行大规模生产数据，然后可以用来培训预测性和生成性模型。” Wellcome Sanger Institute的生成和合成基因组学的负责人Ben Lehrer在最近发布的有关发射的博客中。

在其他地方，精确的科学在五年前以28亿美元的价格收购了基因组健康，以在该市场中建立业务，而Tempus，Foundation Medicine，Veracyte，Veracyte和Nanostring Technologies等公司都在探索该领域的各个方面。

这是一个潜在的巨大和有利可图的市场。这麦肯锡全球研究所据估计，该技术可能会为制药和医疗产品行业每年的经济价值产生600亿至1100亿美元。

Accel合伙人Shekhar Kirani表示：“正如Openai使用大量数据集解码语言一样，BioState也正在解码管理人类健康的分子信号。”基拉尼（Kirani）认为，AI预示了诊断和治疗学的新时代。