核心观点 - Predictive Oncology与Every Cure宣布战略合作 利用人工智能平台加速现有药物重新定位 以改善患者治疗效果并拯救生命 [1] 合作背景与目标 - Predictive Oncology专注于AI驱动的药物开发与发现 拥有临床检测和机器学习能力 可快速筛选药物对多种肿瘤类型的反应 支持药物发现和开发的各个阶段 [2] - Every Cure是非营利组织 致力于通过药物重新定位拯救和改善生命 旨在缓解全球超过3亿缺乏获批治疗方案患者的痛苦 [3] - 合作将结合双方AI专长与资产 加速药物重新定位 克服相关障碍 以更短时间和更低成本生成患者肿瘤对药物反应的数据 [4] 技术能力与资源 - Predictive Oncology拥有超过15万个人类肿瘤样本的生物样本库 涵盖130多种癌症类型 其CLIA实验室存储数千个肿瘤样本及相关数据 [5][8] - 公司AI平台PEDAL预测肿瘤样本对药物反应的准确率达92% 支持更明智的药物/肿瘤类型组合选择 [8] - Every Cure的AI模型利用知识图谱、大语言模型和真实世界医疗数据 识别和排名现有药物与疾病之间的潜在联系 并对顶级机会进行严格评估 [5] 合作内容与机制 - Every Cure将利用Predictive Oncology生成的数据 这些数据将患者肿瘤样本与约150种FDA批准药物配对 每种药物至少已获批一种临床适应症 [4] - 合作旨在识别标准治疗方案耗尽时的治疗选择 促进公平且经济可行的医疗保健 [5] - Predictive Oncology的湿实验室测试基于其肿瘤样本库 其机器学习模型已应用并验证于药物重新定位 [5] 组织背景 - Predictive Oncology是人工智能和机器学习在早期药物发现和开发领域的领导者 总部位于匹兹堡 [8] - Every Cure是非营利生物技术组织 通过AI驱动平台、严谨的临床前和临床测试以及全球传播策略 加速向全球患者提供拯救生命的治疗 [6] - Every Cure已被选为TED的Audacious Project受助人和Elevate Prize Foundation的Founder's Prize获得者 [7]

文章核心观点 行业正朝着数据驱动的药物发现方向转变，Regeneron收购23andMe及Predictive Oncology利用AI和机器学习进行药物研发体现了这一趋势，即整合基因组学、机器学习和真实世界生物数据推动精准医学发展 [2][10] 行业趋势 - 行业正朝着数据驱动的药物发现方向转变，体现为人工智能、真实世界数据和预测分析的融合以改善治疗效果 [2][5] - 整合基因组学、机器学习和真实世界生物数据成为推动精准医学未来发展的基础力量 [10] Regeneron收购23andMe - Regeneron以2.56亿美元收购23andMe，凸显23andMe庞大基因组数据库和治疗开发合作记录的持久价值 [2] - 23andMe拥有世界上最大、最全面的纵向基因组数据集之一，其真实世界健康数据对精准药物开发极具价值 [3] - 2018年23andMe与葛兰素史克达成3亿美元合作并后续以全现金交易延长合作，显示对其数据用于药物发现和临床决策的信心 [4] - 收购后Regeneron预计将整合23andMe数据到自身研发管道，加强靶点识别、生物标志物发现和临床试验优化等能力 [5] Predictive Oncology药物研发进展 - 公司利用超15万个异质活细胞肿瘤样本生物库和药物反应数据，借助AI和机器学习积极开展新药发现、生物标志物发现和药物再利用 [1] - 公司在人工智能驱动的癌症药物发现上取得重大里程碑，利用密歇根大学天然产物发现核心的化合物，为21种未测试分子开发预测肿瘤反应模型，针对常见癌症类型 [7] - 公司专有的主动机器学习平台能利用超15万个肿瘤样本生物库的见解，对不同癌症类型的肿瘤反应进行建模 [8] - 公司结合人工智能、机器学习和实证验证，可在计算机上测试药物反应，再在CLIA实验室体外确认，加速药物开发时间表并提高技术成功概率 [8] Predictive Oncology公司优势 - 公司处于利用人工智能和机器学习加速早期药物发现和癌症药物开发的前沿 [11] - 公司经科学验证的AI平台PEDAL能以92%的准确率预测肿瘤样本对药物化合物的反应，便于选择药物/肿瘤类型组合进行体外测试 [11] - 公司拥有超15万个可检测的异质人类肿瘤样本生物库和全资拥有的CLIA实验室设施，为学术和行业合作伙伴提供广泛的基于AI的药物发现解决方案 [12]