2016年設立のAI創薬・AI臨床開発・AI診断のアメリカ・フランス連合のユニコーン企業。数あるAIを使ったR&Dサービス事業者の中でも、利用実績やサイエンス実績でこの分野のフロントランナーの一社と海外で高い評価
概要
- AIを駆使して創薬、開発、診断のプロセスを最適化、迅速化、効率化するソリューション
- 多様な患者データ(マルチモーダル)を世界の主要がん専門病院から収集
- 患者データは連合学習(Federated Learning)の技術を使って機密性を保持しながら常に最新の患者データを収集
- 多様なデータモダリティ(Pathology、Omics、Histology、Radiology、Spacial transcriptmicsなど)を複合的にAI解析に利用、患者層別化
- トップメディカルエキスパート(KOL)との提携
- Natureなどのトップジャーナルにも掲載されるサイエンス実績
- アカデミアとの多数のコンソーシアム実績
- 複数の製薬企業との戦略的提携実績(AI活用実績と信頼性)
- ベンチャーでありながら3億ドル以上を調達したユニコーン企業(外部機関からの高い評価)
AI創薬
- 新しい標的の探索と患者サブグループの特定
- AIによる推論(発現、本質性、突然変異誘発、忍容性)
- ウェットラボによる検証
- 薬剤ポジショニング(既知の標的から適応症や患者サブグループの特定)
- 対象疾患の優先順位付け
- 標的・疾患の組み合わせに反応する患者サブタイプの同定
AI臨床開発
- Early stageのAI外部対照群(有効性判断に使用)
- RWD(多様な患者データモダリティ)としてのSoCとの有効性比較
- 転帰予測
- Inclusion/Exclusion criteriaモデル(患者リクルートをバイオマーカーから最適化)
- 多様な患者データモダリティから適切なバイオマーカーを同定
- Precision trialを実現
- 共変量調整(統計的検出力を高める)
- 最も予後を左右する臨床的共変量を見つける
- EMAにも支持された予後共変量の統計的調整