此次合作利用了CytoReason的公共和专有分子数据库，以获得有关机体功能的关键信息。本次合作结束时，CytoReason将对最重要的药物靶点进行深入研究，为IBD患者提供新的治疗选择。
CytoReason的联合创始人兼CEO大卫·哈雷尔表示：“与辉凌制药的合作是很自然的。辉凌制药是IBD解决方案和药物的全球领导者。他们在胃肠病学、免疫学和转化医学方面的专业知识，会帮助我们更好地理解IBD的复杂性质，进而利用我们的AI技术创建更精确的疾病模型。“
据了解，双方的合作是为靶点识别而设计的，尽管AI方法也可以用于开始临床试验之前的适应症分配。
哈雷尔说：“IBD是世界上被研究最多的疾病之一，可能仅次于癌症，现在又是COVID-19。IBD不仅广泛存在，而且对患者的生活质量具有非常深远的慢性影响。”
而辉凌制药的受益点也很明显，那就是进一步提高药物研发速度和准确性。哈雷尔指出，“在AI方法之前，常用的方法是动物建模，一个动物模型的方法可能需要18个月和10万美元，我们的方法可以在一个小时内比较数百种疾病。“
与许多生物信息学系统不同，CytoReason的模型完全基于人类数据，这是CytoReason的模型区别于其他模型的关键特征。“（我们）没有动物数据，在开发一种针对人类的药物时，这一点很重要。”
哈雷尔表示，“我们不是在与制药商竞争，可以在所有正在进行的临床试验中训练我们的模型。随着时间的推移，模型会根据每一个新客户的需求而不断改进，它们会变得更加准确。”
CytoReason的疾病模型是利用公共和专有数据开发的。 哈雷尔说：“从平台获得的目标类型，可以根据合作伙伴的具体需求和能力进行定制。无论那意味着大分子、小分子，还是特定的细胞或通路。”
例如，与辉凌制药合作时，“我们不会告诉他们‘这是五个最佳靶点'，因为它们可能因客户的验证方法、协议、制造能力、分销系统或其他因素而有所不同，从整体上理解这种疾病至关重要。”
哈雷尔说：“现在的方法是对数据而不是物理化合物进行高通量筛选，而不是使用蛮力开发数据。”
这种基于数据的筛选可以访问不断更新的知识库。“每两分钟，就有一篇新的期刊论文发表。这远远超出了一个人的理解能力。CytoReason每天都更新数据库，以包含这些新发现。因此，AI的方法使得将新知识融入项目变得更加容易。”
目前，CytoReason有大约200种不同级别的疾病模型，这种灵活性使研究人员能够检查一种疾病的亚群。
哈雷尔说：“在一些医生看来两种疾病可能很相似，但在分子水平上却很不一样。有了稳健的数据模型，我们就可以对疾病进行分层，并在疾病变体中识别特定的元素。”
这种方式可以带来更加个性化的方法，从而让患者的治疗更有效。
哈雷尔说，在药物研发行业里，制药公司面临着成本增加和成功率降低的挑战。“所以，实施人工智能是大多数公司都在追求的东西，它正在成为药物项目的一个关键组成部分。
“虽然我们不知道100年后的药物开发会是什么样子，但使用更少的动物和更多的技术……更多的人工智能是相当肯定的。我们现在做的这些事情，就是帮助行业往这一方向迈出第一步。”
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