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Investir dans l'insitro

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Investir dans l'insitro

La conception de médicaments est fondamentalement un problème de science des données. Naturellement, la science des données commence par les données, un défi majeur étant la création de données précises et hautement reproductibles à grande échelle. Mais les données en elles-mêmes sont inutiles; il doit être interprété efficacement pour faire avancer le processus de conception du médicament. insitro a constitué une équipe de classe mondiale pour repousser les limites de ces deux éléments essentiels – la génération de données de haute qualité et les méthodes pour leur interprétation – afin de minimiser ou d'éliminer les principaux goulots d'étranglement qui gênent la conception des médicaments aujourd'hui.

La biologie est au milieu d'une crise de reproductibilité, de nombreux scientifiques remettant en question les résultats et ont reçu la sagesse. Pour contourner cela, insitro génère ses propres ensembles de données massifs et approfondis. Surtout, insitro apporte une approche d'ingénierie à la génération de données biologiques et chimiques, embrassant des technologies avancées telles que la robotique, CRISPR, les cellules souches et l'ingénierie cellulaire. Cela donne des modèles de maladie à base de cellules qui sont des reflets précis du phénotype de la maladie, permettant des analyses rapides mais prédictives des thérapies potentielles, des mutations et d'autres aspects de la biologie de la maladie.

Cette énorme richesse de données offre une grande opportunité: marier ces ensembles de données avec un apprentissage automatique avancé. Nous nous trouvons dans un lien inspirant où les progrès rapides de la biologie de l'ingénieur sont combinés à un énorme soulèvement de la puissance de la science des données, de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (AI). insitro incorpore de nouvelles méthodes ML et AI à ces ensembles de données massifs, fournissant des prédictions pour les candidats-médicaments ainsi que de nouvelles informations biologiques. De plus, les méthodes ML / AI modernes peuvent donner interprétable des résultats que les scientifiques peuvent surveiller, comprendre et même apprendre et exploiter.

Un dernier défi majeur n'est pas technique, mais humain. Un élément essentiel de la fondation d’insitro a été la constitution d’une équipe qui intègre une expertise à la fois expérimentale et informatique, sans privilégier l’une par rapport à l’autre. Ils réalisent la valeur profonde de l'intégration de données biologiques à grande échelle et de la science des données tout au long du processus. L'équipe semble radicalement différente de la plupart des équipes de développement de médicaments (qui typiquement mettent en biologie, en chimie et en calcul en silo dans des groupes séparés) et mélangent plutôt ces spécialités, en commençant par le leadership et en continuant tout le long. Avec sa fondatrice visionnaire, Daphne Koller, lauréate du MacArthur Award, co-fondatrice et ancienne co-PDG de Coursera, et pionnière scientifique à l'interface de l'apprentissage automatique, de la biologie et de la médecine, insitro combine un objectif d'ingénierie, un profond dévouement à l'avancement de la biologie expériences, et un œil pour exploiter pleinement la puissance de l'apprentissage automatique.

En combinant ces avancées majeures, insitro est en passe de devenir un leader dans une nouvelle itération du biopharma, prêt à faire la transition vers ingénierie le processus de développement de médicaments. insitro est plus qu'une entreprise de données et plus qu'une entreprise de technologie, c'est un nouvel hybride – une nouvelle façon de construire une entreprise pharmaceutique – qui fournira de nouveaux médicaments aux patients via son approche innovante du problème. Je suis ravi d'annoncer que nous dirigeons les insitro's Placement de série B et je suis ravi de rejoindre le conseil d'administration et de collaborer avec le Dr Koller et son équipe pour révolutionner le développement de médicaments.

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Traduction de l’article de Lauren Richardson : Article Original

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