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斯坦福孵化的AI新锐,宣布进军药物研发

迄今为止,Atropos已经在多轮融资中筹集了约4700万美元,约合人民币3.4亿元。
2024-05-29 10:22 · 微信公众号:智药局  七月雀   
   

近日,真实世界数据平台企业Atropos Health宣布完成3300万美元B轮融资。

该轮融资由Valtruis领投,参投名单中出现了Cencora、德国默克等药企的身影。

该企业的AI+真实世界数据平台在医疗保健领域(尤其是癌症专科护理中)已经获得了诸多认可,本次融资Atropos信心满满地表示,将会把平台优势延展到药物研发的业务中。

这家公司究竟是什么来头?在获得默克的战略投资后,结合了AI技术的真实世界数据平台又会为药物研发带来哪些革新?

1、生成出版物级报告 仅需3分钟

这家初创公司成立于2019 年,最初由Nigam Shah博士领导的斯坦福人工智能实验室分拆而来,旨在为医生开发一项临床决策的工具。

因为不同的患者群体,通常有合并症和不同的病史,单纯依赖医疗保健治疗指南是行不通的,医生通常需要依靠自己的经验进行判断。

根据 BMJ 2017年的一项研究,初级保健医生提出的临床建议中只有 18% 是基于当前证据的。

而Atropos想要让医疗服务“有据可依”。

早在斯坦福大学,该团队就开始研究如何利用数百万患者的EMR数据来构建临床决策工具,这一沉淀20年的技术,成为了开发AI系统Geneva OS的基石。

该技术可以快速回答临床问题,例如哪种药物对某些癌症患者最有效,目前他们已经能够将生成出版级真实世界证据的时间从几个月缩短到分钟级。

而在去年秋天,该操作系统与名为ChatRWD的聊天机器人结合,实现了快速、大规模地进行生成。

在ChatRWD技术的演示中,使用者向聊天机器人提出了一个与女性癌症患者使用骨质疏松症药物有关的问题。

而生成式人工智能聊天机器人在不到三分钟内生成了一项出版物级研究,该公司称之为预后图。

查询会拉动AI以数以亿计的量级去识别患者记录的网络,然后,系统使用统计方法运行分析,并将最终结果格式化为观察性研究报告。

2、进军药物研发 底气何在?

迄今为止,Atropos已经在多轮融资中筹集了约4700万美元,约合人民币3.4亿元。

凭借着在护理、医疗及保健市场上的成熟应用,Atropos计划开启与药物研发领域的合作。

Atropos Health首席执行官兼联合创始人Brigham Hyde博士表示:“既然我们能把答案带给医生,同样的平台也能加速制药公司所需的一切。”

在报告中,Atropos表示该平台能更早地获得大量真实世界证据和见解,缩短研发周期和降低临床试验风险。

该平台甚至可以应用于患者招募,理想情况下可以模拟临床试验并预测到具体某位患者的成功率。

值得注意的是,虽然是大型语言模型(LLM),但Atropos平台的幻觉率很低

虽然生成式AI工具的速度很重要,但结果的准确性和透明度对药物研发而言同样关键,也是Atropos目标用户的关注焦点。

据该公司称,ChatRWD建立在核心技术Geneva OS之上,是一个独立的LLM框架,使机构能够维护LLM的安全性和完整性,并且旨在消除幻觉风险。

Hyde博士甚至表示能确保没有幻觉,作为已经有十年出版物支撑的平台,其拥有临床级质量,数据非常透明。

据悉该公司计划在下个月发布一项研究,进一步概述其方法以及在生成证据方面在准确性上的*地位。

3、从医疗保健领域跑出来的AI工具

Atropos的选择并非异想天开,在医疗保健中获得成果的AI平台在进军药物研发领域时的确具有一定优势。

我们曾报道过的最初同样是以向癌症治疗中心、医院与药企提供技术服务的医疗保健领域企业。

具体到技术上,自然语言处理(NLP)最初用于处理和分析医疗记录和临床笔记中的文本数据,以改善患者护理和临床决策。

现在,它们被广泛用于药物研发,特别是在识别潜在的药物靶点和生物标记物方面。

而医学诊断中的图像分析工具,在药物靶点的识别,特别是验证中分析生物标记物的表达上应用普遍。

最初用于预测疾病进展和患者结果的AI预测模型,也有能力被用来预测药物的疗效、副作用以及药物与疾病之间的相互作用。

还有一些医疗保健领域的工作本身就与临床试验密不可分。

包括患者招募、数据收集和分析的AI工具,以及类似Atropos这样的真实世界数据(RWD)分析平台。

另一方面,随着AI平台与技术的应用普及,越来越多药企意识到拥有最多的数据并不是全部,准确且真实的数据价值非同寻常。

而经过通过多年医疗保健领域验证的平台,在组织、理解和评分数据集方面的积累,或许能帮助药企加速研究、产生见解并改善患者生活。

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