マルチモーダルデータ基盤
このプラットフォームは、ウェットラボ、計算データ、proxy生物学データを組み合わせることで、AIモデルが単一のデータセットではなく複数のエビデンスに基づいて学習できるようにします。
1910は、マルチモーダル創薬向けのITO™プラットフォームを提供するAIネイティブのバイオテック企業です。ウェットラボ、計算、proxyデータを統合し、小分子・大分子治療薬の設計と検証を支援します。
1910は、ITO™プラットフォームを中心に構築されたAIネイティブのバイオテック企業であり、自社ではこれを、製薬向けのマルチモーダルでモダリティ非依存のインフラとして説明しています。このプラットフォームは、ウェットラボ、計算データ、proxyデータを最先端のAIモデルおよび高スループットなラボ自動化と統合するよう設計されています。
同社は、このシステムがチームによる小分子および大分子治療薬の設計、試験、開発を、より反復的なワークフローで支援することを意図していると述べています。公開ページでは、データオーケストレーション、モデル学習、フェデレーテッドラーニング、ロボティクス主導の検証がそのワークフローの主要要素として強調されており、プラットフォームを組み込んだり共同作業したりしたい企業向けの提携モデルにも触れられています。
このプラットフォームは、ウェットラボ、計算データ、proxy生物学データを組み合わせることで、AIモデルが単一のデータセットではなく複数のエビデンスに基づいて学習できるようにします。
Data Orchestrationのステップでは、モデル入力前にデータを整形、分析、クレンジング、注釈付け、キュレーション、特徴量化します。
Model Foundry™は、創薬最適化のための数百のAI/MLモデルとマルチAIエージェントシステムの集合体として説明されています。
フェデレーテッドラーニングは、事前競争的なコンソーシアム環境で使用され、パートナーは機密データを各自の環境外へ移動させることなく、マスクされたデータセットで学習できます。
このプラットフォームには、実験結果を設計ループに戻すためのロボティクス駆動のラボ検証と高スループットのアッセイ生成が含まれます。
提携資料では、小分子、大分子、データパッケージ、ダッシュボードやチャットボットなどの対話型ツール向けの成果物とモジュールが説明されています。
初期段階の治療薬を開発するチームは、マルチモーダルデータ、モデル生成、ラボ検証を1つのループにまとめて、小分子または大分子プログラムに活用できます。
コンソーシアムやパートナーネットワークは、組織間でプライベートデータを移動させることなく、フェデレーテッドラーニングを用いて共有AIモデルをファインチューニングできます。
既存のR&Dチームを持つ組織は、ITO™プラットフォームを社内に組み込み、自社の創薬ボトルネックに合わせてカスタマイズできます。
より限定的な商業契約を求めるパートナーは、リード化合物のライセンス取得や、モデル構築および標的同定のための疾患関連マルチモーダルデータのライセンス取得が可能です。
1910は、マルチモーダルデータ、最先端のAIモデル、実験室の自動化を組み合わせて創薬と開発を支援する、製薬向けのAIインフラとしてITO™プラットフォームを位置づけています。このプラットフォームはモダリティ非依存とされ、小分子および大分子プログラム向けに設計されています。
このサイトでは、ウェットラボ、計算データ、およびproxy生物学データを統合するプラットフォームとして説明されています。また、マルチモーダルなデータオーケストレーション、Model Foundry™、フェデレーテッドラーニング、ロボティクス駆動のウェットラボ検証などの機能にも言及しています。
1910は、組織内にプラットフォームを組み込む、創薬モジュールを共同設計する、治療候補の共同創出、開発段階でのプラットフォーム・アズ・ア・サービス利用、アセットライセンス、データライセンスといった提携オプションを提示しています。
プラットフォームページによると、このシステムはMicrosoft Azure上のクラウドベースで提供されており、AWS、Google Cloud、Oracle Cloudなど他の主要クラウドプロバイダー上にも複製可能とされています。
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