多模態數據基礎架構
該平台結合濕實驗室、計算與替代生物數據，使 AI 模型能基於多種證據類型訓練，而非單一資料集。
1910 是什麼
1910 是一家 AI 原生生技公司，以其 ITO™ 平台為核心。其將此平台描述為一套面向製藥業的多模態、與模態無關的基礎架構。該平台旨在將濕實驗室、計算與替代數據，與前沿 AI 模型及高通量實驗室自動化整合。
公司表示，該系統旨在幫助團隊以更迭代的工作流程設計、測試並開發小分子與大分子療法。公開頁面強調數據編排、模型訓練、聯邦學習與由機器人驅動的驗證是此工作流程的主要組成部分，同時也提供希望嵌入平台或與平台合作的公司之合作模式。
核心能力
數據準備與整理
其 Data Orchestration 步驟會在模型接收前，對數據進行格式化、分析、清理、註解、整理與特徵化。
Model Foundry™
Model Foundry™ 被描述為由數百種 AI/ML 模型加上一套多 AI 代理系統所組成，用於優化藥物發現。
聯邦學習工作流程
聯邦學習用於前競爭性聯盟情境，讓合作夥伴能在不將私有數據移出自身環境的情況下，使用已遮蔽的資料集進行訓練。
實驗室在環驗證
平台包含由機器人驅動的實驗室驗證與高通量分析建立，以將實驗結果回饋到設計迴圈中。
合作交付選項
合作材料描述了針對小分子、大分子、數據套件，以及儀表板與聊天機器人等互動工具的輸出與模組。
適用情境
端到端藥物發現
建立早期療法的團隊可將多模態數據、模型生成與實驗室驗證整合在同一循環中，用於小分子或大分子專案。
協作式模型訓練
聯盟或合作夥伴網路可使用聯邦學習，在組織之間不轉移私有資料集的情況下微調共享 AI 模型。
內部平台部署
已有研發團隊的組織可在內部嵌入 ITO™ 平台，並加以客製化以解決自身的發現瓶頸。
數據與資產授權
希望採用較窄商業安排的合作夥伴，可授權先導化合物，或授權與疾病相關的多模態數據，用於模型建構與標的辨識。
Pros and Cons
Pros
- 結合多種數據類型，包括濕實驗室、計算與替代生物數據。
- 提供從數據編排到建模與實驗室驗證的結構化流程。
- 同時支援小分子與大分子發現應用情境。
- 提供聯邦學習，適用於私有數據需保留在本地的協作工作。
- 包含多種合作模式，從共同工程化到授權皆有。
Cons
- 網站未公布定價，而且定價網址目前會導向找不到頁面。
- 公開頁面提供了清楚的平台概覽，但對具體整合、導入需求或客製化部署的資訊有限。
FAQ
1910 提供什麼？
1910 將其 ITO™ 平台定位為一套面向製藥業的 AI 基礎架構，結合多模態數據、前沿 AI 模型與實驗室自動化，以支援藥物發現與開發。該平台被描述為與模態無關，並適用於小分子與大分子專案。
平台包含哪些類型的功能？
網站將該平台描述為整合濕實驗室、計算與替代生物數據。頁面也提到多模態數據編排、Model Foundry™、聯邦學習，以及由機器人驅動的濕實驗室驗證等功能。
公司可以如何與 1910 合作？
1910 提供多種合作方式，包括將平台嵌入組織內部、共同工程化藥物發現模組、共同發現治療候選物、在開發階段以平台即服務方式存取，以及資產授權與數據授權。
平台運行在哪裡？
平台頁面說明該系統以 Microsoft Azure 為基礎的雲端架構運行，並註明也可複製部署到其他主要雲端供應商，包括 AWS、Google Cloud、Oracle Cloud 等。
有公開定價嗎？
網站上沒有公開價格資訊。定價網址目前會導向找不到頁面，因此商業條款看起來是透過合作洽談或直接詢問處理，而非公開價目表。
Quick Facts
- 類別
- AI 原生生技平台
- 主要使用者
- 製藥、生技、VC 與實驗室孵化器、學術界與政府夥伴
- 平台名稱
- ITO™
- 來源網域
- 1910genetics.com
- 定價
- 未公開列出
- 部署方式
- 雲端；建構於 Microsoft Azure