此次合作融合AI與單細胞技術以繪製免疫功能障礙圖譜，改善藥物研發成果

西雅圖和維也納--(美國商業資訊)-- Parse Biosciences與Graph Therapeutics (Graph)今日宣布建立策略性合作夥伴關係，共同打造全球規模最大、最全面的免疫細胞擾動圖譜之一。此次合作將利用Graph的實驗室閉迴路平台與Parse的GigaLab技術，對免疫系統疾病病患的數億個細胞進行系統性擾動分析，讓免疫系統高度動態的行為特徵能夠被AI優先的藥物研發所利用。這一措施將降低針對免疫介導疾病病患的新型治癒性療法的研發風險，同時加快研發進程。

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自身免疫性疾病和免疫介導疾病的發病機制與特定情境及病患個體的免疫細胞群體反應相關，這使得藥物研發人員難以辨識藥物標靶，也無法準確預測臨床效果。Graph與Parse的合作旨在因應這一挑戰，將Graph源自病患樣本的真實疾病模型與Parse可擴充的全轉錄組單細胞技術相結合，對數億個人類細胞進行分析，揭示驅動疾病發生的多樣化免疫與組織相互作用機制。這種方法簡化了藥物發現流程，可避免代價高昂的後期研發失敗，每款成功上市的藥物可望因此節省數百萬美元研發投入。

Graph的平台將精密的原代病患細胞檢測技術與迭代式主動學習技術相結合，在多種疾病相關場景中系統性地選擇並測試擾動因素。Graph的科學家們並未依賴簡化或靜態的採樣模型來推導臨床應用場景，而是採用一套實驗架構，在投入大量研發資源之前，高效區分有前景的假設和無效的假設。每個驗證週期的結果都會為下一輪實驗提供參考，形成知識複利效應，進而加快未來的藥物發現進程。

在Graph的平台從極其複雜的免疫功能障礙場景中智慧篩選出需要分析的條件後，Parse採用Evercode™技術的GigaLab將以前所未見的速度和品質生成海量單細胞資料集。

Graph Therapeutics創辦人兼執行長Gregory Vladimer博士表示：「經過十年對具有影響力的AI藥物發現平台的不斷演進，我們體認到，要縮小預測結果與臨床實際之間的差距，就必須在生物情境方面進行積極投入。此次合作將資料視為策略基礎設施：每項實驗都旨在降低生物不確定性，每次驗證都在累積機構知識，每個發現都在加快下一個突破的到來。如果在藥物發現階段就投入資源生成貼合需求、與臨床相關的資料，就能從根本上改變藥物研發的經濟效益和成功率。」

Parse共同創辦人兼技術長Charlie Roco博士表示：「Graph對病患細胞進行的系統性測試，正是GigaLab旨在支援的那種變革性工作。此次合作展示了工業級單細胞生物學技術與先進AI如何直接在病患細胞中揭示疾病機制，並重塑藥物發現流程。」

關於Graph Therapeutics

Graph Therapeutics正在打造下一代實驗室閉迴路AI平台，致力於變革發炎與免疫學領域的藥物發現。憑藉團隊此前在Allcyte和Exscientia開創AI驅動的精準腫瘤學發現的成功經驗，Graph融合了先進的活病患細胞研究方法與尖端機器學習技術，以攻克複雜發炎疾病療法研發中的獨特挑戰。公司總部位於奧地利維也納市郊。

關於Parse Biosciences

Parse Biosciences是一家全球性的生命科學公司，以提速人類健康和科學研究為使命。公司讓研究人員能夠以前所未見的規模和便利進行單細胞定序，藉助創新性的實驗方法在癌症治療、組織修復、幹細胞治療、腎臟和肝臟疾病、大腦發育和免疫系統領域實現突破性的進展。

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