图宾公司与阿斯利康已建立合作伙伴关系，将利用图宾公司的虚拟疾病模型提升抗体药物偶联物（ADC）的发现效率。
此次合作将依托图宾平台预测治疗反应机制、优化ADC定位，并减少对大规模细胞系筛选的依赖。
该合作将运用图宾虚拟化生物实验的能力，简化ADC发现流程的同时提供机制性见解。
图宾公司与阿斯利康此前曾合作研究血液系统恶性肿瘤的治疗抵抗机制。
这一早期合作还聚焦于预测联合疗法的协同效应，并识别与DNA损伤修复机制相关的生物标志物候选物。
图宾公司首席科学官兼联合创始人丹尼尔·韦雷斯表示："通过实施实验室闭环方法，我们能够超越广泛的实验性筛选，转向更高效、更有针对性的策略，选择最可能使患者获益的ADC组合方案。这同时也为将我们的虚拟实验室更深入地整合到发现工作流程中奠定基础，确保开展正确的实验以最大程度提升患者获益。"
双方计划采用实验室闭环方法应对ADC开发中的挑战。
该方法涉及图宾平台建议选定的细胞系子集进行测试，随后利用阿斯利康的ADC数据集，通过数千个计算机模拟模型预测结果。
这些数据集涵盖单药治疗和联合疗法研究，使发现工作更贴近临床结果。
该计划的长期目标是将类似方法扩展至患者来源模型，最终提升临床诊疗水平。
除减轻实验负担外，图宾平台还提供增强临床可转化性的机制性见解。
该平台不仅模拟细胞存活率，还模拟基因表达变化，有助于深入理解特定细胞为何对治疗产生响应或产生抵抗。
2025年初，阿斯利康曾与Tempus及Pathos AI合作，开发大规模多模态深度学习模型以加速癌症药物发现。
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