Das israelische KI-Medikamentenentwicklungsunternehmen Eleven Therapeutics gab heute bekannt, dass es 22 Millionen US-Dollar an Startkapital aufgebracht hat, einschließlich einer Investition der Bill & Melinda Gates Foundation, die dem Unternehmen 9 Millionen US-Dollar zur Verfügung gestellt hat. Weitere Investoren sind Kindred Capital, NFX Bio (ehemals TechBio), Harel Technology Investments, Entrée Capital und der Innovate UK Smart Grant.
Eleven ist bestrebt, kombinatorische Chemie und KI zu nutzen, um die RNAi-Arzneimittelentwicklung in einen programmierbaren Prozess zu verwandeln. Die Plattform des Unternehmens zielt darauf ab, die Struktur-Aktivitäts-Beziehung (SAR) von siRNAs zu entschlüsseln. Die Zahl der möglichen molekularen Zusammensetzungen ist erstaunlich hoch und übersteigt die Zahl der Sandkörner auf der Erde. Die Plattform löst diese Herausforderung, indem sie funktionale Daten über das Aktivitätsprofil einer noch nie dagewesenen Größenordnung von siRNA-Molekülen parallel generiert. Um die Regeln von SAR freizuschalten, entwickelt das Team ein robustes Deep-Learning-Framework. Letztendlich wird diese proprietäre, patentgeschützte, massiv parallele Screening-Plattform systematisch die beste Kombination von Bausteinen für therapeutische Kandidaten identifizieren.
https://en.globes.co.il/en/article-gates-foundation-invests-in-israeli-co-eleven-therapeutics-1001420199
@ https://t.me/PaulaPCay
Eleven ist bestrebt, kombinatorische Chemie und KI zu nutzen, um die RNAi-Arzneimittelentwicklung in einen programmierbaren Prozess zu verwandeln. Die Plattform des Unternehmens zielt darauf ab, die Struktur-Aktivitäts-Beziehung (SAR) von siRNAs zu entschlüsseln. Die Zahl der möglichen molekularen Zusammensetzungen ist erstaunlich hoch und übersteigt die Zahl der Sandkörner auf der Erde. Die Plattform löst diese Herausforderung, indem sie funktionale Daten über das Aktivitätsprofil einer noch nie dagewesenen Größenordnung von siRNA-Molekülen parallel generiert. Um die Regeln von SAR freizuschalten, entwickelt das Team ein robustes Deep-Learning-Framework. Letztendlich wird diese proprietäre, patentgeschützte, massiv parallele Screening-Plattform systematisch die beste Kombination von Bausteinen für therapeutische Kandidaten identifizieren.
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