Immunai为人工智能预测免疫反应筹集了2000万美元

Immunai是一家开发以免疫为中心的人体组织分析的专有语料库的初创公司,如今以2000万美元的价格从隐身中脱颖而出。一位发言人告诉VentureBeat,它将利用这笔资金进一步发展其技术和业务功能,同时聘请新的科学家,工程师和机器学习专家。

基因细胞疗法和癌症免疫疗法等新兴疗法有望彻底改变医学领域。但是免疫系统的复杂性-数万亿个细胞分成数百种类型和状态,与各种系统和蛋白质相互作用-威胁着研究。在1999年的一项试验中,一名患者死于免疫系统攻击,这很可能是由于预先存在的针对基因治疗的病毒抗体所致。专家认为,这一死亡导致基因治疗发展多年的损失。Immunai旨在通过产生免疫特征的AI来防止此类错误。

Immunai由前哈佛大学和MIT博士后研究员Noam Solomon首席执行官,麻省理工学院毕业生和Palantir的前机器学习工程师CTO Luis Voloch于2018年12月成立。这两人与帕克研究所的成员合作,后者与研究人员合作以加速免疫疗法的发展-创始人数据科学家Danny Wells和癌症免疫学教授Ansuman Satpathy –寻求一个揭示细胞群体的平台后处理和预处理。

Immunai的技术从单个血液样本中提取了TB的数据,以公司称其“前所未有的”深度和规模对细胞进行了分析。使用AI将样品与数据库进行比较,该AI将数据映射到数百种细胞类型和状态,并基于突出显示的不同元素和特征来创建免疫谱。

这与人类疫苗项目的科学家类似,他们正在努力识别预测疫苗和细胞疗法免疫反应的生物标志物(即特定疾病状态的指标)。在其他地方,微软与新兴的适应性生物技术公司(Adaptive Biotechnologies)合作开发算法,以创建细胞受体与抗原(触发免疫反应的病原体分子)的“翻译图谱”,并将这些抗原重新映射为疾病。

传统上,临床研究的重点是测试成千上万的受试者,并在每个受试者上收集有限的数据,但是庞大的语料库和AI使得单个人可以收集数百万个数据点。所罗门坚信,这将更好地揭示疾病的潜在机制。他说:“当仅查看特定疾病或患者队列时,人们对免疫系统的了解有限且孤立无援。”“通过使用机器学习并将其应用于我们专有的单序列数据与丰富的临床数据配对的多样化数据库中,我们的平台可以识别在查看狭窄的疾病特定视图时不可见的常见模式。”

这些概况可以通过发现细胞类型和状态特异性表达的变化来支持发现新的生物标记。在一项经过同行评审的研究中,有关一种抑制被称为程序性细胞死亡蛋白1(PD-1和CD279)的蛋白质的研究位于细胞表面,该蛋白质在调节免疫系统的反应中具有作用,Immunai小组发现了这一信息。关于抗肿瘤T细胞的起源

Voloch说:“我们的任务是利用神经网络绘制免疫系统图谱,并借助深厚的免疫学知识来转移学习技术。”“我们开发了工具和专有技术,以帮助每位免疫肿瘤学和细胞疗法研究人员在工作中脱颖而出,并加快药物开发和投放市场的速度,同时确保人们能理解其影响。”

Immunai的总部位于纽约市,并在旧金山和特拉维夫设有办事处。除了Satpathy和Wells外,它还聘请了纽约大学分子免疫学教授Dan Littman作为其第三位创始科学家。

Viola Group和TLV Partners领导了种子轮融资。