百图生科卓越开发者计划全面升级暨《计算免疫问题白皮书》发布

文章来源:网络整理编辑:采集侠2022-08-02 10:44

导读:

[百图生科卓越开发者计划全面升级暨《计算免疫问题白皮书》发布

百图生科(BioMap)是生物计算引擎驱动的突破创新药物研发平台,由百度创始人李彦宏发起创立,致力于将先进AI等信息技术(IT)与前沿生物技术(BT)相结合,构建独特的靶点挖掘及药物设计能力,聚焦于解析免疫调控机理,开发创新的治疗性药物,造福人类健康。目前公司拥有近万平米的实验室,50+个靶点及药物研发资产组合。

2021年5月,百图生科宣布设立 “免疫图谱卓越计划”,面向临床转化医学研究者和科研合作者,广泛征集合作项目,为合作者提供资源和资金上的支持,利用生物计算引擎加速肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病、衰老等多个疾病领域的临床观测和研究。截至目前,我们已支持了20余个联合研究项目,与国内10余家三甲医院达成了项目合作。

2022年5月29日,百图生科免疫专家委员会正式成立,在第一次全体工作会议上,专家们结合免疫生物学的进展和未满足的临床需求,创新性地提出了五大高价值且有望利用生物计算手段加速提供解决方案的免疫学问题(即“五大计算免疫问题”),并就每个方向进行了深入的探讨和阐述。

同时,百图生科与免疫专家委员们携手编制了《计算免疫问题白皮书》,对这五大问题进行了细化,并对生物计算解决手段进行了展望。

百图生科卓越开发者计划全面升级暨《计算免疫问题白皮书》发布

完整版《计算免疫问题白皮书》PDF获取方式:

进入微信“百图生科”公众号对话框回复关键词“白皮书”

卓越开发者计划全面升级

百图生科卓越开发者计划全面升级暨《计算免疫问题白皮书》发布

围绕五大计算免疫问题,百图生科推出升级版的免疫图谱“卓越开发者计划”,携手更多元的卓越开发者——前沿生物技术专家、药物开发专家、临床专业团队以及BioTech企业,提供百图生科更强大的生物计算引擎、投入更多的顶级行业资源和资金,并在中国科协生命科学学会联合体等机构的指导下,联手更多的生命科学领域科技工作者,依托更加强大的“百图生科免疫专家委员会”,更精准地探寻肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病、衰老等疾病的复杂免疫规律,开发计算免疫学的新工具和方法,研发高价值商业化免疫药物管线,从而使更多针对免疫疾病的早期发现加速转变为实际可用的药物,为等待中的患者跑出加速度,为未被满足的临床需求提供新的治疗方案。

加入“卓越开发者计划”,您将获得:

1.董晨院士领衔的免疫专家委员会提供专业建议

2.资金投入、资源帮扶、商业化利益分享

3.生物计算引擎的全方位能力赋能

百图生科卓越开发者计划全面升级暨《计算免疫问题白皮书》发布

我们关注的五大计算免疫问题

1.基于免疫功能的免疫细胞分型

定义精细的免疫细胞亚型、探究细胞间的相互作用,对于理解免疫机制在疾病发生发展中的作用具有重要意义。现有免疫细胞分型通常仅基于细胞本身的基因表达特征,没能将其与疾病特征或/和免疫状态相关联,也忽略了细胞群体的多态性和在疾病进展中的动态变化。近年来,单细胞测序与空间转录组技术的发展为研究细胞亚群的精细差别提供了可能。新技术结合临床样本,我们期待定义与患者临床特征高度相关、基于免疫功能的免疫细胞亚型,为新一代免疫治疗提供基础。

2.基于免疫调控的靶点网络识别

长久以来,发现特定的BCR/TCR序列和识别对应抗原是获得性免疫关注的重大科学问题。目前仍未出现有效的计算手段,能够通过BCR/TCR序列对其抗原特异性进行预测。我们期待能够开发更有效的计算工具来建立对靶点-受体特异性的预测能力,这将极大促进我们对于免疫功能的理解,并推动相关疾病的治疗策略发展。

另外,许多临床研究表明多靶点联合的免疫疗法可能获得比单药更好的疗效,降低耐药的可能,但也可能带来更为严重的副作用。如何利用不同靶点的特异性和功能的组合进行理性设计,增强靶点之间的协同作用,同时降低毒副作用,是多靶点联合药物开发的关键问题。我们希望建立基于高维扰动数据的免疫调控知识图谱,利用人工智能和生信等算法预测多靶点扰动的效果,推荐最佳多靶组合,提高药物开发的整体成功率。

3.基于蛋白结构的理性免疫药物设计

如今基于结构的药物设计已经成为设计和优化小分子和生物药的基本方法。人工设计的蛋白药物虽然比天然蛋白增加了靶向性,但由于结构复杂,在生产中难以保持稳定性,产量和效价降低,使得成本难以满足临床需求。我们期待研发基于对蛋白质进行结构模拟和预测的算法,精准筛选出特异性高,成药性佳,安全稳定的新一代抗体类药物。

另外,科学家们目前已经能够利用肿瘤微环境中高表达的酶的底物对药物进行修饰,或者通过引入对pH、氧化还原等条件敏感的化学键实现药物的条件性释放。然而现阶段对蛋白药物的控释仍然有待进一步开发。我们期望根据不同疾病中药物靶点所处环境的多样性,在药物设计中引入更精细的生物感受器以响应信号强度的变化,研发特定时间、空间精准激活的药物。

4.基于分子机理的免疫疾病诊疗

肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病和衰老等免疫系统相关疾病性状复杂,建立其基于免疫学机制、特定基因变异、表观遗传特征及代谢改变等多层次新型疾病分子分型体系,将有助于对其发生发展的深刻理解,为其的精准诊断和治疗奠定基础,解决临床的实际问题。以自身免疫性疾病为例,由于缺乏分子分型及精准诊断标准,往往会延误诊断和治疗,而且由于其复杂的遗传和环境因素,不同的个体接受同一种药物的作用上呈现出较大差异。随着近些年来人工智能技术的发展,更复杂的机器学习方法被提出,结合人类基因组信息使得辅助临床进行分子分型精准诊断和预测潜在的药物疗效成为可能。我们期待基于大规模的临床数据,通过机器学习的方法实现多种免疫疾病早期诊断、病人分层、精准临床疗效预测等目标。

5.下一代前沿计算免疫技术

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