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2024年11月25日，羅氏舉辦了一場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，基因泰克研究和早期開發(fā)部負(fù)責(zé)人Aviv Regev等介紹了羅氏的"Lab in a Loop"藥物研發(fā)模式。

會(huì)后報(bào)告鏈接：

https://assets.roche.com/f/176343/x/c6928dc7e4/digi_day2024_gred_final_online.pdf

會(huì)后報(bào)告目錄：

藥物研發(fā)中的LAB IN A LOOP

I. 靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：開發(fā)病理生物學(xué)圖譜

II. 縮減藥物發(fā)現(xiàn)周期

III. 更好的藥物發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化療法

IV. 臨床實(shí)踐

主要內(nèi)容如下。

LAB IN A LOOP：

利用數(shù)據(jù)和人工智能改變藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)

藥物研發(fā)中的LAB IN A LOOP：

從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床實(shí)踐，每個(gè)環(huán)節(jié)都蘊(yùn)含其中

I. 靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：開發(fā)病理生物學(xué)圖譜

生物是多模態(tài)的

多種不同的模式和數(shù)據(jù)類型，表征的是一個(gè)多模態(tài)實(shí)體

在多模態(tài)LLM中，文本控制圖像內(nèi)容

模型學(xué)習(xí)兩種不同數(shù)據(jù)模式（如文本和圖像）之間的關(guān)聯(lián)

NONA：用于生物學(xué)的多模式LLM

DNA（文本）控制另一種模式（RNA）

應(yīng)用：通過效應(yīng)預(yù)測(cè)確定變異體的優(yōu)先次序

通過控制DNA，我們可以預(yù)測(cè)基因變異在特定細(xì)胞類型中的影響

繪制病理生物學(xué)地圖

炎癥性腸病 (IBD)

確定IBD和COPD的候選藥物

人工智能基礎(chǔ)模型使用agent共同推理

多個(gè)代理人可組成“personas”

通過所有基礎(chǔ)模型進(jìn)行推理，解決生物學(xué)問題

協(xié)調(diào)模型和數(shù)據(jù)的人工智能協(xié)調(diào)系統(tǒng)

Agents結(jié)合了專業(yè)工具

II. 縮減藥物發(fā)現(xiàn)周期

在loop中篩選，縮減周期

癌癥中的Lab in a loop

針對(duì)靶點(diǎn)ID的高內(nèi)涵擾動(dòng)篩選

在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域與Recursion合作

神經(jīng)科學(xué)中的Lab in a loop

首個(gè)神經(jīng)圖譜（NeuroMap）涵蓋全基因組CRISPR KOs，并增加了與疾病相關(guān)的擾動(dòng)因素

map lib：翻譯RNA/圖像關(guān)系的多模式模型

模型中沒有文本或DNA序列

通過細(xì)胞Oracle預(yù)測(cè)抑制表型的化合物

III. 更好的藥物發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化療法

用于分子藥物發(fā)現(xiàn)的Lab in a loop

小分子藥物設(shè)計(jì)的Lab in a loop

小分子AI建模

大環(huán)肽的Lab in a loop

DeepFitness可實(shí)現(xiàn)small macrocycle的發(fā)現(xiàn)

DeepFitness提高了結(jié)合親和力和hit的多樣性

大分子設(shè)計(jì)的Lab in a loop

示例：DyAb可通過多次突變提高親和力

從頭生成抗體

擴(kuò)散模型通過學(xué)習(xí)對(duì)損壞數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理來生成真實(shí)樣本

基因治療的調(diào)控元件設(shè)計(jì)

Nona，一種生物基礎(chǔ)模型，（再）用于生成細(xì)胞/基因治療的啟動(dòng)子

IV. 臨床實(shí)踐

SC imilarity 2.0：將人類文本與生物模式配對(duì)

模型將人類的解釋與RNA模式相結(jié)合

SC imilarity應(yīng)用：化合物標(biāo)簽擴(kuò)展

臨床成像中的Clinic in a loop

實(shí)例：用于眼科臨床成像的人工智能

從自動(dòng)化到實(shí)現(xiàn)新穎見解

更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)：預(yù)測(cè)病變生長(zhǎng)

我們能否建立一個(gè)穩(wěn)健的模型，根據(jù)基線圖像預(yù)測(cè)未來的增長(zhǎng)率？

人工智能在預(yù)測(cè)病灶生長(zhǎng)方面表現(xiàn)出色

與基于人類專家得出的特征的模型相比

人工智能模型的預(yù)測(cè)可提高決策水平

超級(jí)變量調(diào)整以獲得更好的治療效果估計(jì)值

回顧性用藥案例：蘭帕利珠單抗(lampalizumab)

Mahalo（看似積極的）II期研究導(dǎo)致了兩項(xiàng)大型（消極的）III期研究

回顧性用藥案例：蘭帕利珠單抗(lampalizumab)

人工智能模型協(xié)變量調(diào)整可能會(huì)改變決策

UC-SCALE：結(jié)腸鏡檢查中的人工智能

潰瘍性結(jié)腸炎（UC）和克羅恩病（CD）

安全評(píng)估：Genie Digital Twins

(簡(jiǎn)化）臨床試驗(yàn)與數(shù)字孿生

【內(nèi)容說明】

本介紹包含某些前瞻性陳述。這些前瞻性表述可通過 “相信”、“預(yù)計(jì)”、“預(yù)期”、“計(jì)劃”、“打算”、“應(yīng)該”、“尋求”、“估計(jì)”、“未來 ”等詞語或類似表述，或通過對(duì)戰(zhàn)略、目標(biāo)、計(jì)劃或意圖等的討論來識(shí)別。各種因素都可能導(dǎo)致未來的實(shí)際結(jié)果與本文稿中的前瞻性表述存在實(shí)質(zhì)性差異，其中包括：

1.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)和產(chǎn)品舉措；

2.立法和監(jiān)管動(dòng)態(tài)及經(jīng)濟(jì)狀況；

3.在獲得監(jiān)管部門批準(zhǔn)或?qū)a(chǎn)品推向市場(chǎng)方面出現(xiàn)延誤或無能為力；

4.匯率波動(dòng)和總體金融市場(chǎng)狀況；

5.新產(chǎn)品或現(xiàn)有產(chǎn)品新用途的發(fā)現(xiàn)、開發(fā)或營(yíng)銷過程中的不確定性，包括但不限于臨床試驗(yàn)或研究項(xiàng)目的負(fù)面結(jié)果、管線產(chǎn)品或已上市產(chǎn)品的意外副作用；

6.政府定價(jià)壓力增大；

7.生產(chǎn)中斷；

8.喪失或無法獲得知識(shí)產(chǎn)權(quán)的充分保護(hù)；

9.訴訟；

10.失去關(guān)鍵管理人員或其他員工；

11.負(fù)面宣傳和新聞報(bào)道。

任何有關(guān)每股收益增長(zhǎng)的聲明并非利潤(rùn)預(yù)測(cè)，不應(yīng)被解釋為羅氏今年或以后任何時(shí)期的收益或每股收益一定會(huì)符合或超過羅氏歷史公布的收益或每股收益。

關(guān)于本簡(jiǎn)報(bào)中討論的上市產(chǎn)品，請(qǐng)參閱我們網(wǎng)站www.roche.com上的完整處方信息。

所有提及的商標(biāo)均受法律保護(hù)。

參考資料：

https://assets.roche.com/f/176343/x/c6928dc7e4/digi_day2024_gred_final_online.pdf

https://www.roche.com/investors/events/roche-virtual-ir-digitalization-day

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