Mana.bio, стартап в области биотехнологий, активно использующий искусственный интеллект и машинное обучение для разработки липидных наночастиц (ЛНП) для доставки нуклеиновых кислот, поделился свежими результатами своей работы. На недавнем саммите по иммуногенности и токсичности ЛНП в Бостоне компания продемонстрировала, как их модель на основе машинного обучения позволила создать кандидата на основе ЛНП, который обеспечивает высокую специфичность доставки в легкие.
Всего за три месяца после начальной разработки, команда Mana.bio смогла значительно улучшить предсказательную модель, что привело к созданию второго поколения ЛНП с увеличенной в 100 раз эффективностью. Это подчеркивает мощь их платформы на основе ИИ и потенциал ускорения разработки РНК-терапий, что может значительно сократить время и затраты на исследования.
По словам одного из основателей компании, скорость, с которой команда генерировала новые данные и обучала модели, впечатляет. Это позволяет значительно ускорить процесс разработки лекарств по сравнению с традиционными методами. Mana.bio также разработала модель машинного обучения для предсказания ключевых факторов безопасности ЛНП, включая клеточную, иммунологическую и гематологическую токсичность.
Платформа компании сочетает данные из открытых источников с эмпирическими данными, полученными в собственных лабораториях, что позволяет создавать новые липиды и составы ЛНП для специфических терапевтических приложений. Mana.bio уже продемонстрировала успешную доставку в различные органы и клеточные типы, что открывает новые горизонты для разработки эффективных терапий.
Команда Mana.bio планирует участвовать в конференции JP Morgan Healthcare, которая пройдет с 13 по 16 января в Сан-Франциско. Это отличная возможность для компании продемонстрировать свои достижения и обсудить будущее РНК-терапий с потенциальными партнерами и инвесторами.