Darwinhealth宣布与Celgene开展C2C科学合
导言:DarwinHealth今天宣布与CelGene Corporation(“CelGene”)达成多年期科研合作协议,使用基于定量系统生物学的算法,支持纽约州临床实验室改进修正案(CLIA)批准的肿瘤诊断检测的技术,以及专注于肿瘤检查点靶向治疗且经过验证的新型方法,来支持Celgene的某些特定化合物的临床开发工作。
DarwinHealth今天宣布与CelGene Corporation(“CelGene”)达成多年期科研合作协议,使用基于定量系统生物学的算法,支持纽约州临床实验室改进修正案(CLIA)批准的肿瘤诊断检测的技术,以及专注于肿瘤检查点靶向治疗且经过验证的新型方法,来支持Celgene的某些特定化合物的临床开发工作。
此次研究合作的c2c(化合物到临床)计划将基于VIPER、OncoMatch和 OncoTreat算法部署DarwinHealth专有的肿瘤亚型特异性化合物/肿瘤检查点匹配平台,及其高通量药物干扰与Plate-Seq发现平台,以分析某些特定化合物的效果。
哥伦比亚大学Clyde和Helen Wu化学系统生物学系教授、系统生物学系主任兼Darwinhealth联合创始人Andrea Califano教授表示:“此次合作让人感到非常兴奋,我们将通过使用我们的算法框架,对某些化合物的肿瘤相关生物活性进行评估、特征描述和优先排序,目标是确定它们对主调节因子(MR)蛋白质的作用机制,包括此次合作所涵盖的选定肿瘤亚型的肿瘤检查点。”
作为c2c计划的一部分,DarwinHealth将在癌症组织特异性背景下对某些化合物潜在临床价值进行全方位分析,包括其全基因组作用机制,以及敏感和耐药性的肿瘤特异性生物标志物。可通过定量建模预测潜在治疗的发展轨迹,以便提高Celgene临床试验设计的效率。
DarwinHealth联合创始人兼首席执行官Gideon Bosker医学博士称:“C2C有望成为我们最富有成效和最基础的科学合作之一。通过与Celgene的科学家密切合作,我们的目标是描述所有的肿瘤亚型,其中很多完全出乎意料,特定的Celgene化合物在这些肿瘤亚型中展现出可以通过临床验证的抗肿瘤活性。识别抗肿瘤化合物检查点生物标志物是我们技术的基石,因此,我们将在此次合作中充分发挥我们在癌症药物发现领域的能力。”此次合作使Celgene能够快速推进化合物进入临床人体试验和商业开发阶段。
Celgene Corporation研究与早期开发总裁Rupert Vessey说:“随着以机制为中心的定量方法开始彻底改变癌症药物发现方法,我们期待着与DarwinHealth的团队开展合作。我们相信,通过利用DarwinHealth专注于肿瘤的精准系统生物学平台,这些机制专注型分析结果可能有助于更快、更好地为癌症患者提供最佳治疗方案。”
DarwinHealth简介
DarwinHealth: Precision Therapeutics for Cancer Medicine是一家“处于癌症治疗前沿”科技公司,由首席执行官、医学博士Gideon Bosker与哥伦比亚大学Clyde和Helen Wu化学系统生物学系教授、系统生物学系主任Andrea Califano教授共同创办。该公司的技术由加州实验室在过去14年内成功开发,并由哥伦比亚大学独家授权。
DarwinHealth利用专有的系统生物学算法,将几乎所有癌症患者与最有可能产生成功疗效的药物和药物组合进行匹配。Bosker博士说:“反过来,同样的算法也可以对治疗所有恶性肿瘤及新的癌症靶点的研究药物和具有未知潜力的化合物组合进行优先排序,因此对寻求优化化合物产品线,并发现机械可靶向的新型癌症靶点和抗肿瘤化合物的制药公司来说,这些算法具有极其宝贵的价值。”
DarwinHealth的使命声明是利用植根于系统生物学的新技术来改善癌症治疗的临床结果。其核心技术VIPER算法可识别主调节因子蛋白质的紧密结合模块,这些模块代表着一种新的可靶向癌症治疗靶点。该方法可应用于两个互补领域:首先,在更基础和深入的癌细胞调控逻辑状态下,DarwinHealth的技术可支持系统地识别和验证成药性靶点,因此我们和我们的科学伙伴能够基于更普遍的基本肿瘤依赖性和机制利用新一代可靶向性。第二,从药物开发和发现的角度来说,同样的技术能够基于主调节因子和这些靶点的上游调节因子来识别具有潜在成药性的新靶点。在该领域,重点阐明和定位肿瘤检查点的DarwinHealth肿瘤学方法可提供其最重要的解决方案和方案的重新调整,帮助推动精准癌症药物发现和治疗。
DarwinHealth基于精确医学的专有方法由其科学领导人员撰写的大量科学文献提供支持,这些领导人员包括DarwinHealth首席科学官Mariano Alvarez博士,他参与了公司关键计算基础架构的开发工作。这些专有策略通过整合来自生物学、体外和体内分析的数据,利用癌细胞全基因组调控和信号逻辑的反向工程和分析能力。这提供了一个完全集成的药物特性分析与发现平台,旨在阐明、加快和验证药物资产的精准发展轨迹,从而充分发挥它们的临床和商业潜力。
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