ベンチャービジネス発掘記

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本

発掘したベンチャービジネスを備忘録として日々追加していきます。尚、各ベンチャービジネスは5分程度で読めるようにまとめています。

運営しているクリエイター: yamaken910

#創薬

Genesis Therapeutics Inc.

Genesis Therapeutics社は、独自の分子AIテクノロジーを利用して患者の臨床転帰（clinical outcome）を変換するバイオテクノロジー企業です。 Genesis Therapeutics社は、重度の衰弱性障害を持つ患者の治療のための革新的な低分子薬剤候補を発見、開発することを目的としたAIプラットフォームを開発しています。本社：米国／カリフォルニア州サウスサンフランシスコ創業：2019年株式：未公開資本金：未公開ウェブサイト：https

Phenomic AI Inc.

Phenomic AI社は、コンピュータービジョンとハイコンテンツスクリーニングを活用して、がんと線維症に対する治療用抗体の次の波を開発する企業です。 Phenomic AI社が開発した分析方法は、複数の細胞タイプ間の相互作用を大規模にスクリーニングすることを可能にし、構築したディープラーニングプラットフォームはより複雑な生理学的に関連する疾患モデルを効率的に分析することを可能にします。 Phenomic AI社は、疾患モデルに対する独自の治療用抗体のスクリーニングと開発

LabGenius Limited

LabGenius社は、機械学習駆動型進化エンジン（EVA ™️）を使用して次世代のタンパク質治療薬を開発する最初のバイオ製薬会社です。 LabGenius社のタンパク質工学プラットフォームは、機械学習、合成生物学、およびロボット工学の分野からのいくつかの最先端技術を統合しています。 LabGenius社は、高度なディープラーニングニューラルネットワークを使用して、タンパク質のフィットネス状況を調査し、複数の薬物特性を同時に改善します。本社：英国／ロンドン創業：20

ProteinQure Inc.

ProteinQure社は、タンパク質創薬のための演算プラットフォームを構築する企業です。 ProteinQure社のプラットフォームは、分子シミュレーション、機械学習、量子計算を組み合わせて、構造ベースの薬物設計を行い、これらの物理学に基づいた方法により、大規模なデータセットへの依存が減り、新しいタンパク質の構造と相互作用を探索することが可能です。本社：カナダ／オンタリオ州トロント創業：2017年株式：未公開資本金：4.6百万米ドルウェブサイト：https:/

Cyclica Inc.

Cyclica社は、人工知能と計算生物物理学を活用して創薬プロセスを再構築するネオバイオテクノロジー企業です。 Cyclica社の独自の構造でAIが強化された創薬プラットフォームには、マルチターゲット、マルチオブジェクティブ薬物設計のためのLigand Designと、オフターゲットプロファイリング、システム生物学リンク、構造的薬理ゲノム学的洞察のためのLigand Expressが含まれます。 Cyclica社は、人工知能をさらに活用することで、損耗やコストのかかる失敗

Deep Genomics Inc.

Deep Genomics社は、医薬品開発において最高の医薬品候補に素早く導くAIプラットフォームを開発する企業です。 Deep Genomics社のプラットフォームは、最先端の生物学および医学的知識が組み込まれており、最も強力な自動化テクノロジーによって推進され、独自のデータセットとパブリックデータセットを使用して構築されています。 Deep Genomics社のプラットフォームを使用することによって、望ましい特性を持つ薬剤候補を効率的に見つけることが可能です。本社

Atomwise

Atomwise社は、構造ベースの小分子創薬のための最初のディープラーニング技術の特許を取得した企業です。 Atomwise社のAI技術は、数百万のデータポイントと数千のタンパク質構造を利用することによって、化学者が解決するのに多くの時間を必要とする問題を解決します。本社：米国／カリフォルニア州サンフランシスコ創業：2012年株式：未公開資本金：51.3百万米ドルウェブサイト：https://www.atomwise.com/

Recursion Pharmaceuticals, Inc.

Recursion Pharmaceuticals社は、臨床段階のバイオテクノロジー企業であり、実験生物学と自動化を人工知能と超並列システムで組み合わせて、遺伝病、炎症、免疫学、感染症などのさまざまな適応症の潜在的な薬剤を効率的に発見する企業です。 Recursion Pharmaceuticals社のロボットプラットフォームで生成されたペタバイトを超える生物学的画像の豊富で関連性のあるデータベースによって、薬物候補、作用メカニズム、潜在的な毒性を明らかにする高度な機械学習