CytoReason תשתף פעולה עם Merck בפיתוח תרופה אימונותרפית לסרטן

CytoReason תשתמש במודלי המחלה החישוביים שלה, מוגני הפטנט, כדי לעזור לחברת Merck להבין טוב יותר את מנגנון הפעולה של התרופה, לאפיין אוכלוסיות חולים ולתעדף אפשרויות טיפול

CytoReason, חברת בינה מלאכותית (AI) המפתחת מודל מחלה חישובי של גוף האדם לגילוי ופיתוח יעיל יותר של תרופות קליניות הודיעה היום על שיתוף פעולה עם חברת התרופות הגרמנית Merck. יחד הן תעבודנה על אפיון תרופה אימונותרפית מובילה של Merck.

לתרופות שונות, שנוצרו לטיפול באותה מחלה, עשויות להיות השפעות שונות על מטופלים בהתאם לאינטראקציה שבין מנגנון הפעולה של התרופה (MoA) ובין המאפיינים האינדיבידואלים של המטופל. CytoReason תשתמש בפלטפורמת ה-AI ובמודלי המחלה החישוביים שלה כדי להתמודד עם ההיפותזה של Merck, וכך תוכל לספק הבנה מעמיקה יותר לגבי מנגנון הפעולה של התרופה (MoA).

CytoReason תנתח נתונים שנאספו ממאות מטופלים בשלב הראשון והשני של המחקר הקליני כדי לאפיין אוכלוסיות חולים רלוונטיות, וכדי לתעדף סוגי גידולים שונים, עבורם  התרופה תהיה היעילה ביותר.

“אנחנו נרגשים לעבוד עם הצוות המוכשר של Merck”, אמר דוד הראל, מייסד שותף ומנכ”ל CytoReason. “מאגר הנתונים הרפואיים העשיר של Merck והמומחיות שלהם בתחום האימונו-אונקולוגיה, יחד עם טכנולוגיית ה-AI המתקדמת שלנו יאפשר לנו ליצור מודלים מדויקים יותר של המחלה. שיתוף הפעולה ביננו יוכל להצביע על סוגי הגידולים הסרטניים עבורם התרופה תהיה יעילה, דבר שעשוי להציל את חייהם של מיליוני חולי סרטן ברחבי העולם”.

על אודות CytoReason

CytoReason היא חברת סטארט-אפ טכנולוגית שפיתחה מודל חישובי של גוף האדם. החברה אוספת נתונים קנייניים מחברות תרופות ומשתמשת בהם כדי לדמות מחלות אנושיות – רקמה אחר רקמה, תא אחר תא. בעזרת מאגר המידע והפלטפורמה המובנית של CytoReason, חברות פארמה וביוטכנולוגיה יכולות לזהות הזדמנויות חדשות, לקצר שלבי ניסוי, להפחית את עלויות הפיתוח ולהגדיל את הסבירות לקבלת אישור. עד כה, שש מתוך עשר חברות הפארמה המובילות בעולם משתמשות בטכנולוגיה של CytoReason. למידע נוסף, בקרו באתר www.cytoreason.com.

תגובות רוצה להצטרף לדיון?

אין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!

מאמרים

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

מקור: JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery
פרופ' יוסף אלידן
פרופ' יוסף אלידן
אין תגובות|11/01/2026

אפילו ששתל שבלול הוא הטיפול היעיל ביותר לחירשות עמוקה בילדים, קיים שוני רב בתוצאות השפתיות. המחקר נועד לבדוק אם מודל בינה מלאכותית (Deep Learning) יכול לנבא את ההצלחה השפתית על בסיס הדמיה טרום־ניתוחית.

כניסת צוות רפואי

הכניסה לאתר מותרת אך ורק לצוות הרפואי

לקבלת קוד אימות לנייד ולמייל, יש למלא את כתובת המייל ואת מספר הטלפון שלך

עדיין לא נרשמת? באפשרותך לבצע רישום כאן