Graph Therapeutics: सूजन संबंधी बीमारियों के लिए AI-संचालित सटीक दवाएं बनाने में जुटाई गई भारी फंडिंग

• एक्स विवो परटर्बेशन: मरीजों की लाइव कोशिकाओं पर सीधे दवाओं का परीक्षण करना।
• मल्टी-ओमिक्स डेटा: जीन, प्रोटीन और मेटाबोलाइट्स सहित कई स्तरों पर जैविक डेटा एकत्र करना।
• मशीन लर्निंग: इन विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके बीमारी के वास्तविक कारणों (ड्रग टार्गेट) की पहचान करना।

यह दृष्टिकोण प्रयोगशाला में बनाए गए मॉडलों और मनुष्यों में देखी जाने वाली वास्तविक बीमारी के बीच की खाई (ट्रांसलेशनल गैप) को पाटने में मदद करता है । इससे नैदानिक परीक्षणों में सफलता की दर में सुधार होने की उम्मीद है, जो इम्यूनोलॉजी और सूजन संबंधी बीमारियों में काफी कम है ।

नई फंडिंग का उपयोग कहां होगा?

यह पूंजी तीन मुख्य क्षेत्रों में खर्च की जाएगी:

1. AI प्लेटफॉर्म का विकास

"लैब-इन-द-लूप" प्लेटफॉर्म को और बेहतर बनाना, ताकि यह अधिक जटिल बीमारियों का मॉडल बना सके और अधिक सटीक दवा लक्ष्यों की पहचान कर सके ।

2. आंतरिक दवा पाइपलाइन को गति देना

कंपनी अब केवल दूसरी कंपनियों के लिए दवा खोज में मदद नहीं करेगी, बल्कि अपनी खुद की सटीक दवाएं विकसित करेगी। यह फंडिंग सूजन और इम्यूनोलॉजी से जुड़े अपने कार्यक्रमों को लीड ऑप्टिमाइजेशन और प्रीक्लिनिकल विकास की ओर ले जाएगी ।

3. डेटा जनरेशन को बड़े पैमाने पर करना

Parse Biosciences के साथ एक रणनीतिक साझेदारी के तहत, Graph दुनिया के सबसे बड़े कार्यात्मक प्रतिरक्षा कोशिका (इम्यून सेल) परटर्बेशन एटलस का निर्माण कर रहा है । Parse की GigaLab तकनीक का उपयोग करके, कंपनी प्रतिरक्षा रोगों वाले मरीजों से सैकड़ों लाखों कोशिकाओं का डेटा तैयार करेगी। यह डेटा AI को प्रतिरक्षा प्रणाली की जटिल गतिविधियों को समझने में मदद करेगा ।

निवेश और अनुदान का विवरण

$5 मिलियन के इस दौर का नेतृत्व डैफनी ने अपने 'ब्लू फंड' के माध्यम से किया, जो विज्ञान-आधारित यूरोपीय स्टार्टअप्स का समर्थन करने के लिए समर्पित है ।

पीछे की टीम: एक सिद्ध इतिहास

Graph Therapeutics की स्थापना ग्रेगरी व्लादिमर (Gregory Vladimer) और रॉबर्ट सेहल्के (Robert Sehlke) ने की थी । यह वही वैज्ञानिक टीम है जिसने Allcyte बनाया था। Allcyte एक वियना स्थित दवा-परीक्षण मंच था, जिसे 2021 में 60 मिलियन डॉलर में Exscientia द्वारा अधिग्रहित किया गया था ।

Allcyte ने यह अवधारणा साबित की कि कैंसर कोशिकाओं पर सीधे दवाओं का परीक्षण करना सिर्फ आनुवंशिक अनुक्रमण (जेनेटिक सीक्वेंसिंग) की तुलना में उपचार के परिणामों की बेहतर भविष्यवाणी कर सकता है। Graph, इसी दृष्टिकोण का अगला अध्याय है, लेकिन अब कंपनी अपनी खुद की दवाएं बना रही है ।

यह क्यों महत्वपूर्ण है?

ऑटोइम्यून और सूजन संबंधी बीमारियां (जैसे रूमेटाइड अर्थराइटिस, सोरायसिस, इंफ्लेमेटरी बाउल डिजीज) जटिल हैं और पारंपरिक दवा खोज इनमें अंतर्निहित प्रतिरक्षा शिथिलता (इम्यून डिसफंक्शन) को समझने में संघर्ष करती है ।

Graph Therapeutics की तकनीक, एक दशक के नवाचार का परिणाम है, जो प्राथमिक रोगी मॉडल और AI को जोड़ती है । इससे उन बीमारियों के मूल कारणों को लक्षित करने वाली अधिक प्रभावी चिकित्सा (थेरेपी) विकसित करने की उम्मीद है, जो दुनिया भर में लाखों लोगों को प्रभावित करती हैं।