纽约-美国-斯洛文尼亚生物信息学公司Genialis计划利用其最近的1300万美元A轮融资是在没有外部合作伙伴的帮助下，开发自己的基于生物标志物的癌症诊断模型。
公司联合创始人兼首席执行官Rafael Rosengarten表示:“这些产品将成为我们的关键产品。“(我们将)采用生物标志物模型，为新的热门治疗领域解决问题，并将其推向市场。”
迄今为止，该公司已利用其技术为生物制药公司分析临床试验数据，以vwin德赢ac米兰合作指导未来的试验设计，并支持诊断公司的生物标志物分析商业化。这一战略转变将使Genialis与其他大型制药公司直接竞争。
该公司在波士顿和斯洛文尼亚的卢布尔雅那设有两个总部，一直在开发基于机器学习和高通量组学数据的癌症患者分类器，以帮助预测对靶向治疗的反应。
罗森加滕将Genialis描述为一家“计算精确医疗公司”。该公司的核心ResponderID技术平台可以识别和验证vwin德赢ac米兰合作预测性生物标志物，以支持诊断和治疗的发展。
他说:“我们确实在弥合生物技术市场这两个截然不同的领域之间的差距。”vwin德赢ac米兰合作
ResponderID本质上是一个预测算法的集合。一种支持从RNA测序数据中称为肿瘤突变负担，而另一种则称为某些癌症的标准护理生物标志物，如微卫星不稳定性。
罗森加滕补充说:“我们的大愿景是，通过ResponderID, Genialis将成为一家平台技术公司，通过这种方式将药物开发诊断连接起来，使每个vwin德赢ac米兰合作患者要么获得目前对他们最有效的药物，要么从患者身上了解我们需要开发什么药物来帮助他们和其他像他们一样的人。”“从一个肿瘤样本或一次抽血，一次测序或测序分析，我们可以了解我们需要做什么来积极影响患者的生活。”
到目前为止，人工智能在诊断方面的大部分成功都来自Owkin和PaigeAI等公司的图像分析。罗森加滕公司希望在基于测序数据的人工智能诊断开发方面走在前列。
竞争包括罗森加滕所说的“自己动手的人”——拥有自己生物标志物发现和建模业务的制药公司。其他竞争对手包括BC平台、Syapse、M2Gen和Zephyr AI等AI平台公司。
在某种程度上，Genialis也在与那些在服务之外提供数据分析的基因组测序实验室竞争，不过罗森加腾认为，Caris Life Sciences、Ambry Genetics、Guardant Health、Tempus和罗氏基金会医药(Roche’s Foundation Medicine)等公司是“天然的合作伙伴和合作者”，他预计今年晚些时候会宣布新的合作伙伴关系。
Rosengarten乐观地认为，在这个领域，各种公司都有发展空间。他说:“有太多的疾病要治疗，太多的问题要解决，太多的输入技术要掌握。”
Genialis”关键合作伙伴oncwerna Therapeutics是一家总部位于马萨诸塞州沃尔瑟姆的生物制药公司，前身为Oncologie。自2020年以来，两家公司一直在应用机器学习和神经网络对RNA-seq数据中的基因表达签名进行建模，以评估和预测胃癌的生物标志物。
Rosengarten表示，他们与oncener的合作使Genialis在三个方面验证了自己的工作:技术本身，将大量RNA-seq带到护理点的监管合规，以及Genialis正在转向的商业模式。vwin德赢ac米兰合作罗森加滕表示，在监管方面，Genialis已帮助oncener获得美国食品和药物管理局(fda)的批准，将人工智能作为即将进行的临床试验的一部分。
Genialis是医疗保健人工智能联盟的创始成员，Rosengarten是该组织的董事会成员。他说，参与联盟可以让像Genialis这样的小公司通过与FDA和欧洲药品管理局的对话跟上监管的发展和变化。
onccerna拥有100基因Xerna TME泛癌组该公司与Genialis合作开发了一种检测方法，并将其授权给了Qiagen和Exact Sciences等主要诊断公司，但这项工作使Genialis有可能开发自己的诊断模型并将其授权出去。
罗森加滕说:“技术验证、监管验证，以及制药公司和诊断公司想要这样算法的真实市场的潜力，让我们意识到，如果我们有资金来构建这些算法，我们可以做得更多，不仅仅是为一个客户，而是为我们自己。”
A轮融资的部分收益将用于扩大美国的商业和运营规模，而其他部分将用于支持内部研发活动。
Genialis在公告中表示，A轮融资总额“超过1300万美元”，但没有透露更多细节。1月31日申请美国证券交易委员会的报告显示，截至当日，该公司已出售了近1390万美元证券中的1140万美元。
Rosengarten表示，该公司去年年初开始融资，“不久前”刚刚完成了本轮融资。他解释说，在完成最近工作的验证期间，Genialis一直在等待宣布A轮。
虽然Genialis在神经退行性疾病和免疫学方面确实有持续的合作，但在新资金的推动下，其内部的核心研发重点是肿瘤学。罗森加滕预测:“当我们到达下一个拐点时，我们将看到我们的平台可以扩展到任何地方。”“我认为这是我们开始拓展的地方。”
罗森加滕表示，该公司将在未来一两年筹集“巨额B轮融资”。
他将该公司的战略称为“以人为本”的方法，这意味着即使数据“混乱”，特别是在临床环境中，也要专注于人类生物学。
他解释说:“你必须真正走出自己的方式来建立反映有意治疗人群的数据集。”“首先要确保我们的模型适用于真人。”
“以人为本”也是运营方面的核心价值观，因为他希望Genialis被视为一个伟大的工作场所。据罗森加滕介绍，该公司目前有近30名员工，这是一个“以技术为主”的团队，包括生物信息学家、数据科学家、生命科学家和运营人员。大多数技术员工都在斯洛文尼亚。
现在的Genialis已经和之前大不相同了种子轮230万美元在2017年。
罗森加滕说:“当我在2018年接任首席执行官时，我们确实朝着与治疗相关的研发方向努力。“我们开始更直接地与临床阶段的制药公司合作，解决他们针对不同患者群体开发药物的问题。”
Genialis正试图扩展到靶标识别领域，因为它试图解决没有有效治疗方法的疾病。
虽然该公司声称其技术可以从基本上任何数据类型中识别生物标志物，但目前vwin德赢ac米兰合作主要集中在RNA-seq数据上。
罗森加滕说:“目前我们真的很喜欢RNA测序。”“它往往比DNA更具有表型。我们认为它能更好地代表那些潜在的(生物过程)。我们认为它能更全面地说明个体患者之间的差异。”
虽然从实验室的角度来看，RNA-seq已经商品化，但罗森加滕认为它处于支持诊断测试和设备的监管提交的“前沿”。
临床数据来自公共资源、制药合作伙伴和医院合作伙伴，其中包括佛罗里达州的莫菲特癌症中心。Genialis联合创始人兼首席技术官Miha Stajdvwin德赢ac米兰合作ohar表示，该公司拥有专利技术，可以将来自不同来源的数据规范化，以解决偏见问题。他补充说，其他专利包括为机器学习准备原始测序数据的预处理。
ResponderID起源于早期的软件Genialis Expressions，它仍然是ResponderID的核心，充当数据聚合器的角色。
“随着新的数据集被添加到表达式中，它们的价值会呈指数级增长，”Stajdohar解释道。几百个样本的新集合本身可能没有那么大的价值，但当与平台上已经存在的另外10,000个样本结合在一起时，会增加更多的价值。
Stajdohar说:“我们可以使用其他数据来训练模型，然后在我们从客户那里获得的几百个临床样本上验证模型，如果你从这些样本开始，我们就无法做到这一点。”