Turbine et Daiichi Sankyo étendent leur collaboration en matière de découverte d'ADC
« Les essais virtuels offrent un espace de recherche quasi infini et réduisent considérablement le nombre d'expériences en laboratoire nécessaires. »
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Turbine, une entreprise spécialisée dans la biologie virtuelle, a annoncé l’élargissement de sa collaboration avec Daiichi Sankyo à la suite de la réussite d’un premier programme de faisabilité visant à évaluer les capacités de modélisation prédictive de Turbine pour le développement d’ADC. Les deux parties utiliseront la plateforme de biologie virtuelle vLab™ de Turbine pour mener des « Virtual Assays » (expériences informatiques simulant des réponses biologiques dans un grand nombre de conditions) afin d’accélérer les programmes de découverte d’ADC de Daiichi Sankyo et d’en réduire les risques. Cette collaboration jette également les bases d’un apprentissage itératif, dans lequel les expériences simulées guident la génération efficace de données, tandis que la validation expérimentale alimente en retour des modèles computationnels en constante amélioration. Chaque cycle « lab-in-the-loop » affine encore davantage les essais virtuels, créant un effet d’apprentissage cumulatif à mesure que de nouvelles données expérimentales renforcent la base de connaissances qui sous-tend les prédictions et les décisions ultérieures dans le cadre de la découverte d’ADC.
Le programme de faisabilité initial a permis d’établir une relation de confiance dans l’approche de modélisation prédictive de Turbine, démontrant sa capacité à générer des informations pertinentes pour la recherche et le développement des ADC. Ces résultats ont donné l’assurance nécessaire pour étendre la collaboration : la plateforme vLab™ de Turbine est désormais appliquée aux programmes ADC propriétaires de Daiichi Sankyo afin d’explorer des mécanismes biologiques complexes et de soutenir la prise de décision fondée sur les données tout au long de la découverte des ADC.
À mesure que les pipelines d’ADC se développent, le choix des stratégies optimales en matière de charge utile, de combinaison, d’indication et de biomarqueurs est devenu un défi majeur dans la R&D en oncologie, d’autant plus que les nouvelles classes de charges utiles introduisent une complexité supplémentaire. Les approches expérimentales traditionnelles ne permettent d’aborder qu’une fraction de l’énorme espace de recherche biologique nécessaire pour optimiser ces décisions. La plateforme vLab™ de Turbine relève ce défi en permettant aux scientifiques de simuler des expériences à l’échelle computationnelle, d’identifier des hypothèses étayées par des preuves mécanistiques et de hiérarchiser les candidats les plus prometteurs en vue d’une validation expérimentale. Le « laboratoire sans limites » de Turbine est une plateforme facile à utiliser, ne nécessitant aucun code, dotée de workflows collaboratifs et de visualisations interactives. Les ensembles de données in silico ainsi obtenus peuvent être intégrés aux processus de R&D existants afin d’accélérer la prise de décision.
« Les essais virtuels offrent un espace de recherche quasi infini et réduisent considérablement le nombre d’expériences en laboratoire physique nécessaires. Nous sommes convaincus que l’expérimentation in silico deviendra la condition préalable au travail en laboratoire physique et le catalyseur de l’ensemble des pipelines de R&D, transformant ainsi la productivité de la R&D », a déclaré Szabolcs Nagy, PDG et cofondateur de Turbine. « Avec vLab™, nous avons déjà collaboré avec des partenaires tels qu’AstraZeneca et MSD (Merck & Co.) pour générer des connaissances mécanistiques et hiérarchiser les cibles et les biomarqueurs au sein de populations de patients définies. Cette collaboration reflète l’engagement commun de Turbine et de Daiichi Sankyo à mettre l’innovation au service de l’amélioration de la prise de décision dans le domaine de la découverte des ADC. Nous sommes ravis d’étendre cette collaboration aux programmes propriétaires de Daiichi Sankyo et de combiner ses données et son expertise en matière d’ADC avec la plateforme vLab de Turbine afin d’accélérer la découverte de nouveaux traitements contre le cancer. »
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