ความร่วมมือ

Pierre Fabre นำ AI และหุ่นยนต์ของ XtalPi มาใช้ค้นคว้ายา

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Laboratoires Pierre Fabre และ XtalPi ประกาศเมื่อวันที่ 9 พฤศจิกายน 2026 ว่าได้ทำข้อตกลงเพื่อค้นหาสารออกฤทธิ์โมเลกุลขนาดเล็กชนิดใหม่ที่มีศักยภาพเป็นยาทดลองทางคลินิกในโครงการวิจัยหลายโครงการ XtalPi จะสนับสนุนขีดความสามารถด้าน AI แบบบูรณาการและแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ ขณะที่ Pierre Fabre จะคัดเลือกและพัฒนาสารประกอบสำหรับโรคมะเร็ง และอาจรวมถึงโรคผิวหนังกับโรคหายาก

ทั้งสองบริษัทมุ่งเน้นงานนี้ไปที่เป้าหมายที่ท้าทายและยากต่อการพัฒนายามาแต่เดิม ซึ่งทั้งสองบริษัทเห็นว่าเป็นประเด็นที่ยังมีความต้องการทางการแพทย์ที่ไม่ได้รับการตอบสนองอย่างมาก และมีโอกาสสูงสำหรับการค้นคว้ายานวัตกรรม

จุดเน้นดังกล่าวช่วยให้เห็นบริบทของเป้าหมายที่บริษัทต่าง ๆ ระบุไว้ นั่นคือการเร่งค้นหาสารที่มีคุณภาพสูงและมีศักยภาพเป็นยาทดลองทางคลินิก การให้ความสำคัญทั้งกับคุณภาพและความรวดเร็วหมายความว่า ผลลัพธ์ที่มุ่งหวังคือสารประกอบที่มีคุณสมบัติเพียงพอจะพัฒนาเป็นยาทดลองทางคลินิกในด้านที่การค้นคว้ายาทำได้ยาก

หน้าที่ด้านการออกแบบและพัฒนา

XtalPi จะรับผิดชอบการออกแบบ de novo ซึ่งหมายถึงการสร้างโครงสร้างโมเลกุลใหม่ และส่งมอบยารักษาโรคโมเลกุลขนาดเล็กชนิดใหม่ที่มุ่งเป้าไปยังเป้าหมายซึ่งยังไม่มีการเปิดเผย ขีดความสามารถด้าน AI แบบบูรณาการและแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ของบริษัทจึงจะมีบทบาทในช่วงต้นของกระบวนการค้นคว้าร่วมกัน โดยโมเลกุลที่ได้จะเข้าสู่ขั้นตอนการคัดเลือกของ Pierre Fabre

Pierre Fabre จะนำความเชี่ยวชาญด้านชีววิทยาของโรค การค้นคว้า การวิจัยเชิงแปลผล และการพัฒนาทางคลินิกมาใช้คัดเลือกและพัฒนาสารประกอบที่มีแนวโน้มดีที่สุด นอกจากนี้ บริษัทยังจะรับผิดชอบการพัฒนาทางคลินิกและเชิงพาณิชย์ในขั้นต่อไปด้วย ข้อตกลงนี้จึงทำให้ Pierre Fabre มีบทบาทต่อเนื่องตั้งแต่การตัดสินใจคัดเลือกไปจนถึงแนวทางการพัฒนาในระยะหลัง ขณะที่หน้าที่ที่กำหนดไว้ของ XtalPi ยังคงเป็นการออกแบบและส่งมอบโมเลกุลต้นแบบ

เป้าหมายในการเร่งกระบวนการนี้ครอบคลุมหลายโครงการในด้านมะเร็งวิทยาอย่างชัดเจน และอาจขยายไปยังด้านการรักษาอื่น ๆ ด้วย ขอบเขตดังกล่าวเปิดโอกาสให้ประเมินแบบออกแบบของแพลตฟอร์ม XtalPi ในบริบทการวิจัยหลายรูปแบบ โดยอาศัยความเชี่ยวชาญด้านชีววิทยาของโรคและการวิจัยเชิงแปลผลของ Pierre Fabre

การชำระเงินและกลยุทธ์ด้าน R&D

ข้อตกลงนี้ประกอบด้วยเงินจ่ายล่วงหน้า การจ่ายเงินตามหลักชัยหลายงวด และการมีส่วนร่วมในผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นในขั้นต่อ ๆ ไป

สำหรับ Laboratoires Pierre Fabre ข้อตกลงนี้เป็นส่วนเสริมเชิงกลยุทธ์ในแผนงานด้าน R&D และช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้ขีดความสามารถในการค้นคว้ายา Francesco Hofmann หัวหน้าฝ่ายวิจัยและพัฒนายาของ Laboratoires Pierre Fabre กล่าวถึงความเชี่ยวชาญด้าน AI ของ XtalPi ว่า “เป็นส่วนเสริมที่สำคัญอย่างยิ่งต่อแผนงานด้านข้อมูลและ AI ของ R&D และกลไกการค้นคว้ายาของเรา”

สำหรับ XtalPi ความร่วมมือนี้ช่วยผลักดันความพยายามในการนำ AI และหุ่นยนต์มาใช้ค้นคว้ายาแบบ de novo เหตุผลที่ทั้งสองฝ่ายระบุไว้นั้นส่งเสริมกัน: Pierre Fabre เพิ่มองค์ประกอบการค้นคว้าที่ใช้ AI เข้ามาในแผนงานวิจัย ขณะที่ XtalPi นำแพลตฟอร์มของตนไปใช้ในโครงการด้านการรักษาที่ดำเนินการร่วมกับพันธมิตร และมีแนวทางที่ชัดเจนสู่การพัฒนาทางคลินิกและเชิงพาณิชย์

บททดสอบสำคัญอยู่ที่การส่งต่องานระหว่างการออกแบบโมเลกุลกับการพัฒนา สำหรับเป้าหมายที่ขัดขวางการค้นคว้ายามาโดยตลอด คุณค่าของความร่วมมือนี้ขึ้นอยู่กับว่าโมเลกุลที่ XtalPi ออกแบบจะกลายเป็นสารประกอบที่ Pierre Fabre เห็นว่ามีแนวโน้มดีพอจะนำไปพัฒนาต่อหรือไม่ และท้ายที่สุด สารเหล่านั้นจะตอบโจทย์เป้าหมายของทั้งสองบริษัทในการสร้างยาทดลองทางคลินิกคุณภาพสูงสำหรับด้านที่ยังมีความต้องการทางการแพทย์ที่ไม่ได้รับการตอบสนองหรือไม่

นาโอมิ ครีสต์ เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI ซึ่งครอบคลุมถึงปัญญาประดิษฐ์ในด้านเภสัชกรรม การค้นพบยา และการวิจัยระดับโมเลกุล งานของเธอเน้นไปที่วิธีการที่โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เร่งการระบุเป้าหมาย การทดสอบสารประกอบ การวิเคราะห์โครงสร้างโปรตีน และการทำงานของการวิจัยทางคลินิกทั่วทั้งอุตสาหกรรมเภสัชกรรม

ด้วยมุมมองทางวิทยาศาสตร์และเป็นระบบ นาโอมิ ตรวจสอบว่าเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักรถูกนำไปใช้กับเคมี ชีววิทยา และเภสัชวิทยาเพื่อลดระยะเวลาการพัฒนาและปรับปรุงอัตราความสำเร็จในการค้นพบยา เธอให้ความสนใจเป็นพิเศษกับการตรวจสอบ การทำซ้ำ และการพิจารณาในด้านกฎระเบียบ โดยเน้นย้ำถึงความก้าวหน้าที่มีหลักฐานมากกว่าการอ้างสิทธิ์ที่เป็นเพียงการคาดเดา

บทความที่เขียนโดยนาโอมิ ครีสต์ถูกสร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้อง ความชัดเจน และการรายงานที่มีความรับผิดชอบเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการปรับปรุงการวิจัยและพัฒนายา