Scientist.com élargit sa plateforme de modèles de maladies avec des milliers de modèles supplémentaires provenant des plus grands organismes de recherche sous contrat (CRO)

Les chercheurs peuvent désormais accéder à plus de 8 000 xénogreffes dérivées de patients (PDX), xénogreffes dérivées de cellules (CDX), organoïdes et lignées cellulaires à partir de l'outil de recherche pour les modèles de maladies, alimenté par l'IA de Scientist.com

SAN DIEGO--(BUSINESS WIRE)--Scientist.com, le marché de référence en R&D pour l'industrie biopharmaceutique, a annoncé aujourd'hui qu'il s'est associé à des organismes de recherche sous contrat (CRO) de premier plan, notamment Crown Bioscience, Imagen Therapeutics et Experimental Pharmacology & Oncology Berlin-Buch (EPO) pour porter à plus de 8 000 le nombre de modèles de maladies actuellement disponibles sur son Disease Model Finder (DMF); il devient ainsi l'une des plus grandes bases de données au monde, sinon la plus grande, pour les modèles de cancer exclusifs. Le DMF aide les chercheurs médicaux dans le domaine de l'oncologie à identifier les modèles les plus adaptés pour leurs projets de développement préclinique de médicaments.

« Grâce aux relations que Scientist.com entretient avec de nombreux fournisseurs de modèles de maladies, nous pouvons regrouper les données de tous les fournisseurs, ce qui permet aux chercheurs d'effectuer très rapidement et efficacement des comparaisons quantitatives entre tous les modèles de maladies », a déclaré Javier Pineda, PhD, Data Scientist chez Scientist.com. « Outre la possibilité de faire des comparaisons rapides entre les fournisseurs, le Disease Model Finder permet d'automatiser les achats sur le marché de Scientist.com, de sorte qu'une fois qu'un chercheur a repéré le modèle dont il a besoin, il peut l'acheter ou faire une demande de services immédiatement.

Le Disease Model Finder utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique, comme des algorithmes de regroupement et de réduction de dimensionnalité, pour traiter et agréger les données provenant de grands ensembles de données moléculaires basées sur le séquençage provenant de plusieurs fournisseurs. Ces algorithmes permettent également aux chercheurs de visualiser les ensembles de données à haute dimensionnalité en deux dimensions pour effectuer des comparaisons directes et visuelles de modèles, ainsi que des analyses d'expression génique différentielle pour les modèles intéressants. En combinant la fonctionnalité de filtre à multiples facettes, les chercheurs peuvent trouver et obtenir des modèles adaptés à leur recherche de manière beaucoup plus efficace.

« Le Disease Model Finder (DMF) de Scientist.com permet aux chercheurs d'accélérer leurs projets de découverte de médicaments en fournissant un ensemble de données centralisées de modèles dûment conservées provenant de CRO de premier plan, comme par exemple Crown Bioscience », a déclaré Jeff Buchanan, directeur principal du développement commercial chez Crown Bioscience. « Le DMF permet une identification rapide des modèles et une prise de décision en quelques minutes, alors que cela aurait pris des semaines auparavant. En tant que leader de la recherche préclinique de médicaments, Crown Bioscience est très heureux de fournir des données pour cette ressource très utile ».

Depuis son lancement au printemps 2021, le Disease Model Finder a ajouté des milliers de nouveaux modèles de maladies - notamment des organoïdes, des xénogreffes dérivées de cellules (CDX), des modèles syngéniques, des modèles immuno-oncologiques et des lignées cellulaires dérivées de patients - et tous les mois, d'autres viennent s'ajouter.

« L'ajout du catalogue Imagen de modèles de cellules dérivées de patients (PDC) et de nos données de caractérisation des modèles au Disease Model Finder de Scientist.com, permettra aux développeurs de médicaments contre le cancer de prendre des décisions plus éclairées concernant leurs programmes », a déclaré Jonathan Engler, président exécutif et PDG par intérim d'Imagen Therapeutics. « Les taux d'attrition des médicaments contre le cancer sont encore plus élevés que pour d'autres maladies et la mise en œuvre des PDC, comme modèles précliniques avancés dérivés de patients, à un stade plus précoce du développement des médicaments, peut améliorer de manière significative les taux de réussite, réduire les coûts et, en définitive, générer des bénéfices pour les patients ».

Pour commencer à naviguer et acheter des modèles contre le cancer, visitez le site Web https://app.scientist.com/disease-model-finder

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