Parse Biosciences et Nomic annoncent un jeu de données multimodal de 100 millions de cellules, prêt pour l’IA, dédié à la biologie immunitaire
Parse Biosciences et Nomic annoncent un jeu de données multimodal de 100 millions de cellules, prêt pour l’IA, dédié à la biologie immunitaire
Jeu de données de perturbation, pouvant faire l'objet d'une licence, permettant d'intégrer des transcriptomes et des données protéomiques du sécrétome, afin de mieux comprendre la réponse immunitaire humaine
SEATTLE et MONTRÉAL--(BUSINESS WIRE)--Parse Biosciences, fournisseur de premier plan de solutions de séquençage unicellulaire évolutives et accessibles, et société du groupe QIAGEN, et Nomic Bio, leader du profilage protéomique à haut débit, annoncent aujourd'hui un partenariat visant à créer « Cascade », un jeu de données de référence portant sur 100 millions de cellules, afin de mieux comprendre la réponse immunitaire humaine. La taille et la richesse de ce jeu de données offriront aux partenaires du secteur pharmaceutique des connaissances approfondies sur la biologie immunitaire, tant au niveau cellulaire qu'au niveau des protéines. Ils pourront ainsi accélérer l'identification et la validation de nouvelles cibles thérapeutiques.
Cascade a d'ores et déjà suscité des engagements de la part de partenaires fondateurs issus d’entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques de premier plan, notamment GSK, Pfizer, Sanofi, Graph Therapeutics et Turbine. Cela fait état de la demande en données immunologiques multimodales à grande échelle au service de la découverte de médicaments.
Cascade est un jeu de données multimodal de perturbation qui saisit la réponse des cellules immunitaires aux traitements à différents moments. Il s'agit de la plus grande ressource du genre, prête pour l'IA, pour la modélisation immunitaire. Ce jeu de données combinera 100 millions de données de séquençage unicelullaire de l'ARN avec plus de 11 000 données protéomiques du sécrétome, permettant de comprendre comment différents types de cellules immunitaires réagissent à plus de 150 000 conditions de perturbation, individuelles ou combinées, impliquant des cytokines et des médicaments. En associant les données transcriptomiques et protéomiques des mêmes réponses immunitaires dans le temps, Cascade offrira aux chercheurs une vision sans précédent des mécanismes qui régissent la signalisation cellulaire du système immunitaire humain. Un manque crucial de données sera ainsi comblé pour la construction de modèles cellulaires virtuels prédictifs.
La génération des données de séquençage unicelullaire de l'ARN sera effectuée au sein du GigaLab de Parse, un laboratoire de services à haut débit pouvant assurer le profilage de milliards de cellules par an. Ces données seront associées à des données protéomiques du sécrétome, générées via la plateforme Omini 1000 de Nomic, qui permettra de mesurer plus de 1 000 protéines sécrétées dans l’ensemble des échantillons.
« La modélisation par intelligence artificielle appliquée à la biologie se heurte à un goulot d’étranglement des données. Malgré leur rôle central dans la découverte de médicaments, il existe étonnamment peu de données disponibles permettant de mesurer la réponse immunitaire humaine face à des perturbations clés, telles que celles induites par des cytokines ou d’autres substances médicamenteuses. Cascade constitue une étape essentielle permettant de mettre en lumière ces interactions ; nous espérons ainsi améliorer radicalement la puissance prédictive des modèles d’IA de nos partenaires », a déclaré Charlie Roco, cofondateur et CTO chez Parse Biosciences.
« Les modèles d'IA de biologie immunitaire doivent saisir non seulement la manière dont les états cellulaires évoluent, mais également les signaux protéiques que les cellules utilisent pour communiquer », a déclaré Milad Dagher, co-fondateur et CEO de Nomic Bio. « Cascade associe des mesures quantitatives résolues en temps des protéines à des données unicellulaires à une échelle permettant aux chercheurs de modéliser l'évolution des réponses immunitaires et prédire leur modification en cas de nouvelles perturbations. »
Parse et Nomic continuent d'intégrer de nouveaux partenaires. Pour toute demande de licence, rendez-vous sur www.parsebiosciences.com/cascade.
À propos de Nomic Bio
Nomic a été fondée dans le but de simplifier la mesure des phénomènes biologiques et de permettre aux scientifiques de prolonger la vie humaine, en rendant la protéomique accessible, évolutive et courante. Grâce à sa technologie exclusive nELISA®, Nomic fournit des données protéiques quantitatives, à grande échelle et à moindre coût, afin d’accélérer la découverte, le développement et la transposition clinique. Son offre de service de bout en bout associe un contenu flexible, un accompagnement par des experts et des résultats prêts à être analysés, facilitant ainsi une intégration fluide de la protéomique à toutes les étapes du développement de médicaments et de biomarqueurs. La mission de Nomic est de rendre la protéomique omniprésente dans la biologie moderne. Pour en savoir plus, rendez-vous sur nomic.bio ou suivez-nous sur LinkedIn.
À propos de Parse Biosciences
Parse Biosciences, une filiale de QIAGEN, est une société internationale spécialisée dans les sciences de la vie qui œuvre à accélérer les progrès dans les domaines de la santé humaine et de la recherche scientifique. Grâce à ses solutions pionnières, Parse donne aux chercheurs les moyens d’effectuer des activités de séquençage unicellulaire à une échelle et avec une simplicité inégalées, permettant ainsi des avancées dans le traitement du cancer, la réparation des tissus, la thérapie par cellules souches, les maladies rénales et hépatiques, le développement cérébral et le système immunitaire.
Le texte du communiqué issu d’une traduction ne doit d’aucune manière être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue d’origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.
Contacts
Kaitie Kramer
kkramer@parsebiosciences.com | 858.504.0455


