Loading article…
 | |
| 業界 | バイオテクノロジー |
|---|---|
| 設立 | 2016年8月3日 |
| 創設者 | トーマス・クロゼル、ジル・ウェインリブ |
| 本部 | パリ 、フランス |
サービスエリア | 米国、フランス、英国、スイス、ドイツ、スペイン |
| 製品 | MSIntuit CRC、RlapsRisk BC |
| サービス | AI創薬、AI医薬品開発、AI診断 |
従業員数 | 350（2023） |
| Webサイト | owkin.com |
Owkinは、人工知能を使用して新しい治療法を特定し、臨床試験を最適化し、AI診断を開発するAIバイオテクノロジー企業です。 [1] [2]同社は、プライバシー保護技術の一種であるフェデレーテッドラーニングを使用して、学術機関や病院からのマルチモーダル患者データにアクセスし、医薬品の発見、開発、診断のためのAIモデルをトレーニングしています。Owkinは、世界中の製薬会社と協力して、治療プログラムを改善しています。[3]
歴史
オウキンは、スイスのバイオテクノロジー企業アクテリオンの創業者ジャン＝ポール・クロゼルとマルティーヌ・クロゼルの息子で臨床研究医のトーマス・クロゼルと人工知能の教授ジル・ウェインリブによって2016年に設立されました。 [4]
オウキンは2021年11月にフランスのバイオ医薬品会社サノフィから1億8000万ドルの投資を受け、2億5500万ドル以上を調達し、評価額10億ドル以上の「ユニコーン」スタートアップとなった。[5]
テクノロジー
フェデレーテッドラーニング
Owkinは、分散型機械学習技術であるフェデレーテッドラーニングを使用して、複数のデータプロバイダーで機械学習モデルをトレーニングします。[6] [7] [8]フェデレーテッドラーニングにより、データプロバイダーはデータを移動または共有することなく共同作業を行うことができます。[8] [7]
MELLODDYプロジェクトは、Owkin氏、製薬会社10社、その他6社のパートナーが参加したイニシアチブで、フェデレーテッドラーニングを適用し、独自のデータを共有することなくデータセットでAIをトレーニングしました。[ 9] [8] [10]その目的は創薬の改善であり、彼らはMELLODDY（Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery）と呼ばれる共有プラットフォームを構築しました。[9] [10] [8]プロジェクトの最初の結果は2022年7月に発表されました。[8]
転移学習
転移学習は、あるタスクで事前にトレーニングされたモデルを別の関連タスクで使用できるようにする機械学習技術です。[11] Owkinは転移学習を使用して、非常に小さなデータセットを処理します。[11] Owkinのモデル（CHOWDER）は、腫瘍などの非常に低レベルの視覚パターンに依存している高レベルのグラフィックパターンを理解し、腫瘍の視覚パターンを完全に学習することができます。[12]
製品とサービス
MSIntuit CRC
MSIntuit CRCは、大腸がんの診断と治療を改善するためのAI搭載デジタル事前スクリーニング診断ツールです。 [13]大腸がんの重要なゲノムバイオマーカーであるマイクロサテライト不安定性（MSI）を検査します。[13] MSIntuit CRCは、欧州連合全体での使用が承認されています。[14] 2023年に盲検検証を受けましたが、これはフランス最大の病理学ラボネットワークであるMedipath内で利用可能であることが一因となっています。[1]
Dx RlapsRisk BC
Dx RlapsRisk BCはAIを使用して、乳がん患者が初期治療から数年以内に再発するかどうかを予測します。[14]病理学者や腫瘍学者は、乳がん患者に適切な治療経路を決定するためにこれを使用します。[14]
パートナーシップ
アムジェン
オウキンはアムジェン社と協力し、AIが心血管疾患の予測を改善する能力をテストした。[3]
サノフィ
2021年11月、オーキンはサノフィと戦略的提携を結んだ。[15]この提携には、1億8000万ドルの株式投資と、4つの異なるがんに対するサノフィの腫瘍学の取り組みに焦点を当てた9000万ドルの発見開発パートナーシップが含まれていた。[16]サノフィはオーキンの技術を使用して、新しいバイオマーカーと治療標的を見つけ、予後モデルを構築し、治療への反応を予測した。[17]
ブリストル・マイヤーズスクイブ
2022年6月、オウキンはブリストル・マイヤーズスクイブと戦略的提携を結び、より正確で効率的な臨床試験の設計を支援しました。[17]このコラボレーションは当初、心血管疾患に焦点を当てていましたが、他の治療領域のプロジェクトに拡大する可能性があります。[18]
MSD
2023年12月、オウキンはMSDと戦略的提携を結び、免疫療法に適した患者を特定するために使用できるAIを搭載したデジタル病理診断をEU市場向けに開発・商品化しました。[19]
セルヴィエ
2023年10月、オーキンとセルヴィエは、腫瘍学やその他の疾患領域における「より標的を絞った治療法」の開発に焦点を当てた複数年にわたるパートナーシップを開始しました。[20]パートナーシップの最初の2つのプロジェクトは、トランスレーショナル医療とデジタル病理学でした。[20]
モザイク
MOSAIC（Multi Omic Spatial Atlas in Cancer）は、Owkin、Nanostring Technologies、ピッツバーグ大学、Gustave Roussy、ローザンヌ大学病院、Uniklinikum Erlangen/ Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg、Charité-Universitätsmedizin Berlinによって設立されました。[21] [22]空間オミクス、マルチモーダル患者データ、人工知能を使用し、「腫瘍の構造に関する前例のない情報を提供」し、新しい治療法を導くことを目指しています。[22] [21]
出版物
Owkin 氏の AI/ML に関する研究は、機械学習の方法論と、主に腫瘍学を中心としたさまざまな疾患領域の予測モデルの開発に焦点を当てた多数の出版物につながっています。
- Courtiol, Pierre et al.「深層学習による中皮腫の分類が患者の転帰予測を改善する」Nat Med 25, 1519–1525 (2019) [23]
- Schmauch, Benoît et al.「全スライド画像から腫瘍のRNA-Seq発現を予測するディープラーニングモデル」Nature Communications第11巻、論文番号：3877（2020）[24]
- Jean Ogier du Terrailら「トリプルネガティブ乳がんの術前化学療法に対する組織学的反応を予測するための連合学習」Nat Med（2023）。10.1038/s41591-022-02155 [25]
- Saiilard et al.、「Pacpaint：組織学に基づく深層学習モデルが膵臓腺癌の広範な腫瘍内分子異質性を明らかにする」Nat Commun 14、3459（2023）[26]
- Saillard et al.、「大腸癌組織学スライドからのMSI検出のためのAIベースの事前スクリーニングツールとしてのMSIntuitの検証」Nature Communications 14、6695（2023）[27]
- Saillardら、「組織学的スライドにおけるディープラーニングを用いた肝細胞癌切除後の生存率の予測」Hepatology 72（2020）[28]
受賞歴
- 2019 AI For Healthチャレンジ[29]
- 2020年ガリエン財団最優秀デジタルヘルス製品ノミネート[30]
- 2021 テック・フォー・グッド・アワード - 「健康」部門[31]
- 2021年フランス系アメリカ商工会議所会員表彰賞 - テクノロジー、スタートアップ、起業家委員会賞[32]
参考文献
- ^ ab 「AIが大腸がんのMSI検査の効率化に前進」AZoRobotics.com 2023年11月7日2023年12月14日閲覧。
- ^ Alston, Fiona (2023-03-31). 「フランスのAIバイオテクノロジーユニコーン企業Owkinが、がんの診断と治療のための3,300万ユーロのAI搭載精密医療プロジェクトを開始」www.tech.eu 。 2023年11月1日閲覧。
- ^ ab 「アムジェンとオウキンがAIを使用して心血管リスク予測を向上」。Contract Pharma 。 2021年12月29日閲覧。
- ^ 「Owkin heads to Basel」Basel Area Business & Innovation . 2021年12月29日閲覧。
- ^ Rosemain, Mathieu (2021-11-18). 「製薬会社サノフィ、フランスのAIスタートアップ企業Owkinに1億8000万ドルを投資」ロイター2021年12月29日閲覧。
- ^ Vinluan, Frank (2022-10-04). 「サノフィの幹部がAIバイオテクノロジー企業の製薬提携計画を強化するためオーキンに移籍」MedCity News . 2023-12-19閲覧。
- ^ ab Nanalyze (2020-01-27). 「Federated Learning を簡単に説明する - Nanalyze」www.nanalyze.com . 2023-12-19に閲覧。
- ^ abcde "L'apprentissage fédéré, le futur de la medecine basée sur les données - 心の健康". www.mind.eu.com 。2023 年 12 月 19 日に取得。
- ^ ab Wiggers, Kyle (2020-09-17). 「ノバルティスやメルクなどの大手製薬会社が、医薬品発見のための連合学習プラットフォームを構築」VentureBeat . 2024-01-11閲覧。
- ^ ab 「フェデレーテッドラーニングは病院の患者のデータを保護できる」。The Medical Futurist。2021年4月13日。 2024年1月2日閲覧。
- ^ ab outsourcing-pharma.com (2018-02-15). 「OWKINがAI駆動型創薬プラットフォームの拡張に向け1100万ドルを確保」outsourcing-pharma.com . 2024年1月2日閲覧。
- ^ チャーリー・サラード;デュボア、レミー。チタ、オウサマ。ロワゾー、ニコラ。ガルシア、ティエリー。エイドリアンセン、オーレリー。カルパンティエ、セヴリーヌ。レイレ、ジョエル。エネア、ダイアナ。フォン・ローガ、カタリーナ。カムン、オーレリー。ロサット、ステファン。ヴィスカート、コランタン。セフタ、メリエム。オフレ、ミカエル (2023-11-06)。 「結腸直腸癌の組織学スライドから MSI を検出するための AI ベースの事前スクリーニング ツールとしての MSIntuit の検証」。ネイチャーコミュニケーションズ。14 (1): 6695.土井:10.1038/s41467-023-42453-6。ISSN 2041-1723。PMC 10628260。
- ^ ab Thomas, Uduak (2023-11-10). 「Owkin's AI Diagnostic for Colonectal Cancer Takes Center Stage with Promising Validation Results」. GEN - 遺伝子工学およびバイオテクノロジーニュース. 2023-12-20閲覧。
- ^ abc 「乳がん、大腸がんの種類を識別するOwkin AIがEUの承認を獲得」。Fierce Biotech。
- ^ 「サノフィ、R&Dプラットフォーム開発会社Owkinと2億7000万ドルのがんAI契約を締結」Fierce Biotech。
- ^ 「製薬会社サノフィ、フランスのAIスタートアップ企業Owkinに1億8000万ドルを投資」ロイター。
- ^ ab Burroughs、Tasmin Lockwood、Callum。「独占：医療AIスタートアップのOwkinが、製薬大手のBristol Myers Squibbとの薬物試験強化に向けて準備を進め、8000万ドルを確保」。Business Insider 。 2024年1月4日閲覧。
{{cite web}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク) - ^ 「BMS、臨床試験の改善にOwkinのAI/ML技術を採用」BioSpace 。 2024年1月4日閲覧。
- ^ 「OwkinとMSDがAIを活用したデジタル病理学で協力」pharmaphorum . 2024年3月1日閲覧。
- ^ ab 「OwkinがAIプラットフォーム向けに別の製薬会社と提携」pharmaphorum . 2024年3月14日閲覧。
- ^ ab 「ASCO：AI搭載MOSAICががんの3Dアトラスを構築」。pharmaphorum 。2024年3月6日閲覧。
- ^ ab outsourcing-pharma.com (2023-06-08). 「Owkinが空間オミックスプロジェクトに5000万ドルを投資、がん研究に革命を起こす」outsourcing-pharma.com . 2024年3月6日閲覧。
- ^ ピエール・コーティオル;モーシオン、チャールズ。モアリ、マタヒ。プロニア、エロディ。ピルサー、サミュエル。セフタ、メリエム。マンセロン、ピエール。トルド、シルヴァン。ザスラフスキー、ミハイル。ル・スタン、ノルウェン。ジラール、ニコラス。エレメント、オリヴィエ。ニコルソン、アンドリュー G.ブレイ、ジャン＝イヴ。フランソワーズ、ガラトー・サール（2019年10月）。 「深層学習に基づいた中皮腫の分類により、患者の転帰の予測が向上します。」自然医学。25 (10): 1519–1525。土井:10.1038/s41591-019-0583-3。ISSN 1078-8956。
- ^ シュマウフ、ブノワ;ロマニョーニ、アルベルト。プロニア、エロディ。サイラード、チャーリー。マイユ、パスカル。カルデラロ、ジュリアン。カムン、オーレリー。セフタ、メリエム。トルド、シルヴァン。ザスラフスキー、ミハイル。クローゼル、トーマス。モアリ、マタヒ。ピエール・コーティオル。ウェインリブ、ジル (2020-08-03)。 「スライド全体の画像から腫瘍の RNA-Seq 発現を予測するための深層学習モデル」。ネイチャーコミュニケーションズ。11 (1): 3877.土井: 10.1038/s41467-020-17678-4。ISSN 2041-1723。PMC 7400514。
- ^ オジェ・デュ・テライユ、ジャン;レオポルド、アルマンド。ジョリー、クレマン。ベギエ、コンスタンス。アンドリュー、マシュー。モーシオン、チャールズ。シュマウフ、ブノワ。トラメル、エリック W.ベンジェバー、エティエンヌ。ザスラフスキー、ミハイル。ウェインリブ、ジル。マイルド、モード。ジェルバゾーニ、ジュリー。ゲリン、ジュリアン。デュラン、ティエリー（2023年1月）。 「トリプルネガティブ乳がんにおける術前化学療法に対する組織学的反応を予測するための連合学習」。自然医学。29 (1): 135–146。土井:10.1038/s41591-022-02155-w。ISSN 1546-170X。
- ^ チャーリー・サラード;デルコート、フロール;シュマウフ、ブノワ。モワンドロ、オリヴィエ。スヴルチェク、マガリ。バルディエ＝デュパ、アルメル。エミール、ジャン・フランソワ。アヤディ、ミラ。ルブール、ヴァンシアーヌ。ルイ・ド・メスティエ。ハンメル、パスカル。ノイジレット、シンディ。バシェ、ジャン・バティスト。イオバンナ、フアン。デュセッティ、ネルソン (2023-06-13)。 「Pacpaint: 組織学に基づいた深層学習モデルにより、膵臓腺癌の広範な腫瘍内分子の不均一性が明らかになります。」ネイチャーコミュニケーションズ。14 (1): 3459.土井:10.1038/s41467-023-39026-y. ISSN 2041-1723。10264377。
- ^ チャーリー・サラード;デュボア、レミー。チタ、オウサマ。ロワゾー、ニコラ。ガルシア、ティエリー。エイドリアンセン、オーレリー。カルパンティエ、セヴリーヌ。レイレ、ジョエル。エネア、ダイアナ。フォン・ローガ、カタリーナ。カムン、オーレリー。ロサット、ステファン。ヴィスカート、コランタン。セフタ、メリエム。オフレ、ミカエル (2023-11-06)。 「結腸直腸癌の組織学スライドから MSI を検出するための AI ベースの事前スクリーニング ツールとしての MSIntuit の検証」。ネイチャーコミュニケーションズ。14 (1): 6695.土井:10.1038/s41467-023-42453-6。ISSN 2041-1723。PMC 10628260。
- ^ チャーリー・サラード;シュマウフ、ブノワ。ライファ、オメイマ。モアリ、マタヒ。トルド、シルヴァン。ザスラフスキー、ミハイル。プロニア、エロディ。アレクシス・ローラン。アマデオ、ジュリアナ。ルニョー、エレーヌ。ソマカレ、ダニエレ。ジオル、マリアンヌ。パウロツキー、ジャン＝ミシェル。ミューレ、セバスチャン。ルチアーニ、アラン（2020年12月）。 「組織スライドの深層学習を使用した肝細胞癌切除後の生存予測」。肝臓学。72 (6): 2000。土井:10.1002/hep.31207。ISSN 0270-9139。
- ^ メニャン、アイリス (2019-09-13). 「旅の始まりに注ぐ 3 つの情報: グッド・イン・テック、レ・ボンディシュール、そしてオウキン」。マディネス - Le Média pour comprendre l'économie de demain (フランス語) 。2024-01-30に取得。
- ^ Hamilton-Basich, Melanie (2020-10-05). 「Prix Galien 最優秀デジタルヘルス製品賞ノミネート作品発表」. 24x7 . 2024-01-30閲覧。
- ^ “Tech For Good Awards: découvrez les gagnants de l'édition 2021”. BFM ビジネス(フランス語) 。2024 年 1 月 26 日に取得。
- ^ 「2021 会員表彰賞、FACC-NY ネットワークにおける影響力のある取り組みを表彰」www.faccnyc.org 。2024年 1 月 26 日閲覧。