Berg将对健康人群及各种乳腺癌亚型人群的组织样本进行测序,能获得正常细胞和癌细胞中关于蛋白质、细胞生理进程和突变的基因组信息和其它信息。 这些数据将与患者已知病史结合并送入Berg的人工智能平台,这将获得包括健康的模型以及病变组织的模型的模型。该平台的算法将有助于发现生物标志物或药物靶点,能用于血液检测来筛查乳腺癌。 Berg 公司的总裁兼CEO Niven Narain 说,获得数据后,Berg将运用这些数据来做假设,这个假设与药物发现的正常进程相反。 像AtomWise、Insilico医学和TwoXAR等初创企业也在采取类似的方法,即使用定制AI平台以帮助减少传统药物研发中的部分假设工作。 Narain认为,现在还存有一些研究人员没有识别出的乳腺癌亚型,他希望Berg能识别那些未知乳腺癌亚型以及已知亚型的药物靶点。该研究成果所发现的关键性生物标志物,可应用于乳腺癌筛查的血液检测中,这种方式相比传统的组织穿刺过程更少侵略性。 用于乳腺癌治疗的靶向药被称为赫赛汀,该靶向药效果很好但是并不能用于所有病人,这是因为它们是为肿瘤内的特定基因突变设计的。在乳腺癌患者中,有25%左右患有亚型HER2阳性疾病,当这类疾病处于早期时,赫赛汀能有效发挥作用。但不是所有患者用赫赛汀有反应,这也表明还有其他生物因素在起作用,Narain说。 目前,Berg已经使用其AI平台来识别以及推进研发实验药物,这种药物很可能减缓或者逆转癌细胞的生长。该研究药物目前与常见癌症药物一起,应用于II期晚期胰腺癌临床试验。
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