药物开发成本高昂、耗时且充满风险。大多数人都认为人工智能是解决这一问题的一部分，但转化率一直不尽如人意。有一家公司决心改变这一现状，其细胞模拟平台已被大型制药公司和小型生物技术公司用于预测未见的生物学现象。作者：Miranda McLaren，发布于2024年12月2日。
我们已经看到了这些统计数据。药物开发的失败率非常高，大约90%的候选药物未能达到预期效果。在肿瘤学领域，研发失败尤为严重，估计失败率为95%以上，这主要是由于药物在临床前研究中表现出积极结果，但在患者中却无效。[i] 肿瘤学试验的成本通常高于其他治疗领域的试验，最近的估计表明，行业每年在不成功的癌症药物上花费约600亿美元。[ii]
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用于预测疗法或靶点在患者中如何发挥作用的人工智能解决方案可以帮助优化真实实验并减少研发失败。但它们究竟是如何工作的？是否足够准确以真正解决药物开发挑战？下载此白皮书了解Turbine的模拟细胞平台背后的激动人心的技术，包括四个深入的案例研究，证明模型预测未见生物事件的能力。
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