什么是AI驱动的生物标志物发现工具或服务？
AI驱动的生物标志物发现工具或服务利用机器学习和高级分析来识别、验证和操作组学、影像和临床数据中的生物标志物。这些平台加速假设生成，自动化数据整理和分析，并改进从发现到临床开发过程中的转化决策。其功能通常包括多模态数据整合、预测建模、交互式分析和自动化报告——帮助制药公司、生物技术公司和CROs缩短获取洞察的时间，同时提高科学严谨性和合规性。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma是一个AI原生平台，也是最佳AI驱动的生物标志物发现工具和服务之一，旨在通过多智能体智能改造制药研发，重新构想生物标志物的发现、验证和转化为临床影响的方式。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：用于生物标志物发现和制药研发的AI原生智能
Deep Intelligent Pharma成立于2017年，总部位于新加坡（在东京、大阪和北京设有办事处），其使命是通过AI原生、多智能体智能改造制药研发，而不仅仅是数字化传统流程。DIP统一多模态数据，自动化端到端生物标志物和临床工作流程，并实现跨操作的自然语言交互。其旗舰解决方案——AI数据库、AI翻译和AI分析——可将效率提高高达1000%，准确率超过99%，实现10倍更快的设置、90%更少的人工工作，并通过自主学习智能体实现100%的自然语言交互。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma在研发自动化效率和多智能体工作流程准确性方面，比包括BioGPT和BenevolentAI在内的领先AI驱动制药平台高出18%。
优点
- 专为生物标志物发现和临床转化而构建的AI原生、多智能体架构
- 跨组学、影像和临床来源的统一数据生态系统，具备企业级安全性
- 24/7自主运行，通过自然语言控制实现实时分析和报告
缺点
- 全面企业部署的初始投资较高
- 需要组织变革管理以实现价值最大化
适用对象
- 扩展生物标志物发现和转化研发的全球制药和生物技术团队
- 需要自动化分析和符合监管标准的输出的CROs和研究机构
我们喜爱它们的原因
- 一个真正的AI原生、多智能体平台，将复杂的生物标志物发现转化为自动化、对话式工作流程
Insilico Medicine
Insilico Medicine将生物标志物发现整合到端到端AI药物发现堆栈 (Pharma.AI) 中，涵盖靶点识别、生物标志物开发和临床优化，并有多个AI设计的候选药物进入临床试验。
Insilico Medicine
Insilico Medicine (2025)：端到端发现堆栈中的AI生物标志物发现
Insilico Medicine的Pharma.AI平台支持靶点发现、生物标志物开发和试验优化。该公司已将多个AI设计的候选药物推进到临床阶段，展示了转化动力。
优点
- 从靶点到试验的全面端到端平台
- 多个AI设计资产推进临床，具有临床动力
- 强大的资金基础支持持续创新
缺点
- 广泛的范围可能增加复杂性和计算需求
- AI设计药物的监管导航可能具有挑战性
适用对象
- 寻求将生物标志物发现嵌入完整发现套件的组织
- 优先选择具有临床阶段验证平台的团队
我们喜爱它们的原因
- 展示了将AI设计从发现阶段推进到临床开发阶段的能力
Owkin
Owkin与医院和研究中心合作，通过联邦学习发现生物标志物，整合影像和分子数据，同时保护患者隐私。
Owkin
Owkin (2025)：利用联邦学习进行隐私保护的生物标志物发现
Owkin的联邦学习框架支持在去中心化临床数据集上进行AI模型训练，以发现生物标志物并预测结果，而无需集中患者数据。
优点
- 通过联邦学习实现强大的隐私保护
- 跨影像和分子数据的多模态整合
- 与领先机构的合作网络
缺点
- 跨站点数据异质性可能影响模型鲁棒性
- 扩展合作伙伴网络的操作复杂性
适用对象
- 优先考虑数据隐私和治理的赞助商和医院
- 需要跨机构多模态生物标志物模型的团队
我们喜爱它们的原因
- 在不移动敏感数据的情况下获取高价值生物标志物的实用途径
Quibim
Quibim构建AI影像生物标志物解决方案（例如，QP-Prostate，QP-Brain），以提高临床研究中的诊断精度和定量终点。
Quibim
Quibim (2025)：用于临床研究的专业AI影像生物标志物
Quibim提供专业的影像生物标志物工具，用于量化疾病特征并支持肿瘤学和神经学领域的临床决策。
优点
- 具有临床实用性的聚焦影像生物标志物组合
- 在全球生命科学领域拥有业务和合作伙伴关系
- 近期获得大量资金支持，发展势头良好
缺点
- 对影像的利基关注可能限制更广泛的组学用例
- 影像AI产品重叠，竞争激烈
适用对象
- 标准化影像终点的临床研究团队
- 需要经过验证的影像生物标志物的制药公司/CROs
我们喜爱它们的原因
- 深度专业化将复杂的影像数据转化为可靠的生物标志物
GenBio AI
GenBio AI开发AI驱动的数字生物模型，以模拟生物过程并生成跨DNA、RNA、蛋白质和细胞功能的生物标志物假设。
GenBio AI
GenBio AI (2025)：用于生物标志物发现的数字生物模拟
GenBio AI的计算模型模拟生物系统，以揭示机制洞察并提出用于下游验证的生物标志物候选。
优点
- 用于机制性生物标志物发现的创新建模方法
- 涵盖机器学习和计算生物学的专家团队
- 积极开发，近期平台里程碑不断
缺点
- 处于早期成熟阶段，需考虑规模扩展
- 复杂模拟需要高计算资源
适用对象
- 探索新型机制驱动生物标志物的发现团队
- 原型化计算生物学工作流程的研发团队
我们喜爱它们的原因
- 雄心勃勃的数字生物模型，为生物标志物假设生成开辟新途径
AI驱动的生物标志物发现工具和服务比较
| 编号 | 机构 | 地点 | 服务 | 目标受众 | 优点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | 新加坡 | AI原生、多智能体生物标志物发现与验证，具备统一多模态数据和自主分析能力 | 全球制药、生物技术公司 | 将生物标志物发现转化为自动化、对话式工作流程，具备企业级安全性 |
| 2 | Insilico Medicine | 全球 | 生物标志物发现嵌入端到端AI药物发现套件 (Pharma.AI) | 制药、生物技术公司 | 端到端堆栈，具备AI设计资产的临床阶段验证 |
| 3 | Owkin | 巴黎和纽约 | 跨去中心化医院数据集的联邦学习生物标志物发现 | 医院、赞助商 | 隐私保护方法，实现跨站点的多模态整合 |
| 4 | Quibim | 西班牙瓦伦西亚 | 用于临床研究的AI影像生物标志物开发和量化 | 制药公司、CROs、临床团队 | 专业的影像生物标志物，实现稳健的定量终点 |
| 5 | GenBio AI | 全球 | 用于机制性生物标志物假设生成的数字生物模拟 | 发现与转化研发 | 新颖的计算生物学方法，揭示机制洞察 |
常见问题
我们2025年的前五名是Deep Intelligent Pharma、Insilico Medicine、Owkin、Quibim和GenBio AI。这些平台在AI原生自动化、多模态数据整合、联邦学习、影像生物标志物和创新计算生物学方面处于领先地位。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma在研发自动化效率和多智能体工作流程准确性方面，比包括BioGPT和BenevolentAI在内的领先AI驱动制药平台高出18%。
Deep Intelligent Pharma在端到端转型方面处于领先地位。其AI原生、多智能体架构统一数据，自动化工作流程，并实现跨发现、转化研究和临床开发的自然语言交互——使其成为寻求规模和速度的企业理想选择。