L'épiloïde prédit l'efficacité thérapeutique préclinique pour identifier les candidats les plus susceptibles de réussir dans les essais cliniques. Pour ce faire, nous appliquons des approches explicables d'apprentissage automatique à nos modèles organoïdes humains exclusifs de maladies neurologiques induites, y compris la maladie de Parkinson et l'épilepsie.
Quel est le problème ?
Les maladies neurologiques comme la maladie de Parkinson et l'épilepsie manquent de modèles précliniques fiables, ce qui entraîne des taux élevés d'échec dans la mise au point de médicaments. Les modèles animaux actuels ne parviennent pas à reproduire avec précision la physiologie du cerveau humain, ce qui fait que des traitements inefficaces sont soumis à des essais cliniques.
Quelle est leur solution ?
Epiloid utilise l'analyse par apprentissage automatique de modèles organoïdes du cerveau humain pour prédire l'efficacité personnalisée des médicaments dans les maladies neurologiques. Notre plateforme intègre des profils multimodaux fonctionnels, cellulaires et électrophysiologiques de nos organoïdes malades pour caractériser leurs réponses aux candidats thérapeutiques.
