机器学习药物发现与开发初创公司：Insitro Inc.

Insitro Inc.由Daphne Koller创立于2018年，总部位于美国加州南旧金山，是一家药物发现与开发的初创公司，利用机器学习和生物学来转变药物开发。

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Insitro Inc.美股百科

Insitro是一家数据驱动型药物发现和开发公司运营商，该公司利用机器学习和高通量生物学技术来改变发现和递送给患者的药物的方式。文章源自美股之家 | 美股百科 | 美港股开户投资-https://www.mg21.com/insitro.html

Insitro公司使用生物工程技术的最先进技术，使其能够生成高通量功能基因组数据集，并通过新颖的机器学习方法将其与患者数据相匹配，从而建立可加快目标选择和设计及开发速度的预测模型，开发有效的疗法。文章源自美股之家 | 美股百科 | 美港股开户投资-https://www.mg21.com/insitro.html

insitro可以在研发过程中更早地预测哪些药物可能起作用以及哪些患者可以使用，insitro可以在整个医药价值链中提供更好的预测。文章源自美股之家 | 美股百科 | 美港股开户投资-https://www.mg21.com/insitro.html

• Population Scale Data：insitro的预测模型基于人类数据。 insitro首先从遗传，表型和临床数据中得出见解，然后利用现代机器学习通过更接近疾病的基础架构和生物学来增强传统遗传分析的功能。 这些遗传学见解是建立捕获因果生物学的疾病的真正预测模型的关键的第一步。
• Cell-Based Disease Models：基于对疾病架构的了解，insitro将患者衍生的诱导多能干细胞（iPSC），基因组编辑，高含量细胞表型和机器学习相结合，以构建疾病的体外模型。 通过优化遗传学，细胞类型，环境和多维数据收集，insitro将这些疾病模型设计为最大程度地预测人类临床结果。
• Biology at Scale：强大的机器学习需要强大的数据。insitro的数据管道和自动化基础架构使公司能够超越手工化学和生物学，并快速生成大量高质量数据。 这种规模使insitro能够跨越人类疾病和潜在疗法的更多多样性。
• Cutting-Edge Machine Learning：然后，利用海量的高质量数据，insitro开发和部署各种领先的机器学习方法。 正如在其他行业中所见证的那样，机器学习可以理解人类无法解释的大量高维数据。insitro的机器学习模型使我们能够以更精细的粒度区分细胞状态，并预测与疾病相关的临床特征。
• Predictive Insights and New Medicines：结果是跨越体外细胞系统和计算机模拟机器学习模型（insitro模型）的综合疾病模型。insitro的模型可以发现以前看不见的疾病亚型，并搜索将其从“不健康”状态转变为“健康”状态的干预措施。 insitro将这些模型与公司团队在开发新药，识别可缓解疾病的目标，实现药物设计过程以及推动对生物标志物和临床开发策略的新见解方面的广泛经验和专业知识相结合。

Insitro Inc.融资百科

• 2018年5月2日，A轮融资，insitro获得Andreessen Horowitz、GV（Google）、ARCH Venture Partners、Two Sigma Ventures、Alexandria Venture Investments等共同投资的1.0亿美金投资。
• 2019年4月16日，A+轮融资，insitro获得Third Rock Ventures、GV（google）、ARCH Venture Partners、Two Sigma Ventures、Alexandria Venture Investments等共同投资的1.0亿美金投资。
• 2020年5月26日，B轮融资，insitro获得 Andreessen Horowitz 领投，T. Rowe Price、GV（google）、ARCH Venture Partners、Canada Pension Plan Investment Board等跟投的1.43亿美金投资。
• 2021年3月15日，C轮融资，insitro获得 Canada Pension Plan Investment Board 领投，Andreessen Horowitz、T. Rowe Price、GV（google）、ARCH Venture Partners、Temasek Holdings等跟投的4.0亿美金投资。

Insitro Inc.美股投资

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等待Insitro Inc. IPO上市。文章源自美股之家 | 美股百科 | 美港股开户投资-https://www.mg21.com/insitro.html