发布时间：2026-01-21 16:34 此次合作融合AI与单细胞技术以绘制免疫功能障碍图谱，改善药物研发成果
西雅图和维也纳--(美国商业资讯)-- Parse Biosciences与Graph Therapeutics (Graph)今日宣布建立战略合作伙伴关系，共同打造全球规模最大、最全面的免疫细胞扰动图谱之一。此次合作将利用Graph的实验室闭环平台与Parse的GigaLab技术，对免疫系统疾病患者的数亿个细胞进行系统性扰动分析，让免疫系统高度动态的行为特征能够被AI优先的药物研发所利用。这一举措将降低针对免疫介导疾病患者的新型治愈性疗法的研发风险，同时加快研发进程。

本新闻稿包含多媒体。此处查看新闻稿全文： https://www.businesswire.com/news/home/20260120715922/zh-CN/

自身免疫性疾病和免疫介导疾病的发病机制与特定情境及患者个体的免疫细胞群体反应相关，这使得药物研发人员难以识别药物靶点，也无法准确预测临床效果。Graph与Parse的合作旨在应对这一挑战，将Graph基于患者样本的真实疾病模型与Parse可扩展的全转录组单细胞技术相结合，对数亿个人类细胞进行分析，揭示驱动疾病发生的多样化免疫与组织相互作用机制。这种方法简化了药物发现流程，可避免代价高昂的后期研发失败，每款成功上市的药物有望因此节省数百万美元研发投入。

Graph的平台将精密的原代患者细胞检测技术与迭代式主动学习技术相结合，在多种疾病相关场景中系统性地选择并测试扰动因素。Graph的科学家们并未依赖简化或静态的采样模型来推导临床应用场景，而是采用一套实验框架，在投入大量研发资源前高效区分有前景的假设和无效的假设。每个验证周期的结果都会为下一轮实验提供参考，形成知识复利效应，进而加速未来的药物发现进程。

在Graph的平台从极其复杂的免疫功能障碍场景中智能筛选出需要分析的条件后，Parse采用Evercode™技术的GigaLab将以前所未有的速度和质量生成海量单细胞数据集。

Graph Therapeutics创始人兼首席执行官Gregory Vladimer博士表示：“经过十年对具有影响力的AI药物发现平台的不断演进，我们认识到，要缩小预测结
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