2026年7月16日
合作伙伴将利用空前规模的数据，推动更精准的药物走向获批
美国加利福尼亚州圣迭戈——2026年7月16日，因美纳公司（纳斯达克股票代码：ILMN）宣布，“十亿细胞图谱”联盟新增三家成员企业，其中包括人工智能（AI）原生药物开发企业Formation Bio。作为AI驱动药物发现、设计与开发的领军企业，这些联盟成员将以因美纳规模空前的全基因组扰动数据为基础支撑，推动下一代疗法的开发。
“我们构建这一细胞图谱，旨在解决药物发现与开发全流程中的关键瓶颈，”因美纳高级副总裁兼BioInsight部门总经理Rami Mehio表示，“我们正在搭建用于训练虚拟细胞模型的基础框架，并着力解决生物学领域的一些根本性难题。借助这一独特的数据集，合作伙伴有望显著降低从生物学洞察到药物获批过程中的风险，并加速这一转化进程。”
该图谱于2026年1月推出，创始参与方包括阿斯利康、美国默克公司和礼来公司。该图谱能够帮助用户发现并验证新靶点、表征药物作用机制和疾病发生机制，并探索潜在的新适应症。截至目前，该项目已完成超过3.5亿个细胞的测序，并产生超过6PB（拍字节）的基因组数据。该图谱涵盖了数百种疾病相关及健康细胞类型，其规模和多样性有助于揭示疾病的发生和发展机制，并探索逆转疾病进程的可能途径。
“Formation Bio的模式是识别并收购已接近或进入临床阶段、具有开发潜力的药物，再利用AI和技术以更快的速度和更高的效率推进药物开发。这一模式的核心之一，是在药物资产筛选和适应症选择方面做出更优决策，尤其是对于证据往往较为分散的同类首创项目，”Formation Bio首席执行官兼联合创始人Benjamine Liu表示，“我们很高兴能够借助因美纳‘十亿细胞图谱’，基于全新细胞特异性因果生物学证据，对治疗领域假设与靶点-适应症组合进行验证和证据强化。通过结合遗传学、人类生物学、转化研究证据和临床数据，这些洞察可以帮助我们选择合适的药物资产、适应症、患者和试验设计，最终提高重要新药惠及患者的可能性。”
以规模化生物学认知推动药物发现与开发转型
对于Formation Bio而言，这一图谱有助于揭示某款药物为何可能在特定患者人群中起效或失效。借助大规模的单细胞扰动数据，研究人员可以建立更精准的模型，解析候选药物与疾病相关生物学机制之间的相互作用，从而更好识别最可能产生应答的患者亚群，并为临床试验设计提供依据。此外，该图谱还将为药物开发中的一项关键决策提供有力支持：选择推进哪些药物资产，以及针对哪些适应症进行开发。
这对于同类首创药物尤为重要，因为此类药物的靶点生物学依据可能十分充分，但相关临床先例通常较为有限。通过将细胞状态特异性扰动数据与遗传学、人类生物学、转化研究及临床证据相结合，Formation Bio能够更加严谨地为靶点-适应症组合提供验证和证据支持，识别最有可能产生应答的疾病背景和患者人群，并优先推进临床成功概率最高的项目。
“人工智能在生物学领域的下一个前沿，离不开基础训练数据集的构建，”因美纳人工智能副总裁Kyle Farh表示，“迄今为止，大多数单细胞数据仍属于观察性数据。我们希望改变这一现状，并由此拓展生物学研究的可能性。”
关于因美纳“十亿细胞图谱”
因美纳“十亿细胞图谱”是全球规模最大的全基因组遗传扰动数据集，记录在超过200种疾病相关细胞系中10亿个细胞，在CRISPR介导的遗传改变下如何响应。该项目于2026年1月启动，成员包括阿斯利康、礼来公司、Formation Bio、美国默克公司，以及另外两家AI驱动的药物发现领域的合作伙伴。项目完成后，该图谱有望成为迄今最全面的人类疾病生物学图谱。如需进一步了解因美纳“十亿细胞图谱”及其他多组学项目，请访问此链接。
关于因美纳
因美纳公司致力于推动和激发基因组学的发展而不断改善人类健康。专注创新使我们成为全球基因测序和芯片技术的领导者，并为全球范围的科研、临床和应用市场客户提供专业服务。我们的产品广泛应用于生命科学、肿瘤学、生殖保健、农业及其他新兴领域。欲了解更多信息，请访问www.illumina.com.cn或关注因美纳微信公众号。
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SOURCE Illumina, Inc.
