Hücre programlama ve biyogüvenlik alanında lider bir platform inşa eden Ginkgo Bioworks (NYSE: DNA), bugün Ginkgo Datapoints’te güçlü yeni bir yetenek başlattığını duyurdu: Ginkgo’nun tescilli RAC otomasyonu ile mümkün kılınan, yüksek verimli ve düşük maliyetli ADME (Absorpsiyon, Dağılım, Metabolizma ve Atılım) profillemesi. Bu yeni hizmet, tüm çalışmaların Amerika Birleşik Devletleri’nde gerçekleştirilmesiyle, Çinli veya diğer uluslararası tedarikçilerin fiyatlarını geçmeyi veya eşleştirmeyi hedefliyor.
Bu son teknoloji ADME servisi, küçük moleküller için ilaç geliştirme sürecini önemli ölçüde hızlandırmak ve riskleri azaltmak üzere tasarlandı ve makine öğrenimi uygulamaları için optimize edildi. Ginkgo Datapoints, erken aşamada zengin ADME verilerine erişim sağlayarak araştırmacıların adayları önceliklendirmesine ve benzeri görülmemiş bir hız ve verimlilikle öngörücü modeller eğitmesine olanak tanımayı amaçlıyor. Bu hizmet, Ginkgo’nun biyofarma sektörüne üst düzey ve uygun maliyetli hizmetler sunma konusundaki kararlılığını pekiştiriyor.
Ginkgo Bioworks’un kurucu ortağı ve CEO’su Jason Kelly, “Yeni ADME servisimizin ilaç keşfi için oyunun kurallarını değiştireceğine inanıyor ve bu hizmeti başlatmaktan büyük heyecan duyuyoruz,” dedi. “Aldığınız herhangi bir ADME hizmeti teklifini (Çinli veya diğer uluslararası tedarikçiler dahil) fiyat olarak eşleştireceğiz, ancak zaten başlangıçta bile bileşik başına fiyatlarda onları geçmeyi umuyoruz. Ginkgo’daki otomasyonumuz ve ölçeğimiz sayesinde en iyi fiyat ve kaliteyi sunabileceğimize inanıyoruz.”
Yeni ADME profilleme hizmetinin öne çıkan özellikleri şunlardır:
• Ginkgo standartlarında ölçeklenebilir, otomatik iş akışları
• Uluslararası tedarikçilere karşı fiyat eşleştirme garantisiyle, yüksek verimlilik için tasarlanmış uygun fiyatlandırma
• Modern keşif döngülerine ayak uyduracak hızlı teslimat süresi
• Yapay zeka destekli içgörüler için yapılandırılmış meta verilerle zenginleştirilmiş, modele hazır veri setleri
Yeni hizmetle birlikte, veriler bütünleşik ve gecikmesiz şekilde, yapay zeka uygulamalarına uygun formatta ve geniş ölçekli olarak araştırmacıların kullanımına sunulacak.
