Meta-Flux, une startup biotechnologiques de Dublin, a levé 1,8 M€ pour développer sa plateforme d'IA qui améliore le développement de médicaments précliniques en intégrant des données biologiques pour identifier les traitements plus tôt. Meta-Flux, a Dublin biotech startup, raised €1.8M to expand its AI platform that improves preclinical drug development by integrating biological data to identify treatments earlier.

Meta-Flux, une startup de la biotechnologie basée à Dublin, a recueilli 1,8 million d'euros de financement de démarrage pour étendre sa plateforme axée sur l'IA afin d'améliorer la précision du développement préclinique des médicaments. Dublin-based biotech startup Meta-Flux has raised €1.8 million in seed funding to expand its AI-driven platform aimed at improving accuracy in preclinical drug development. Fondée par Lee Sherlock et Brendan Martin après des pertes personnelles au cancer du poumon, la société utilise l'IA pour intégrer des données génétiques, protéiques et métaboliques, simulant des maladies pour identifier des traitements prometteurs et des sous-groupes de patients plus tôt dans le développement. Founded by Lee Sherlock and Brendan Martin after personal losses to lung cancer, the company uses AI to integrate genetic, protein, and metabolic data, simulating diseases to identify promising treatments and patient subgroups earlier in development. Soutenu par des cadres de Pfizer, Merck, Gilead Sciences, Google, Amazon et En effet, et soutenu par des programmes d'accélérateurs tels que Techstars Chicago et MassBio DRIVE, Meta-Flux élargit son équipe pour renforcer les collaborations dans l'UE et aux États-Unis. Backed by executives from Pfizer, Merck, Gilead Sciences, Google, Amazon, and Indeed, and supported by accelerator programs including Techstars Chicago and MassBio DRIVE, Meta-Flux is expanding its team to strengthen collaborations across the EU and U.S. La société a déjà démontré son succès dans les programmes pilotes, en identifiant de nouveaux biomarqueurs et des risques précliniques. The company has already demonstrated success in pilot programs, identifying novel biomarkers and preclinical risks. Sa plateforme, fondée sur des modèles d'IA « biologie-premier », vise à réduire les échecs et les coûts de développement des médicaments, avec le potentiel de transformer la recherche préclinique dans les 18 mois. Its platform, built on "biology-first" AI models, aims to reduce drug development failures and costs, with the potential to transform preclinical research within 18 months.