Hebbian Bio fournit une plateforme de précision unique en son genre pour la découverte de cibles médicamenteuses et de biomarqueurs pour les neuroaffections, combinant la modélisation avancée des cellules souches des circuits cérébraux humains, la protéomique spatiale et l'apprentissage automatique. Notre objectif est d'éliminer l'agonie souvent longue de dix ans d'erreurs de diagnostic et de manque d'options de traitement pour les patients qui souffrent de symptômes neurodéveloppementaux et neuropsychiatriques, avec une approche de précision unique pour les troubles complexes.
Quel est le problème ?
La plupart des troubles du cerveau humain, y compris l'autisme, la schizophrénie, le trouble bipolaire et la dépression, ont une génétique complexe et une présentation variable des symptômes. Les efforts actuels de développement de médicaments sont limités par le manque de 1) modèles adéquats de neurobiologie humaine et 2) d'approches qui réduisent cette complexité biologique pour permettre une découverte plus rapide des cibles sans des décennies de travail préclinique pour comprendre les mécanismes et les voies de la maladie. Il faut tout simplement trop de temps pour trouver de nouvelles cibles et biomarqueurs et la plupart des médicaments échouent dans les essais cliniques, car la neurobiologie humaine est différente des systèmes modèles traditionnellement utilisés (comme la souris). Les neurosciences sont un domaine thérapeutique émergent où les besoins sont élevés et non satisfaits, la plupart des patients (estimés collectivement par l'OMS à 1 B dans le monde d'ici 2030) n'ont pas d'options de traitement adéquates.
Quelle est leur solution ?
La solution de Hebbian Bio est une technologie de plateforme de précision qui commence par des modèles humains exclusifs de neurobiologie qui récapitulent les principaux aspects de la maladie. La plateforme réduit radicalement la complexité biologique et restratifie les patients d'une manière entièrement nouvelle en se basant sur une connaissance biologique unique et une nouvelle approche d'apprentissage automatique (ML) pour permettre la découverte de cibles et de biomarqueurs et les diagnostics associés pour une meilleure conception des essais cliniques. Nous envisageons que notre solution accélérera le développement de médicaments pour les neuromaladies complexes et contournera la génétique.
