EQS-News: TetraScience startet wissenschaftliches KI-Leuchtturmprogramm mit Takeda als Gründungspartner (deutsch)
TetraScience startet wissenschaftliches KI-Leuchtturmprogramm mit Takeda als Gründungspartner
EQS-News: TetraScience / Schlagwort(e): Produkteinführung TetraScience startet wissenschaftliches KI-Leuchtturmprogramm mit Takeda als Gründungspartner
24.10.2025 / 08:05 CET/CEST Für den Inhalt der Mitteilung ist der Emittent / Herausgeber verantwortlich.
Die Wissenschaft für das Zeitalter der KI neu konzipieren und umgestalten
BOSTON, 24. Oktober 2025 /PRNewswire/ -- TetraScience, das Unternehmen für wissenschaftliche Daten und KI, startete heute sein "Scientific AI Lighthouse (SAIL)"-Programm mit Takeda als Gründungspartner. Dieses Programm stellt ein neues Modell vor, welches die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung sowie die Produktion in der Ära der KI verändern soll.
TetraScience logo
Als SAIL-Gründungspartner hat Takeda als Erster Zugang zu TetraSciences komplettem Spektrum an Daten und KI-Fähigkeiten, um die KI-gestützte Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen, CMC-Zykluszeiten zu reduzieren, In-Silico-Modellierung zu ermöglichen sowie die Produktivität der Wissenschaftler durch den Einsatz von agentenbasierter KI zu steigern. Das Programm soll es Biopharmaunternehmen ermöglichen, mehr Produkte zu geringeren Kosten und Risiken auf den Markt zu bringen, indem die Produktivität gesteigert sowie die Qualität der Kandidaten verbessert wird.
Jahrzehntelang wurde die Produktivität in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung durch stark fragmentierte Datensätze, maßgeschneiderte Arbeitsabläufe, manuelle Prozesse sowie einmalige Projektansätze eingeschränkt, die sich nicht skalieren ließen. Das SAIL-Modell von TetraScience bietet eine vollständig integrierte Reihe von Funktionen, die speziell für das Zeitalter der KI entwickelt wurden und diese Herausforderungen direkt angehen:
Scientific Data Foundry Zerlegt wissenschaftliche Daten, die in firmeneigenen Silos von Anbietern erfasst werden, in atomare Einheiten (experimentelle Messungen, Metadaten, abgeleitete Ergebnisse, Instrumententelemetrie). Diese werden in KI-eigenen Schemata, Taxonomien sowie Ontologien organisiert und dann für die Wiederverwendung, die kontinuierliche Verbesserung und die gemeinsame Nutzung im Verbund aufbereitet. Damit sind Biopharmadaten in einer sich schnell entwickelnden Landschaft von ELNs, LIMS, Instrumenten, IoT und Robotik zukunftssicher gegen die Bindung an einen bestimmten Anbieter, während gleichzeitig die Compliance sowie die Audit-Bereitschaft verbessert werden.
Scientific Use Case Factory Produktivierung und Massenproduktion von KI-fähigen Anwendungsfällen und Workflows durch Kombination von KI-nativen Daten aus der Foundry in standardisierten, wiederholbaren und konfigurierbaren Prozessen. Hunderte gemeinsamer wissenschaftlicher Anwendungsfälle in der gesamten Wertschöpfungskette von F&E sowie Produktion werden im Rahmen des SAIL-Programms eingesetzt und dann der Biopharma-Industrie auf breiter Basis zur Verfügung gestellt.
Tetra AI Bietet teil- und vollautonome Agentenfunktionen, die Wissenschaftler bei der Navigation durch komplexe, mehrstufige Prozesse in der Forschung und Entwicklung unterstützen. Tetra AI identifiziert und liefert proaktiv die relevantesten Daten aus verschiedenen Experimenten, durchforstet weite chemische sowie biologische Bereiche, deckt Muster auf, die manuellen Arbeitsabläufen entgehen, und synthetisiert umfangreiche Eingaben parallel, um schnellere sowie sicherere Entscheidungen zu treffen.
Sciborgs Um eine erfolgreiche Einführung und ein erfolgreiches Veränderungsmanagement zu gewährleisten, setzt TetraScience Trupps von Wissenschaftlern und Ingenieuren ein - Sciborgs -, die an der Schnittstelle von Wissenschaft, Daten sowie KI arbeiten. Sciborgs beschleunigen die kulturelle und betriebliche Transformation, indem sie sich in die Kundenteams einbetten sowie eine nachhaltige Einführung von "Scientific AI" sicherstellen.
Zusammen bilden diese vier Elemente einen sich selbst verstärkenden Kreislauf der Wertschöpfung: Jeder Datensatz, der in der Foundry verfeinert wird, erhöht die Genauigkeit zukünftiger Arbeitsabläufe; jeder Anwendungsfall, der in der Factory erstellt wird, fließt in die Tetra AI ein und jede neue Ontologie verbindet Arbeitsabläufe und Domänen. Das Ergebnis ist ein wissenschaftliches Innovationsschwungrad - mehr Nutzung erzeugt bessere Daten, die zu hochwertigeren Erkenntnissen führen, die wiederum neue, leistungsfähigere Anwendungsfälle ermöglichen.
"Die Einbindung von KI und digitalen Technologien in die gesamte F&E-Wertschöpfungskette ist einer der strategischen Kernbereiche von Takeda für unsere Zukunft", sagte Nicole Glazer, Leiterin von F&E-Daten, Digital und Technologie bei Takeda. "Unser datengesteuerter F&E-Ansatz wird die Entdeckungszeiten verkürzen, eine schnellere Identifizierung von Targets ermöglichen und uns helfen, bessere therapeutische Kandidaten zu entwickeln."
"Indem wir die Art und Weise, wie unsere Wissenschaftler auf Forschungsdaten zugreifen, sie analysieren und gemeinsam nutzen, umgestalten, erschließen wir neue Produktivitätsebenen und ermöglichen KI-gestützte Erkenntnisse durch eine vernetzte Online-Datenumgebung", sagte Jim Villa, globaler Leiter für Forschungsstrategie und -betrieb bei Takeda. "Wir steigern nicht nur die Produktivität, sondern treiben auch die Innovation voran, indem wir Daten und agentenbasierte KI nutzen, um Informationen schneller zu integrieren, neue Zusammenhänge aufzudecken, bessere Hypothesen zu definieren sowie die Innovation in unserer Arzneimittelforschung zu beschleunigen."
"Die Pharmaindustrie hat jahrzehntelang unter dem Schatten des Eroom'schen Gesetzes gelebt - der Beobachtung, dass sich die Kosten für die Arzneimittelentwicklung etwa alle neun Jahre verdoppeln", sagte Patrick Grady, Geschäftsführer von TetraScience. "Indem wir die Branche von nicht skalierbaren, maßgeschneiderten Datenprojekten und Arbeitsabläufen zu produktiven und industrialisierten KI-nativen wissenschaftlichen Daten sowie KI-gestützten Arbeitsabläufen weiterentwickeln, können wir dazu beitragen, die Kurve des Eroom'schen Gesetzes zu biegen, die Entdeckung zu beschleunigen, die Zykluszeiten zu verkürzen und die Grenzen dessen zu erweitern, was die Wissenschaft erreichen kann. Unsere SAIL-Partnerschaft mit Takeda ist ein Modell für die Zukunft der Branche."
Informationen zu TetraScience TetraScience ist das Unternehmen für wissenschaftliche Daten und KI. Die Scientific Data Foundry wandelt das "Rohmaterial" der Wissenschaft in KI-native Daten um, während die Scientific Use Case Factory KI-fähige Arbeitsabläufe in Forschung und Entwicklung sowie in der Produktion industrialisiert. Tetra AI verbindet die Foundry mit der Factory und bietet agentenbasierte Funktionen, die Wissenschaftler durch komplexe Arbeitsabläufe führen, bereichsübergreifende Erkenntnisse liefern und wissenschaftliche Ergebnisse beschleunigen. TetraScience wird von Insight Partners, Impetus Ventures, Underscore_VC sowie Alkeon Capital unterstützt und genießt das Vertrauen weltweit führender Biopharmaunternehmen und globaler Partner wie NVIDIA, Databricks, Snowflake sowie Microsoft. Das Unternehmen ist dabei, die wissenschaftliche Industrie für das Zeitalter der KI neu zu gestalten. Weitere Informationen finden Sie auf tetrascience.com.
Medienkontakt: pr@tetrascience.com
Logo - https://mma.prnewswire.com/media/2749538/tetrascience_logo_logo_colo r_Logo.jpg
Cision View original content: https://www.prnewswire.com/news-releases/tetrascience-startet-wissen schaftliches-ki-leuchtturmprogramm-mit-takeda-als-grundungspartner-3 02593095.html
24.10.2025 CET/CEST Veröffentlichung einer Corporate News/Finanznachricht, übermittelt durch EQS News - ein Service der EQS Group. Für den Inhalt der Mitteilung ist der Emittent / Herausgeber verantwortlich.
Die EQS Distributionsservices umfassen gesetzliche Meldepflichten, Corporate News/Finanznachrichten und Pressemitteilungen. Originalinhalt anzeigen: https://eqs-news.com/?origin_id=6b3af83a-b09f-11f0-be29-0694d9af22cf &lang=de
2218118 24.10.2025 CET/CEST
AXC0047 2025-10-24/08:05