Tremont AI、前臨床安全性評価のためのAIモデル開発に向けた新たな共同研究を発表

ボストン、2026年10月27日 — 前臨床の医薬品安全性に特化したAI企業 Tremont AI は本日、前臨床毒性病理試験における安全性スクリーニングを加速するAIソリューションの開発・評価に向けて、AstraZeneca との共同研究を発表した。

新薬の安全性評価は、患者に届くまでの過程で最も負担の大きいステップの一つである。毒性病理学者は、候補化合物に曝露された組織の膨大な数の画像をレビューし、正常な生物学的変動と見分けなければならない投与に関連する変化を探す。こうした判断は、化合物の安全性プロファイルと、安全に投与できる用量を決定するうえで極めて重要である。しかし現在、この作業は半定量的でばらつきを伴う専門家の解釈に依存している。基盤モデルは、この解釈を測定可能で再現性のあるプロセスへと変えることができる。Tremont AI は、基盤モデルによって前臨床の医薬品安全性評価をどのように強化し、病理学者を反復的なレビューから解放して解釈に専念できるようにするかを探っている。

「基盤モデルは、前臨床安全性データの読み方を変え、トリアージをより迅速に、解釈をより一貫したものにすることができます」と、Tremont AI の最高経営責任者兼共同創業者である Luca Weishaupt は述べている。「AstraZeneca との協働により、所見がまれで、背景所見との区別が難しいこともある医薬品安全性評価の現実に即して、これらのモデルを改良・評価することが可能になっています。こうした条件下では汎用モデルは機能しなくなりがちですが、毒性学に特化した基盤モデルはまさにこうした条件に対応するために構築されています。」

Tremont AI について

Tremont AI は、前臨床毒性病理学のための基盤モデルとエージェント型AIを開発する、ボストンを拠点とするバイオメディカルAI企業である。Mass General Brigham の Mahmood Lab からスピンアウトした同社は、製薬企業や医薬品開発業務受託機関が前臨床の医薬品安全性評価をより迅速で一貫性が高く、より計算可能なものにできるよう支援するマルチモーダル基盤モデルと統合ソリューションを開発している。詳細は tremont.ai をご覧ください。

将来の見通しに関する記述

本プレスリリースには、将来の事象に関する Tremont AI 経営陣の現時点での想定および予測を反映した、将来の見通しに関する記述が含まれている場合がある。実際の結果は、これらと大きく異なる可能性がある。Tremont AI は、将来の事象に応じてこれらの記述を更新する義務を負わない。

お問い合わせ

メディア連絡先: Luca Weishaupt — media@tremont.ai

本リリースは2026年10月27日に Business Wire を通じて配信された。 Business Wire で原文を読む.