Tremont AI sale del modo sigiloso para llevar la IA multimodal a la seguridad preclínica de los medicamentos
La empresa con sede en Boston desarrolla modelos específicos para toxicología y agentes de IA que ayudan a los científicos a conectar la evidencia de los estudios de seguridad preclínica, sobre la base de la investigación de Mass General Brigham.
BOSTON, 29 de septiembre de 2026 — Tremont AI, una empresa de IA biomédica centrada en la seguridad preclínica de los medicamentos, salió hoy del modo sigiloso. La empresa desarrolla modelos fundacionales multimodales y agentes de IA para ayudar a los científicos a analizar e interpretar la evidencia de los estudios de seguridad preclínica.
El descubrimiento de fármacos genera nuevos compuestos candidatos más rápido que nunca, en parte gracias a la IA. Pero antes de que cualquiera de ellos llegue a los pacientes, los patólogos toxicólogos especializados en la evaluación de la seguridad de los medicamentos deben examinar manualmente enormes cantidades de datos de tejido para caracterizar la toxicidad de un compuesto. A medida que el desarrollo de fármacos se acelera, ese proceso resulta cada vez más difícil de escalar.
Los modelos fundacionales de Tremont AI se basan en tecnología bajo licencia exclusiva de Mass General Brigham. Tremont AI construye modelos fundacionales específicos para toxicología, diseñados para ayudar a patólogos y toxicólogos a trabajar con esta información de forma más eficaz. TRACE analiza imágenes de patología, ToxScribe convierte en lenguaje lo que ven los modelos y Tremont Studio reúne estas capacidades para que la evidencia de todo un estudio pueda revisarse e interpretarse en contexto, a través de múltiples modalidades.
«La seguridad preclínica es un problema complejo construido sobre enormes cantidades de datos biológicos», afirma Luca Weishaupt, director ejecutivo y cofundador de Tremont AI. «Estamos construyendo Tremont para dar a los científicos una nueva forma de trabajar con esa complejidad y ayudar a conectar la evidencia de estudios de toxicología completos».
«Los modelos fundacionales y los agentes de IA tienen el potencial de acelerar los flujos de trabajo en toxicología y de ayudar a los patólogos toxicólogos a analizar e interpretar datos preclínicos complejos», afirma Faisal Mahmood, PhD, cofundador científico de Tremont AI, profesor asociado de Patología en el Brigham and Women's Hospital y primer director del AI Institute de Mass General Brigham. «Estos enfoques podrían ayudar a integrar la evidencia entre modalidades y estudios, apoyar una caracterización más sistemática de los efectos biológicos y las toxicidades potenciales, y fortalecer la base científica de la evaluación de candidatos a fármacos».
Tremont AI se lanza cuando la evaluación de la seguridad preclínica entra en un periodo de rápida modernización. Las agencias reguladoras y los desarrolladores de fármacos exploran cada vez más los métodos computacionales junto con los enfoques tradicionales, lo que genera una demanda creciente de tecnologías capaces de hacer que los datos de seguridad existentes sean más cuantitativos, reproducibles y útiles.
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Contacto de prensa: Luca Weishaupt — media@tremont.ai
Distribuido originalmente por Business Wire el 29 de septiembre de 2026. Leer el comunicado en Business Wire.