Tremont AI sort de l'ombre pour apporter l'IA multimodale à la sécurité préclinique des médicaments
La société basée à Boston développe des modèles spécifiques à la toxicologie et des agents d'IA pour aider les scientifiques à relier les preuves à travers les études de sécurité précliniques, en s'appuyant sur les recherches du Mass General Brigham.
BOSTON, le 29 septembre 2026 — Tremont AI, une société d'IA biomédicale spécialisée dans la sécurité préclinique des médicaments, est sortie aujourd'hui de l'ombre. La société développe des modèles de fondation multimodaux et des agents d'IA pour aider les scientifiques à analyser et à interpréter les preuves issues des études de sécurité précliniques.
La découverte de médicaments génère de nouveaux composés candidats plus vite que jamais, en partie grâce à l'IA. Mais avant que l'un d'eux n'atteigne les patients, des pathologistes toxicologues spécialisés dans l'évaluation de la sécurité des médicaments doivent examiner manuellement d'énormes quantités de données tissulaires pour caractériser la toxicité d'un composé. À mesure que le développement des médicaments s'accélère, ce processus devient de plus en plus difficile à mettre à l'échelle.
Les modèles de fondation de Tremont AI s'appuient sur une technologie sous licence exclusive du Mass General Brigham. Tremont AI construit des modèles de fondation spécifiques à la toxicologie, conçus pour aider les pathologistes et les toxicologues à exploiter ces informations plus efficacement. TRACE analyse les images de pathologie, ToxScribe traduit en langage ce que les modèles observent, et Tremont Studio réunit ces capacités afin que les preuves d'une étude entière puissent être examinées et interprétées en contexte, à travers plusieurs modalités.
« La sécurité préclinique est un problème complexe fondé sur d'énormes quantités de données biologiques », déclare Luca Weishaupt, directeur général et cofondateur de Tremont AI. « Nous construisons Tremont pour offrir aux scientifiques une nouvelle façon d'aborder cette complexité et les aider à relier les preuves à travers des études de toxicologie entières. »
« Les modèles de fondation et les agents d'IA ont le potentiel d'accélérer les flux de travail en toxicologie et d'aider les pathologistes toxicologues à analyser et à interpréter des données précliniques complexes », déclare Faisal Mahmood, PhD, cofondateur scientifique de Tremont AI, professeur associé de pathologie au Brigham and Women's Hospital et premier directeur de l'AI Institute du Mass General Brigham. « Ces approches pourraient aider à intégrer les preuves entre modalités et entre études, soutenir une caractérisation plus systématique des effets biologiques et des toxicités potentielles, et renforcer la base scientifique de l'évaluation des candidats médicaments. »
Tremont AI se lance alors que l'évaluation de la sécurité préclinique entre dans une période de modernisation rapide. Les agences réglementaires et les développeurs de médicaments explorent de plus en plus les méthodes computationnelles aux côtés des approches traditionnelles, ce qui crée une demande croissante pour des technologies capables de rendre les données de sécurité existantes plus quantitatives, reproductibles et utiles.
Contacts
Contact presse: Luca Weishaupt — media@tremont.ai
Diffusé à l'origine par Business Wire le 29 septembre 2026. Lire le communiqué sur Business Wire.