Tremont AI、ステルスから脱却しマルチモーダルAIを前臨床の医薬品安全性評価へ

ボストン、2026年9月29日 — 前臨床の医薬品安全性に焦点を当てたバイオメディカルAI企業 Tremont AI は本日、ステルスモードからの脱却を発表した。同社は、科学者が前臨床安全性試験全体のエビデンスを分析・解釈するのを支援するマルチモーダル基盤モデルとAIエージェントを開発している。

創薬では、AIの活用もあり、新しい候補化合物がかつてないスピードで生み出されている。しかし、いずれの化合物も患者に届く前に、医薬品安全性評価を専門とする毒性病理学者が膨大な組織データを手作業で検鏡し、化合物の毒性を特徴付けなければならない。医薬品開発が加速するにつれ、このプロセスの規模拡大はますます難しくなっている。

Tremont AI の基盤モデルは、Mass General Brigham から独占的にライセンスを受けた技術を基盤としている。Tremont AI は、病理学者と毒性学者がこうした情報をより効果的に扱えるよう設計された、毒性学に特化した基盤モデルを構築している。TRACE は病理画像を解析し、ToxScribe はモデルが捉えた所見を言語に変換し、Tremont Studio はこれらの機能を統合することで、試験全体のエビデンスを複数のモダリティにわたって文脈の中でレビュー・解釈できるようにする。

「前臨床安全性は、膨大な生物学的データの上に成り立つ複雑な問題です」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。「私たちは、科学者がその複雑さに新しい方法で向き合い、毒性試験全体のエビデンスを結び付けられるよう、Tremont を構築しています。」

「基盤モデルとAIエージェントには、毒性学のワークフローを加速し、毒性病理学者が複雑な前臨床データを分析・解釈するのを支援する可能性があります」と、Tremont AI の科学共同創業者であり、Brigham and Women's Hospital 病理学准教授、Mass General Brigham AI Institute 初代ディレクターの Faisal Mahmood 博士は述べている。「こうしたアプローチは、モダリティや試験をまたいでエビデンスを統合し、生物学的影響や潜在的な毒性をより体系的に特徴付け、候補化合物評価の科学的基盤を強化することに役立つでしょう。」

Tremont AI は、前臨床安全性評価が急速な近代化の時期に入る中で事業を開始する。規制当局と医薬品開発企業は、従来の手法と並行して計算科学的手法の活用をますます模索しており、既存の安全性データをより定量的で再現性が高く有用なものにする技術への需要が高まっている。

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9月29日に Business Wire を通じて配信された。 Business Wire で原文を読む.