Tremont AI 结束隐身模式，将多模态 AI 引入临床前药物安全评价
这家总部位于波士顿的公司基于 Mass General Brigham 的研究成果，正在开发面向毒理学的专用模型和 AI 智能体，帮助科学家在整个临床前安全性研究中关联证据。
波士顿，2026 年 9 月 29 日 — 专注于临床前药物安全的生物医学 AI 公司 Tremont AI 今日结束隐身模式。公司正在开发多模态基础模型和 AI 智能体，帮助科学家分析和解读临床前安全性研究中的证据。
在 AI 的助力下，药物发现正以前所未有的速度产生新的候选化合物。然而，在任何一种化合物到达患者之前，专门从事药物安全评价的毒理病理学家都必须人工审阅海量组织数据，以表征化合物的毒性。随着药物开发不断加速，这一过程越来越难以规模化。
Tremont AI 的基础模型建立在 Mass General Brigham 独家授权的技术之上。Tremont AI 正在构建面向毒理学的基础模型，旨在帮助病理学家和毒理学家更高效地处理这些信息。TRACE 分析病理图像，ToxScribe 将模型所见转化为文字，Tremont Studio 则将这些能力整合在一起，使整个研究的证据能够在多模态的背景下得到审阅和解读。
“临床前安全评价是一个建立在海量生物学数据之上的复杂问题，”Tremont AI 首席执行官兼联合创始人 Luca Weishaupt 表示。“我们打造 Tremont，是为了给科学家提供一种应对这种复杂性的新方式，帮助他们在整个毒理学研究中关联证据。”
“基础模型和 AI 智能体有望加速毒理学工作流程，并协助毒理病理学家分析和解读复杂的临床前数据，”Tremont AI 科学联合创始人、Brigham and Women's Hospital 病理学副教授、Mass General Brigham AI Institute 首任主任 Faisal Mahmood 博士表示。“这些方法有助于整合跨模态和跨研究的证据，支持对生物学效应和潜在毒性进行更系统的表征，并夯实候选药物评价的科学基础。”
Tremont AI 的亮相正值临床前安全评价进入快速现代化时期。监管机构和药物开发企业正越来越多地在传统方法之外探索计算方法，由此对能够让现有安全性数据更加定量、可重复和有用的技术产生了日益增长的需求。
联系方式
媒体联系人: Luca Weishaupt — media@tremont.ai
本新闻稿最初于 2026 年 9 月 29 日通过 Business Wire 发布。 在 Business Wire 阅读原文.