ボストンジーン、第一三共との連携およびEHA大会での発表を発表
ボストンジーンは、抗体薬物複合体（ADC）開発プログラムにAI駆動の解析を統合するため、第一三共と戦略的連携を発表した。同社はまた、ストックホルムで開催されるEHA 2026大会で6件の抄録が発表されることも明らかにした。本研究は、血液がん治療の最適化のための統合マルチオミクスと予測モデリングを紹介している。
腫瘍および免疫生物学のAI基盤モデルを開発するボストンジーンは、AI駆動のマルチモーダル解析を通じて医薬品開発を加速するため、第一三共と戦略的連携を発表した。同社はまた、欧州血液学会（EHA）2026大会で6件の抄録が発表に受理されたことも明らかにした。
第一三共との今回の連携では、AI駆動の翻訳的インテリジェンスを抗体薬物複合体（ADC）開発プログラムに統合する。目的は、患者選択戦略、開発の優先順位付け、および翻訳的ポジショニングに直接資する意思決定可能なインサイトを提供することである。ボストンジーンの最高医学責任者によれば、本取り組みは「学習サイクルの加速、不確実性のコスト低減、そして、がん患者にもたらす可能性が最も高い場所を特定することで、この医薬品の差別化を早期に行うこと」に焦点を当てていると述べている。
同プラットフォームは、数十万人規模のマルチオミクスおよび組織病理学的患者プロファイルからデジタルツイン表現を生成し、対応者と非対応者を区別する生物学的シグネチャーと有効性に関連するメカニズムを特定する。この深い分子マッピングにより、連携研究は独自の分子サブグループを定義し、承認済み治療と比較して当該研究医薬品のベンチマークを確立できるようになる。
別に、ボストンジーンは、6月11日から14日にスウェーデンのストックホルムで開催されるEHA 2026大会で6件の抄録が発表されることを発表した。発表内容は、ボストンジーンのプラットフォームが臨床、ゲノム、免疫データをどのように統合し、血液がんの重要な疾患メカニズムを解明しているかを示す。この研究は、メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター、Weill Cornell Medicine、マイアミ大学、UT MD Andersonなどの主要な研究機関との共同で行われた。
オーラル発表では、大B細胞リンパ腫におけるCAR-T療法後の転帰に関連するゲノムサブタイプを特定するための統合マルチオミクスプロファイリングに関する研究が紹介される。ボストンジーンのLymphly分類器を使用した研究者らは、BN2サブタイプが有意に不良な生存率を示す高リスク群として浮上したことを発見した。また、追加のポスター発表では、TP53欠失と異数性を用いたびまん性大B細胞リンパ腫分類の改良、多発性骨髄腫の初期治療におけるリスク層別に基づいた患者選択、そして、多発性骨髄腫の免疫状態を定義するための末梢血免疫プロファイリングについて触れる。
ボストンジーンの本社はマサチューセッツ州ウォルサムに所在する。同社の基盤モデルは、ゲノム、トランスクリプトーム、免疫データを臨床転帰と統合し、バイオharmaパートナーに対して、臨床試験の設計とリスク低減、新規標的の同定、および治療応答予測の最適化に役立つ実行可能なインサイトを生成する。