Parse與Nomic聯手推Cascade　AI補足免疫藥物蛋白質訊號

【記者簡詩雅／綜合外電】生物科技公司 Parse Biosciences 與 Nomic Bio 於上週四共同宣布推出「Cascade」數據聯盟，旨在透過人工智慧（AI）加速免疫藥物發現。此聯盟計畫建立一個包含 1 億個細胞的擾動數據集，將單細胞轉錄組學（記錄細胞基因表達）與高通量分泌體蛋白質組學（分析細胞釋放的蛋白質）結合，涵蓋超過 15 萬種免疫擾動條件。

現有虛擬細胞模型在藥物發現競賽中面臨一個關鍵空白。目前的轉錄組學擾動數據集能教導 AI 模型免疫細胞如何因應藥物改變基因表達，卻無法提供細胞釋放何種蛋白質來與鄰近細胞溝通的資訊。Parse Biosciences 共同創辦人暨技術長 Charlie Roco 博士指出，生物 AI 模型已遭遇數據瓶頸，儘管免疫反應在藥物發現中扮演核心角色，但衡量人體對關鍵擾動（如細胞激素）反應的可用數據卻出奇地少。Cascade 是首次嘗試以工業規模系統性地補足這一層數據。

Cascade 數據聯盟的創始合作夥伴包括藥廠巨頭葛蘭素史克（GSK）、輝瑞（Pfizer）和賽諾菲（Sanofi），以及 Graph Therapeutics 和 Turbine 等公司。該聯盟的運作模式為合作夥伴共同分擔數據生產成本，以換取對數據集的基礎存取權。

Parse Biosciences 將利用其 Evercode 平台上的 GigaLab 服務，生成 1 億個單細胞 RNA 定序（RNA-seq）資料。該公司於 2025 年 11 月被凱傑（QIAGEN）以 2.25 億美元收購，此舉擴大了其在凱傑分銷與生物資訊基礎設施的影響力。Nomic Bio 則將運用其 Omni 1000 平台，負責 Cascade 數據集的蛋白質組學部分。Omni 1000 平台於 2025 年 5 月推出，其核心技術 nELISA 採用螢光珠免疫分析法，能測量超過 1,000 種目標蛋白質，並具備高特異性和靈敏度。

透過 Cascade 數據集，AI 虛擬細胞模型將能直接從數據中學習基因程式與分泌蛋白質訊號之間的關係，有望克服當前生物 AI 建模的數據瓶頸，加速新一代免疫藥物的開發。

參考來源

• Parse and Nomic Launch Cascade: AI Immune Drug Discovery Get…（Tech Times）