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- 2024-03-07 21:24:10
Cadence or Synopsys？数字芯片实现工具大比拼！ - 知乎
Cadence or Synopsys？数字芯片实现工具大比拼！ - 知乎首发于数字IC后端设计工程师修炼之路切换模式写文章登录/注册Cadence or Synopsys？数字芯片实现工具大比拼！阎浮提最近看到一篇非常好的文章，是关于一个外国团队做了不同数字芯片实现工具的效果比较，更确切的说是Cadence和Synopsys全系列的Digital Implementation工具在大规模复杂设计优化上的最终PPA结果比较。大家知道比较广义的数字芯片实现流程包括从综合到signoff的所有阶段，而这里主要比较的将是下图高亮的部分，也就是综合、DFT、PnR加上STA的部分，大致如下如所示：而针对这些步骤，Synopsys和Cadence分别提供了全套的工具来支持：在这里我们只讨论针对先进工艺的次世代实现工具，因此ICC和Encounter不在讨论之列。上述工具中大部分大家应该都熟悉，或者至少听说过。Fusion Compiler作为Synopsys提出的fusion技术的集大成者，将RTL2GDS流程融合到同一个工具中，并在综合和PnR中调用ICC2和DC的优化算法，旨在进一步提高PPA。而Cadence以Innovus为突破口配合Genus和Modus，已经具备完整的实现工具流程，加上QRC+Tempus已经取得台积电7nm认证，补齐可数字实现的时序signoff工具，已经具有相当实力。为了全面对比PPA和runtime，本次对比专门设计了一个规模较大，频率较高的设计，并配合使用先进工艺来全面评估各种工具的实力。本次结果对比所使用的设计样本的基本信息如下:针对上述设计规模和时钟频率，一共采用了几种流程来进行综合、DFT、PnR和时序signoff：我们一起看看他们各自的表现如何：SNPS-Std: DC-> TestMAX -> ICC2 -> PT这可以算是很长时间内业界的标准流程了，实验结果显示在runtime方面主要是DC太慢，而ICC2只能算中规中矩，因此花费了最长的时间；而由于ICC2的QoR不尽如人意，为了达成3.2GHz的目标，不得不进行多次优化迭代；PT属于标准流程，乏善可陈，但是PT-ECO的physical aware不好用，迭代次数较多，而且有些buffer竟然插到boundary外面去了，实在是让人不可思议。这个现象我倒是没遇到过，不过PT-ECO不好用确实深有体会。SNPS-New: Fusion Compiler -> PT在上述标准流程的结果不理想的情况下，该团队遂和Synopsys反馈他们遇到的的DC runtime和ICC2的QoR问题。Synopsys说等他们的新工具出来问题都能迎刃而解，我本人表示怀疑。而且这并不能解决现实问题，在和他们沟通的过程中，发现一共有两队人马分别开发维护DC和新工具'Descartes'，后者貌似可能是DC2，但是新工具还不能开放使用，最后用Fusion Compiler来做实现，用PT来signoff。不过这个流程除了runtime，其他的竟然都是最差的。Fusion Compiler我自己也试过，后端部分基本上就是ICC2，脚本可以无缝切换，默认效果一般，此外会有一些advanced feature，不过有些需要额外的license，所以没有过多尝试。Innovus-PT: DC-> TestMAX -> Innovus -> PT这个流程只是把ICC2换成的Innovus，本来以为会有很多问题，但是却出奇的顺利，业界应该有不少公司在这个流程上做了大量工作和反馈，因此现阶段的流程比较成熟。Innovus在各个阶段展现都展现出了令人满意的结果，尤其是在pre-CTS阶段实现了复杂时钟树的嵌入，效果拔群。另外在Innovus实现阶段也没有开启任何advanced feature, 仅仅是比较标准的流程。基于这个流程的结果已经在Timing, Power和Runtime三个方面全面优于前面的流程，因此可以看出，根本性的差别确实出在ICC2和Innovus之间。Innovus-Tempus: DC-> TestMAX -> Innovus -> Tempus既然Tempus已经取得了台积电7nm认证，那么试试它也没有什么坏处。而且Cadence确认了Tempus的精度不输于PT，甚至可能更准，与Spectre的误差在3%之内。另外Cadence声称他们在所有数字工具中使用"common engines"，好处之一就是可以直接在Innovus里面做Tempus ECO来加速收敛过程。我认为这里更重要的是可以不必在PnR阶段再去费时费力调correlation，或者增加额外的margin来应对PnR工具和STA工具的误差。CDNS-All : Genus-> Modus -> Innovus -> Tempus这里有两个大动作，一个是Genus做综合，另一个是Modus做DFT。由于设计本身的DFT电路已经放在RTL里面了，只用Modus做scan stiching就不难了。而Genus做综合的特别之处在于Cadence声称这是'true physical synthesis'，即在综合早期既可以贴近Innovus的标准做placement，而结果也显示datapath上的组合逻辑确实有比较大的改善。其实Synopsys也一直想往DC里面嵌ICC2的引擎来做placement，不过目前效果都不是特别理想。这组整体上的QoR也是所有流程中最出色的，不仅完成了既定的3.2GHz目标，而且略有余量，总体功耗也最低，如此效果只能说amazing了。另外这里的RC提取换成了QRC，效果和StarRC没什么区别，不过QRT+Tempus的runtime比StarRC+PT要快1.5-2倍。不得不说，如此结果让作为Synopsys长期用户的我吃惊不小，以前虽然双方工具都用过，也感觉得到Innovus优化方面做得更好，但是从未定性定量做过对比，也不知道实际数字上的差距如此惊人。做过后端的人都知道，100ns左右的TNS如果依靠工程师的分析，优化和调整来完全修干净是要花相当大的精力和时间的，而仅仅通过切换工具就能达成，工程师们简直不要太开心。另外也想借此机会对Synopsys提个建议：你们可长点心吧！要说ICC2被别人超越是有部分原因在于Innovus在开发和发布时机上的出奇制胜，那么作为传统护城河的DC和PT都要被攻克了，这难道不能说明问题了么？现阶段用户全部转Cadence工具的最大阻碍在于巨大的用户惯性和迁移成本，但是个人认为这种阻碍在绝对的PPA优势面前是很脆弱的。由衷期待后续双方再接再厉，再出精品，也让我们工作轻松一点。感觉全文都在给Cadence打广告，Cadence应该给这个团队打钱，然后顺便分我一点...有兴趣读原文的请点下面链接。重磅消息：小编亲自参与制作的数字后端ICC2实践课程上线网易云课堂啦！本课程【数字IC后端设计ICC2完全实践】主要以实际操作的形式用Synopsys后端工具带大家从零开始完成一个后端设计小模块，包含后端实现、时序检查和物理验证等核心步骤的基础操作，以原生命令开始从头搭建流程完成设计，避免跑流程点按钮而得不到提高的问题，重点提高动手能力！现在可通过以下链接购买，加小编微信chen2mao2574还可领取大额优惠券，成功邀请同伴还可再享额外200元/人优惠，数量有限先到先得！原文连接：http://www.deepchip.com/items/0587-01.html往期文章：【阎浮提】低功耗基础：Body Bias【阎浮提】RISC-V蜂鸟E203综合实践：DC NXT vs DCG（下篇）【阎浮提】RISC-V蜂鸟E203综合实践：DC NXT vs DCG（上篇）【阎浮提】低功耗设计基础：Power Gating详解【阎浮提】低功耗设计基础：Multi-Bit Cell完全解析【阎浮提】低功耗设计基础：Multi-Vth【阎浮提】低功耗设计基础：Clock Gating【阎浮提】低功耗设计基础：概念篇【阎浮提】数字后端基础之：Noise详解【阎浮提】7nm工艺中的后端设计挑战【阎浮提】Cadence用户大会：Flexible H-Tree详解！【阎浮提】后端基础概念：各种OCV一网打尽（下篇）！【阎浮提】后端基础概念：各种OCV一网打尽（上篇）！【阎浮提】数字后端基础技能之：Clock Tree Synthesis（CTS）下篇【阎浮提】数字后端新概念：Inbound Cell是个啥？【阎浮提】SNUG 2018热点之：机器学习终于来了！【阎浮提】SNUG 2018热点之：所谓融合技术到底是啥？【阎浮提】数字后端基础技能之：Clock Tree Synthesis（CTS）中篇【阎浮提】数字后端基础技能之：Clock Tree Synthesis（CTS）上篇【阎浮提】数字后端基本技能之：绕线Congestion怎么解？【阎浮提】献给芯片设计新手：后端设计的基本流程是什么？【阎浮提】数字后端基础之：芯片的整体功耗是如何计算出来的？【阎浮提】后端Timing基础概念之：为何ICG容易出现setup violation？【阎浮提】后端Timing基础概念之：为什么时序电路要满足setup和hold？【阎浮提】后端Timing基本技能之：Hold Violation怎么修？【阎浮提】后端Timing基本技能之：Setup Violation怎么修？编辑于 2021-03-07 21:27芯片（集成电路）超大规模集成电路电子工程（EE）赞同 8615 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录数字IC后端设计工程师修炼之路为你打开芯片后端设
成立仅四年，Tempus靠什么成为独角兽？|界面新闻 · JMedia
年，Tempus靠什么成为独角兽？|界面新闻 · JMedia首页科技金融证券地产汽车健康地方大湾区文旅数据ESG双碳电厂商业科技地产汽车消费工业时尚交通医药互联网创投 能源数码教育食品新能源家电健康酒业物流零售美妆体育楼市家居餐饮日用企服珠宝腕表智库电厂农业财经金融投资证券IPO宏观股市财富有连云新闻天下中国地方评论数据职场国是文娱影像营销大湾区ESG双碳长三角文化生活文化文旅生活方式美食美酒艺术游戏正午箭厂VIP投资早晚报宏观晚6点打新早报盘前机会前瞻公告快评盘中必读金股挖掘调研早知道研报新知大势侦察市场风向标快报今日热点公司头条股市前沿监管通报财经速览时事追踪界面号财经号城市号媒体号视频界面Vnews直播箭厂面谈品牌创酷番茄社商业微史记专题新闻专题活动专题Global登录消息
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文|动脉网
半年内估值翻倍，快速崛起的“独角兽”新星
2018年8月，Tempus完成1.1亿美元的E轮融资，融资总额达3.2亿美元。2019年2月，在CB Insight发布的AI独角兽名录中，Tempus一跃成为药物研发领域估值20亿美元的AI独角兽。2018年3月，Tempus完成8000万美元的D轮融资，Pitchbook预测其估值已超十亿美元，估值在半年时间内翻了一倍。这家成立于2015年的精准医疗公司，是怎样在短短四年间，就成为了新晋独角兽的？
Tempus融资历史
Tempus致力于AI驱动精准医学，通过大量收集和分析临床和基因组数据，运用AI帮助所有癌症患者最终找到最适合他们的个性化治疗方案，从而实现精准医学。Tempus的宗旨是：“让世界上的每一个癌症患者从相似的病人身上获益。”
2019年，Tempus已经组建了世界上最大的癌症数据库之一，覆盖了大约25％至30％的美国癌症患者。Tempus还与美国领先的学术医疗中心、纽约大学医学院、NCI指定的癌症中心和社区肿瘤学家等开展了合作。Tempus的合作医院超250家，共收集了200万个临床记录。
从表面上看，Tempus的高速发展得益于对临床和基因组数据的整合，但这些数据背后，Tempus的投资方和合作伙伴看重的是什么？
胆大心细的Lefkofsky和其高科技人才团队
创立Tempus之前，Eric Lefkofsky已经创办了五家公司，包括被福布斯评为历史发展最快的团购公司Groupon、货运物流公司Echo Global Logistics（ECHO）、提供印刷采购服务的InnerWorkings（INWK）、提供广告管理服务的Mediaocean以及行业分析公司Uptake。同时，Lefkofsky也是芝加哥风险投资公司Lightbank的联合创始人兼CEO。但这些公司都不涉及医疗保健领域。
直到数年前，Lefkofsky的妻子被诊断出患有乳腺癌，在妻子治疗期间，Lefkofsky发现，虽然基因测序可以精准检测癌症患者的基因组信息，从而获得癌症靶向治疗方案，但却没有可靠的临床数据来确保靶向药物治疗的有效性、安全性。Lefkofsky想到，能否把两者结合起来，给患者提供更精准的治疗方案呢？
2015年，在美国伊利诺伊州，Lefkofsky创立了Tempus。Tempus通过建立引入精准医疗所必需的技术系统，从而获得结构化的临床数据，并与结构化的分子数据、机器学习、AI及其他分析技术相结合。
为了创建这样的临床和分子诊疗数据库，Lefkofsky召集了一支由数据科学家、软件工程师、生物信息学家、计算生物学家和研究科学家组成的团队，其中包括Tempus现任总裁，芝加哥大学基因组学和系统生物学研究所的创始人Kevin White；公司的现任首席技术官Shane Colley，R1 RCM（美国领先的医疗保健收入周期管理公司）的前研发副总裁；以及公司现任首席科学顾问，密歇根大学的Howard Hughes医学研究所研究员、病理学和泌尿学教授Arul Chinnaiyan。
Tempus部分团队成员
“他十分清楚平台、技术和规模化的重要性。” Revolution Growth联合创始人Ted Leonsis 表示。 Revolution Growth是Lefkofsky的企业老股东，在Lefkofsky创立时广告软件公司MediaBank（Mediaocean的前身）时就一直支持Lefkofsky，MediaBank通过大大小小的收购，规模日益扩大，到2012年已成为估值15亿美元的独角兽。
基因组学结合临床数据，AI驱动精准医学
Tempus是一家专注于收集和分析分子和临床数据的技术公司。为了促进精准医学的发展，通过建立一系列数据通道，并大规模收集，清理和分析数据，致力实现精准医学。
“癌症护理的基础数据建设还不够，对于肿瘤患者的治疗方案，并没有可靠和可操作的方式相结合，这意味着医疗保健机构并没有全面理解疾病机制。” Lefkofsky表示。
为了解决这样的痛点，Tempus决定建立自己的基因组学和临床数据库，并开始寻找低成本、高质量的临床和基因组数据。而在临床和基因组数据领域，已经涌入大量玩家，但没有任何企业能够满足Tempus预期的数据的成本和质量要求。
Tempus决定自力更生，首先，自建了CLIA认证的自动化实验室，为患者提供低价测序服务，每年能接待超过10万个病人，收到样本后2-3周即可完成测序。但值得注意的是，Tempus并没有制造自己的测序硬件，也并不直接面向消费者提供测序服务，而是将Illumina硬件和其他的测序仪用于高通量NGS，运用机器学习和AI建立了自己的生物信息学通道。
收集分析基因组信息是Tempus的精准医疗之路的基石。收集了患者基因组信息的同时，Tempus的生物信息学通道利用AI测量患者基因组和转录组表达水平的数据，包括变异分析、潜在的治疗方案和可能合适的临床试验。通过将丰富的分子数据和结构化的临床数据相结合，Tempus为医生提供全面的诊断工具、并标注实时临床报告的关键性数据，给出潜在可行的治疗方案。其交互式平台让医生获得相似病人的真实世界证据（RWE）来分析相关的疗法和结果数据。
然后，Tempus向医院、肿瘤学家、癌症中心等提供廉价数据结构化服务、图像分析服务和生物建模服务，进而收集并融合患者的各类临床数据。此前，Tempus投入大量的资源建立了自己的数据科学团队，创始人Lefkofsky本人，更是在数据构建、清洗等技术领域有20多年的工作经验。通过使用OCR（光学字符识别技术）和NLP（自然语言处理），Tempus将病理报告和放射报告等文本数据结构化，并将数据以FHIR（快捷健康互操作资源）格式储存起来。
“EHRs（电子健康记录）并未考虑到医学研究，他们是大额账单支付系统，系统设计在基因测序技术发展之前，没有能力处理真实世界数据。” Lefkofsky指出。通常，患者的电子病历数据是孤立的，重要的临床信息往往记录于医生的笔记、化验的病理报告图像和放射学检查中，难以被收集、整理、归纳到信息化系统中。
而NLP技术则是Tempus临床数据结构化的核心技术。NLP是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，涉及多项环节，包括分词、词性标注、句法分析、自然语言生成、文本分类、信息检索、信息抽取、文字校对、问答系统、机器翻译、自动摘要等，技术壁垒极高，在医学领域的应用更为复杂。由于医学文本中涉及许多专有名词，且这些名字通常拥有不同的说法，比如药物有商品名和通用名，疾病也有多种亚型，因此比普通文本的识别难度更高。临床文本篇幅长，除了抓取关键词，还需要“理解”语句。
整合的平台衍生多种业务模式
最开始的时候，Tempus原本希望与一两个顶级医疗中心合作，但Tempus的发展也超出Lefkofsky的预料。四年来，Tempus已经与两百多家医院达成了合作。“合作的伙伴曾对我说过，如果不选择Tempus，就意味着要与三四家公司合作，而我们在竞争获胜的答案就是，将基因组和临床数据整合在一个平台上。” Lefkofsky分享道。
最后，运用这些混合技术和收集到的数据，Tempus得以规模化管理流程、扩大数据质量项目、深化算法并建立大规模的数据集。并在数据库集基础上，衍生出多种业务模式：
1、在诊疗方面，对患者人数和潜在的治疗方案给出可靠的数据和意见；
2、在临床试验方面，将这些真实世界数据（RWD）归纳处理，作为真实世界证据（RWE），医生和研究人员可以以此分析类似患者的药物疗效和不良反应，设计体内临床试验。此外，还可对外提供生物建模服务，设计体外试验；
3、在药物审批方面，Tempus提供的真实世界证据可以支持FDA的药物审查。这一点，从Tempus与CancerLinQ和FDA的合作可以看出。
2017年12月，CancerLinQ和Tempus达成协议，Tempus将协助FDA分析CancerLinQ提供的使用免疫检查点抑制剂疗法的癌症患者数据集。CancerLinQ是美国临床肿瘤学会（ASCO）的全资非营利性子公司，2017年6月宣布，将与FDA宣布建立长期合作，探索新兴和新批准疗法的真实世界应用，包括各种疗法的最佳排序，癌症患者的其他疾病对癌症治疗耐受性和疗效的影响，以及免疫疗法联合与单药治疗的有效性等。
CancerLinQ的CEO Cory Wiegert表示：“我们很高兴Tempus能将他们的AI技术和结果分析用于支持FDA在临床试验之外的疗法评估。”2019年4月4日，FDA基于RWE批准了辉瑞的Ibrance，进一步证明了Tempus的基因组与临床数据结合的业务模式在药物审查的广大前景。
四年来，Tempus始终在践行最初的目标：“我们相信，利用精准的数据和AI工具，我们可以加强患者护理，引领世界进入精准医疗的新时代。”
国内赛道的发展情况
总的来看，Tempus能在短短数年崛起，成为估值20亿美元的独角兽，除了有多个领域顶尖人才的团队支撑，还得益于其将基因组学信息和结构化临床信息相结合的业务模式，以及精准医学大数据平台的建设和规模化的产品服务。通过将基因组学信息和临床表型结合，利用NLP技术结构化数据临床数据，Tempus成功地将其技术应用于临床试验、临床诊断、个性化治疗方案制定、药品审评等各个方面，并与全国各地的肿瘤学家、医院、美国临床肿瘤学会（ASCO）的子公司CancerLinQ达成合作，用数据重新定义了“精准医疗”。
在国内，精准医疗也是近几年的热门方向，自2015年我国将精准医学纳入“十三五”重大科技计划以来，国家在宏观领域和细分领域都给予了相应的政策扶持。2015年4月，国家卫计委公布了首批肿瘤基因测序临床应用试点单位。随后，卫计委先后发布遗传病诊断、产前筛查与诊断、植入前胚胎遗传学诊断、肿瘤诊断与治疗这四个专业的第一批基因测序临床试点名单。此外，仅在2017年，国家就批准了近6亿财政资金用于资助36个“精准医学研究重点专项”项目。
由此，在国内赛道，近几年也涌现出了许多致力于精准医疗的玩家，如医渡云、零氪科技、思派网络、森亿智能等从医院端切入的医疗大数据公司，以及以华大基因、贝瑞和康、博奥生物、泛生子、燃石为首的基因测序公司，但将临床数据和组学信息相结合的企业甚少。
生命奇点（Gennlife）则是国内为数不多的整合了结构化临床数据和分子数据的精准医疗大数据公司。公司成立于2015年。经过四年多的稳健发展，生命奇点已积攒了一支覆盖临床医学、生物统计、生物信息、医学自然语言处理、分子遗传学等领域，高度跨界融合的团队。核心创始团队成员均毕业于北京大学。其中，石瑜教授是美国范德堡大学生物统计系主任，美国FDA的投票委员；张泽民老师是基因泰克前首席生物信息科学家，也是长江学者；CEO刘立宇曾担任北大医信CEO达五年时间，并牵头协助北京大学人民医院成为亚洲第二家、国内第一家成功通过医院信息化HIMSS7级评审的医院。CTO徐辉博士是自然语言处理的专家，百度凤巢的总架构师。CSO佟崴嵬博士则在跨国药厂有20多年的生物统计和生物信息大数据分析经验。
生命奇点旨在将医疗、AI与大数据结合，解决临床和医学数据素有的数量大、来源广、缺乏标准、非结构化等瓶颈难题。整合丰富的临床数据和分子数据，并进行深度治理。打破信息孤岛，结合临床研究的特点打造医疗大数据平台。
同Tempus一样，生命奇点并未制造自己的测序硬件，而是利用成熟的高通量NGS测序体系，结合自主研发的基因panel及解读库，建立了自己的生物信息学工作流，测量患者的基因组变异和转录组表达水平，并为医生解读其临床意义。其国内领先的医学文本NLP技术团队，则可以准确高效地进行语义理解和后结构化信息提取，将大段文本转化成直接可进行统计和分析的变量。支持处理临床数十亿条记录、数千亿数据项的海量数据。通过将结构化的临床数据和丰富的分子数据相结合，生命奇点为临床研究提供高质量的真实世界数据，以及数据驱动的循证医学证据产生、疗法和疗效评估、不良反应分析、诊疗指南和文献库查询、临床决策支持等多种业务。
2016年1月，生命奇点与国家级肿瘤临床研究中心天津肿瘤医院合作，共同建设了全国首家“肿瘤精准医学大数据中心”，并在2016年年底推出了国内第一款商业化精准医学大数据平台VitArk。VitArk结合了原创的医学自然语言处理技术和生物信息分析技术，整合了230万名肿瘤病人的多组学生物医学大数据资源，近10万肿瘤生物标本信息以及近千例的全外显子基因测序数据。
近期，生命奇点更是接连拿下了西安交大第一附属医院、江苏肿瘤医院、武汉中南医院等国家重点临床大数据平台建设项目，与近200家医院达成合作，并在2018年8月被授予中国通信工业协会（CCIA）人工智能与智慧应用分会副会长单位。此外，生命奇点将临床数据与基因组等生物组学数据相结合，有多篇高水平合作论文即将发表。通过强大的技术和基因临床相结合的业务模式，生命奇点真正将沉睡的医疗数据转化为有价值的临床研究结果。
国内的精准医学大数据行业虽起步较晚但生机勃勃，在政策支持下，已迎来了重要的发展契机，有极大的发展空间。基因组学数据与临床数据结合的新赛道，将为药物研究、疾病诊断、个性化治疗带来更多可能。未来，能否如Tempus一样，诞生新的独角兽，我们拭目以待。
本文为转载内容，授权事宜请联系原著作权人。药事会独角兽点赞收藏看评论分享至微博分享微信分享QQzone沉浸模式评论暂无评论哦，快来评价一下吧！下载界面新闻 微信公众号微博上海界面财联社科技股份有限公司 版权所有 © 2014-2024 JIEMIAN.COM关于我们联系我们广告合作注册协议投稿须知版权声明举报及处置成立仅四年，Tempus靠什么成为独角兽？国内的精准医学大数据行业虽起步较晚但生机勃勃，在政策支持下，已迎来了重要的发展契机，有极大的发展空间。动脉网 · 2019/05/07 10:48
文|动脉网
半年内估值翻倍，快速崛起的“独角兽”新星
2018年8月，Tempus完成1.1亿美元的E轮融资，融资总额达3.2亿美元。2019年2月，在CB Insight发布的AI独角兽名录中，Tempus一跃成为药物研发领域估值20亿美元的AI独角兽。2018年3月，Tempus完成8000万美元的D轮融资，Pitchbook预测其估值已超十亿美元，估值在半年时间内翻了一倍。这家成立于2015年的精准医疗公司，是怎样在短短四年间，就成为了新晋独角兽的？
Tempus融资历史
Tempus致力于AI驱动精准医学，通过大量收集和分析临床和基因组数据，运用AI帮助所有癌症患者最终找到最适合他们的个性化治疗方案，从而实现精准医学。Tempus的宗旨是：“让世界上的每一个癌症患者从相似的病人身上获益。”
2019年，Tempus已经组建了世界上最大的癌症数据库之一，覆盖了大约25％至30％的美国癌症患者。Tempus还与美国领先的学术医疗中心、纽约大学医学院、NCI指定的癌症中心和社区肿瘤学家等开展了合作。Tempus的合作医院超250家，共收集了200万个临床记录。
从表面上看，Tempus的高速发展得益于对临床和基因组数据的整合，但这些数据背后，Tempus的投资方和合作伙伴看重的是什么？
胆大心细的Lefkofsky和其高科技人才团队
创立Tempus之前，Eric Lefkofsky已经创办了五家公司，包括被福布斯评为历史发展最快的团购公司Groupon、货运物流公司Echo Global Logistics（ECHO）、提供印刷采购服务的InnerWorkings（INWK）、提供广告管理服务的Mediaocean以及行业分析公司Uptake。同时，Lefkofsky也是芝加哥风险投资公司Lightbank的联合创始人兼CEO。但这些公司都不涉及医疗保健领域。
直到数年前，Lefkofsky的妻子被诊断出患有乳腺癌，在妻子治疗期间，Lefkofsky发现，虽然基因测序可以精准检测癌症患者的基因组信息，从而获得癌症靶向治疗方案，但却没有可靠的临床数据来确保靶向药物治疗的有效性、安全性。Lefkofsky想到，能否把两者结合起来，给患者提供更精准的治疗方案呢？
2015年，在美国伊利诺伊州，Lefkofsky创立了Tempus。Tempus通过建立引入精准医疗所必需的技术系统，从而获得结构化的临床数据，并与结构化的分子数据、机器学习、AI及其他分析技术相结合。
为了创建这样的临床和分子诊疗数据库，Lefkofsky召集了一支由数据科学家、软件工程师、生物信息学家、计算生物学家和研究科学家组成的团队，其中包括Tempus现任总裁，芝加哥大学基因组学和系统生物学研究所的创始人Kevin White；公司的现任首席技术官Shane Colley，R1 RCM（美国领先的医疗保健收入周期管理公司）的前研发副总裁；以及公司现任首席科学顾问，密歇根大学的Howard Hughes医学研究所研究员、病理学和泌尿学教授Arul Chinnaiyan。
Tempus部分团队成员
“他十分清楚平台、技术和规模化的重要性。” Revolution Growth联合创始人Ted Leonsis 表示。 Revolution Growth是Lefkofsky的企业老股东，在Lefkofsky创立时广告软件公司MediaBank（Mediaocean的前身）时就一直支持Lefkofsky，MediaBank通过大大小小的收购，规模日益扩大，到2012年已成为估值15亿美元的独角兽。
基因组学结合临床数据，AI驱动精准医学
Tempus是一家专注于收集和分析分子和临床数据的技术公司。为了促进精准医学的发展，通过建立一系列数据通道，并大规模收集，清理和分析数据，致力实现精准医学。
“癌症护理的基础数据建设还不够，对于肿瘤患者的治疗方案，并没有可靠和可操作的方式相结合，这意味着医疗保健机构并没有全面理解疾病机制。” Lefkofsky表示。
为了解决这样的痛点，Tempus决定建立自己的基因组学和临床数据库，并开始寻找低成本、高质量的临床和基因组数据。而在临床和基因组数据领域，已经涌入大量玩家，但没有任何企业能够满足Tempus预期的数据的成本和质量要求。
Tempus决定自力更生，首先，自建了CLIA认证的自动化实验室，为患者提供低价测序服务，每年能接待超过10万个病人，收到样本后2-3周即可完成测序。但值得注意的是，Tempus并没有制造自己的测序硬件，也并不直接面向消费者提供测序服务，而是将Illumina硬件和其他的测序仪用于高通量NGS，运用机器学习和AI建立了自己的生物信息学通道。
收集分析基因组信息是Tempus的精准医疗之路的基石。收集了患者基因组信息的同时，Tempus的生物信息学通道利用AI测量患者基因组和转录组表达水平的数据，包括变异分析、潜在的治疗方案和可能合适的临床试验。通过将丰富的分子数据和结构化的临床数据相结合，Tempus为医生提供全面的诊断工具、并标注实时临床报告的关键性数据，给出潜在可行的治疗方案。其交互式平台让医生获得相似病人的真实世界证据（RWE）来分析相关的疗法和结果数据。
然后，Tempus向医院、肿瘤学家、癌症中心等提供廉价数据结构化服务、图像分析服务和生物建模服务，进而收集并融合患者的各类临床数据。此前，Tempus投入大量的资源建立了自己的数据科学团队，创始人Lefkofsky本人，更是在数据构建、清洗等技术领域有20多年的工作经验。通过使用OCR（光学字符识别技术）和NLP（自然语言处理），Tempus将病理报告和放射报告等文本数据结构化，并将数据以FHIR（快捷健康互操作资源）格式储存起来。
“EHRs（电子健康记录）并未考虑到医学研究，他们是大额账单支付系统，系统设计在基因测序技术发展之前，没有能力处理真实世界数据。” Lefkofsky指出。通常，患者的电子病历数据是孤立的，重要的临床信息往往记录于医生的笔记、化验的病理报告图像和放射学检查中，难以被收集、整理、归纳到信息化系统中。
而NLP技术则是Tempus临床数据结构化的核心技术。NLP是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，涉及多项环节，包括分词、词性标注、句法分析、自然语言生成、文本分类、信息检索、信息抽取、文字校对、问答系统、机器翻译、自动摘要等，技术壁垒极高，在医学领域的应用更为复杂。由于医学文本中涉及许多专有名词，且这些名字通常拥有不同的说法，比如药物有商品名和通用名，疾病也有多种亚型，因此比普通文本的识别难度更高。临床文本篇幅长，除了抓取关键词，还需要“理解”语句。
整合的平台衍生多种业务模式
最开始的时候，Tempus原本希望与一两个顶级医疗中心合作，但Tempus的发展也超出Lefkofsky的预料。四年来，Tempus已经与两百多家医院达成了合作。“合作的伙伴曾对我说过，如果不选择Tempus，就意味着要与三四家公司合作，而我们在竞争获胜的答案就是，将基因组和临床数据整合在一个平台上。” Lefkofsky分享道。
最后，运用这些混合技术和收集到的数据，Tempus得以规模化管理流程、扩大数据质量项目、深化算法并建立大规模的数据集。并在数据库集基础上，衍生出多种业务模式：
1、在诊疗方面，对患者人数和潜在的治疗方案给出可靠的数据和意见；
2、在临床试验方面，将这些真实世界数据（RWD）归纳处理，作为真实世界证据（RWE），医生和研究人员可以以此分析类似患者的药物疗效和不良反应，设计体内临床试验。此外，还可对外提供生物建模服务，设计体外试验；
3、在药物审批方面，Tempus提供的真实世界证据可以支持FDA的药物审查。这一点，从Tempus与CancerLinQ和FDA的合作可以看出。
2017年12月，CancerLinQ和Tempus达成协议，Tempus将协助FDA分析CancerLinQ提供的使用免疫检查点抑制剂疗法的癌症患者数据集。CancerLinQ是美国临床肿瘤学会（ASCO）的全资非营利性子公司，2017年6月宣布，将与FDA宣布建立长期合作，探索新兴和新批准疗法的真实世界应用，包括各种疗法的最佳排序，癌症患者的其他疾病对癌症治疗耐受性和疗效的影响，以及免疫疗法联合与单药治疗的有效性等。
CancerLinQ的CEO Cory Wiegert表示：“我们很高兴Tempus能将他们的AI技术和结果分析用于支持FDA在临床试验之外的疗法评估。”2019年4月4日，FDA基于RWE批准了辉瑞的Ibrance，进一步证明了Tempus的基因组与临床数据结合的业务模式在药物审查的广大前景。
四年来，Tempus始终在践行最初的目标：“我们相信，利用精准的数据和AI工具，我们可以加强患者护理，引领世界进入精准医疗的新时代。”
国内赛道的发展情况
总的来看，Tempus能在短短数年崛起，成为估值20亿美元的独角兽，除了有多个领域顶尖人才的团队支撑，还得益于其将基因组学信息和结构化临床信息相结合的业务模式，以及精准医学大数据平台的建设和规模化的产品服务。通过将基因组学信息和临床表型结合，利用NLP技术结构化数据临床数据，Tempus成功地将其技术应用于临床试验、临床诊断、个性化治疗方案制定、药品审评等各个方面，并与全国各地的肿瘤学家、医院、美国临床肿瘤学会（ASCO）的子公司CancerLinQ达成合作，用数据重新定义了“精准医疗”。
在国内，精准医疗也是近几年的热门方向，自2015年我国将精准医学纳入“十三五”重大科技计划以来，国家在宏观领域和细分领域都给予了相应的政策扶持。2015年4月，国家卫计委公布了首批肿瘤基因测序临床应用试点单位。随后，卫计委先后发布遗传病诊断、产前筛查与诊断、植入前胚胎遗传学诊断、肿瘤诊断与治疗这四个专业的第一批基因测序临床试点名单。此外，仅在2017年，国家就批准了近6亿财政资金用于资助36个“精准医学研究重点专项”项目。
由此，在国内赛道，近几年也涌现出了许多致力于精准医疗的玩家，如医渡云、零氪科技、思派网络、森亿智能等从医院端切入的医疗大数据公司，以及以华大基因、贝瑞和康、博奥生物、泛生子、燃石为首的基因测序公司，但将临床数据和组学信息相结合的企业甚少。
生命奇点（Gennlife）则是国内为数不多的整合了结构化临床数据和分子数据的精准医疗大数据公司。公司成立于2015年。经过四年多的稳健发展，生命奇点已积攒了一支覆盖临床医学、生物统计、生物信息、医学自然语言处理、分子遗传学等领域，高度跨界融合的团队。核心创始团队成员均毕业于北京大学。其中，石瑜教授是美国范德堡大学生物统计系主任，美国FDA的投票委员；张泽民老师是基因泰克前首席生物信息科学家，也是长江学者；CEO刘立宇曾担任北大医信CEO达五年时间，并牵头协助北京大学人民医院成为亚洲第二家、国内第一家成功通过医院信息化HIMSS7级评审的医院。CTO徐辉博士是自然语言处理的专家，百度凤巢的总架构师。CSO佟崴嵬博士则在跨国药厂有20多年的生物统计和生物信息大数据分析经验。
生命奇点旨在将医疗、AI与大数据结合，解决临床和医学数据素有的数量大、来源广、缺乏标准、非结构化等瓶颈难题。整合丰富的临床数据和分子数据，并进行深度治理。打破信息孤岛，结合临床研究的特点打造医疗大数据平台。
同Tempus一样，生命奇点并未制造自己的测序硬件，而是利用成熟的高通量NGS测序体系，结合自主研发的基因panel及解读库，建立了自己的生物信息学工作流，测量患者的基因组变异和转录组表达水平，并为医生解读其临床意义。其国内领先的医学文本NLP技术团队，则可以准确高效地进行语义理解和后结构化信息提取，将大段文本转化成直接可进行统计和分析的变量。支持处理临床数十亿条记录、数千亿数据项的海量数据。通过将结构化的临床数据和丰富的分子数据相结合，生命奇点为临床研究提供高质量的真实世界数据，以及数据驱动的循证医学证据产生、疗法和疗效评估、不良反应分析、诊疗指南和文献库查询、临床决策支持等多种业务。
2016年1月，生命奇点与国家级肿瘤临床研究中心天津肿瘤医院合作，共同建设了全国首家“肿瘤精准医学大数据中心”，并在2016年年底推出了国内第一款商业化精准医学大数据平台VitArk。VitArk结合了原创的医学自然语言处理技术和生物信息分析技术，整合了230万名肿瘤病人的多组学生物医学大数据资源，近10万肿瘤生物标本信息以及近千例的全外显子基因测序数据。
近期，生命奇点更是接连拿下了西安交大第一附属医院、江苏肿瘤医院、武汉中南医院等国家重点临床大数据平台建设项目，与近200家医院达成合作，并在2018年8月被授予中国通信工业协会（CCIA）人工智能与智慧应用分会副会长单位。此外，生命奇点将临床数据与基因组等生物组学数据相结合，有多篇高水平合作论文即将发表。通过强大的技术和基因临床相结合的业务模式，生命奇点真正将沉睡的医疗数据转化为有价值的临床研究结果。
国内的精准医学大数据行业虽起步较晚但生机勃勃，在政策支持下，已迎来了重要的发展契机，有极大的发展空间。基因组学数据与临床数据结合的新赛道，将为药物研究、疾病诊断、个性化治疗带来更多可能。未来，能否如Tempus一样，诞生新的独角兽，我们拭目以待。
本文为转载内容，授权事宜请联系原著作
辉瑞与AI企业再度携手！Tempus宣布与辉瑞建立新的战略合作，推进肿瘤疗法的开发_腾讯新闻
辉瑞与AI企业再度携手！Tempus宣布与辉瑞建立新的战略合作，推进肿瘤疗法的开发_腾讯新闻
辉瑞与AI企业再度携手！Tempus宣布与辉瑞建立新的战略合作，推进肿瘤疗法的开发
2022年2月28日，人工智能（AI）和精准医学领域的领导者Tempus宣布，与辉瑞公司建立新的战略合作，推进肿瘤疗法的开发。通过此次合作，辉瑞可以访问Tempus的人工智能平台及其去识别化的多模态数据库，用于肿瘤疗法的开发；此外，辉瑞还可以利用Tempus的技术推进自身肿瘤学产品组合，包括人工智能驱动的伴随诊断产品的研发。
Part.1
关于Tempus
Tempus成立于2015年，致力于通过人工智能技术收集分析分子和临床数据，大规模部署对当今患者护理和未来研究产生真正影响的解决方案。公司不仅在肿瘤学诊断领域取得了长足的进步，而且在神经精神病学、传染病和心脏病学领域实现了重要的突破。
在精准医疗领域，Tempus通过大量收集和分析临床和基因组数据，运用AI技术帮助患者找到最适合自己的治疗方案。2022年10月，公司推出了专有的Tempus+程序，创建一个可持续且安全的基础设施，以收集和分析促进研究所需的数据，从而为临床护理的未来提供信息。
目前，公司与美国领先的学术医疗中心、纽约大学医学院、NCI指定的癌症中心和社区肿瘤学家等开展了合作，组建了世界上最大的分子诊疗和临床数据库。
此外，公司也与全球顶级制药企业展开合作：
1、GSK：2022年10月， GSK宣布扩大与Tempus在精准医学领域的合作，双方签订了一项为期3年的合作。根据协议条款，GSK将利用Tempus的人工智能（AI）平台，合作改进临床试验设计、加快临床注册并确定药物靶点。本次合作将极大提高GSK的研发成功率，更快地为患者提供个性化的治疗。这是继2020年在癌症患者的临床注册试验后的第二次合作，两家公司曾在一项开放标签的临床II期研究中，采用了一种创新的数据驱动方法，加快和简化研究时间表。
2、强生：Tempus与强生的合作源于2020年11月，为了推动强生的肿瘤临床开发计划，简化临床试验受试者的招募；作为合作的一部分，强生迅速加入了TIME Trial Network，使美国各地的肿瘤学家及其患者能够更快、更轻松地发现他们有资格参加哪些新型癌症疗法的临床试验，在短短10天内开始招募符合条件的受试者。2021年12月，强生与Tempus再次携手，开始将Tempus的人工智能技术和真实世界数据应用于Janssen的药物开发，确定潜在的药物靶点并使用它们开发新的癌症疗法。
3、阿斯利康：2021年9月，Tempus与阿斯利康合作，将提供大量的去识别化的数据和相应的人工智能分析工具，以发现新的药物靶点并将其开发成可用于试验的疗法。
Part.2
关于辉瑞与“AI”
辉瑞在人工智能的愿景有三个方面：用人工智能发现疾病生物学；利用这些见解来设计正确的分子；确定临床试验的合适患者群体。
辉瑞在AI药物研发相关的合作
除了积极地和外部前沿公司进行合作，包括药物发现和临床试验阶段更多地使用AI技术。2022年12月，辉瑞已经开始建立“机器学习研究中心”（WRDM Machine Learning Research Hub），大规模招聘计算人才，包括聘请各个项目的负责人，希望引领生物制药行业进入下一波创新浪潮。
公司计划先从自己的核心领域开始研究，包括内科、炎症、免疫学、肿瘤学、疫苗和罕见病。
在肿瘤学方面，辉瑞计划在精准医学的基础上，用机器学习更好地了解患者群体和分层。
在内科医学方面，辉瑞强调了心力衰竭，糖尿病和非酒精性脂肪性肝炎等疾病，这些疾病患病人数较多，每天都有更多的数据积累。炎症和免疫疾病也是如此，包括类风湿性关节炎、克罗恩病和溃疡性结肠炎等。
除了在生物学和分子设计方面的努力，辉瑞也在寄希望于将人工智能运用进入临床试验。目前，辉瑞正在将经典和深度学习等先进方法，应用于从自己的临床试验和已发表的研究中整理的分子数据集，以确定可能对某种治疗做出更好反应的患者亚群。这些创新工具的预计将在未来三到五年内惠及患者。
Part.3
关于AI制药
新药研发拥有“三高一长”的突出特点，即高技术、高投入、高风险、长周期。根据《Nature》提供的数据：一款新药的研发成本大约是26亿美元， 耗时约10年，成功率不到十分之一。新药从研发到上市大致要经过这几个环节：药物发现、临床前研究（包括临床前动物实验）、临床试验、药物审批。作为制药流程的入口，药物发现是目前AI应用得最多也最成熟的环节。据统计，使用AI 技术能够将药物发现时间缩短40%，药物临床试验时间节约50%至60%，进而达到节省药物研发成本的目的。
AI 和传统药物研发优势对比
目前，在研AI 项目涉及的领域包括抗肿瘤、呼吸系统、抗感染、精神障碍、免疫系统、眼科、心血管、消化系统、内分泌系统、药物副作用研究等。在疫情驱动下，头部药企均开始积极与AI 制药创企建立合作，在新药研发上取得实质性突破；其中，英国AI 制药创企Exscientia已与拜耳、赛诺菲、葛兰素史克等知名药企达成合作，而英矽智能也与辉瑞、安斯泰来、强生公司旗下杨森制药、大正制药等多家一流生物医药公司达成合作。纵观国内，晶泰科技、冰洲石生物、赛恪科技、深度智耀等优秀的AI 制药企业，共同推动行业规模化商业落地进程。
据灼识咨询报道，2021年，全球AI药物研发企业约343家，其中超过50%的公司集中在美国；英国和欧盟，分别占据12.5%和13.4%；亚洲大约12.8%，其中中国占据约4.7%。据不完全统计，2022 年，国内AI药物发现企业共发生融资39起。
2022年AI药物发现企业融资情况
根据互联网数据资讯网（BCC）数据，AI在医疗健康产业所有应用场景中，新药发现的市场规模与增长速度均占据第一位，预计2024年市场规模将达到31.17亿美元，年均复合增长率（CAGR）为40.7%；根据大观研究（Grand View Research）的最新报告，到2027 年，全球AI+药物发现的市场规模预计将达到35亿美元，CAGR为28.8%。
数据来源：BCC与Grand View Research
参考资料
1、公司官网
https://www.163.com/dy/article/HMCBHV1D0511GV8V.html
http://www.360doc.com/content/21/1204/18/71609523_1007148040.shtml
https://www.sohu.com/a/620306528_121421892
5、biospace、灼识咨询、中银国际
精准医疗技术公司「Tempus」获 2 亿美元融资，估值达 50 亿美元-36氪
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医疗 AI 公司 Tempus 完成 1.1 亿美元融资，团购教父再造独角兽-腾讯云开发者社区-腾讯云
I 公司 Tempus 完成 1.1 亿美元融资，团购教父再造独角兽-腾讯云开发者社区-腾讯云AI掘金志医疗 AI 公司 Tempus 完成 1.1 亿美元融资，团购教父再造独角兽关注作者腾讯云开发者社区文档建议反馈控制台首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动文章/答案/技术大牛搜索搜索关闭发布登录/注册首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网AI掘金志首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网社区首页 >专栏 >医疗 AI 公司 Tempus 完成 1.1 亿美元融资，团购教父再造独角兽医疗 AI 公司 Tempus 完成 1.1 亿美元融资，团购教父再造独角兽AI掘金志关注发布于 2019-08-29 11:14:157640发布于 2019-08-29 11:14:15举报文章被收录于专栏：AI掘金志AI掘金志近日，全球领先的精准医疗公司Tempus宣布完成E轮1.1亿美元融资，Baillie Gifford领投, T. Rowe Price，Revolution Growth，New Enterprise Associates (NEA)和其他投资者跟投。本轮融资结束后，Tempus总融资额达到3.2亿美元，估值达20亿美元，跻身独角兽行列，这也是其联合创始人Eric Lefkofsky打造的第四只独角兽。爱折腾的天才犹太商人Eric Lefkofsky另一个为人所熟知的身份是团购网站鼻祖Groupon.com的联合创始人。Lefkofsky出生在一个犹太人家庭，1993年，年仅24岁的他就从密歇根大学取得了法学博士学位。毕业不久，Lefkofsky就展现了天才般的商业天赋和团队合作能力：他同法学院认识的同学Brad Keywell一起买下了位于威斯康星辛州的Brandon儿童服装公司，但是他们的钱却是从亲戚手里借的，分文不花就从学生变霸道总裁，四年后还娶妻生子。教科书一般的白手起家案例。1999年的时候，互联网是全美国最新潮的技术，敏锐的Lefkofsky和Keywell当然也不会错过，他们随即创建了Starbelly网站出售促销商品，在互联网泡沫前期大赚特赚，并抓准时机在泡沫破裂前将公司卖出（虽然他们也因此收到了大量诉讼，因为公司一年之后就倒闭了）。这次互联网投机也给Lefkofsky上了一课：解决社会问题本身比赚钱更重要。互联网泡沫破裂后，他们又一起创建了许多大大小小的公司，包括为中小企业提供打印采购服务的InnerWorkings，该公司于2006年成功IPO；货运物流公司Echo Global Logistics，该公司于2006年在NASDAQ挂牌上市。也是从这个时候开始，New Enterprise Associates（NEA）投资基金开始成为Lefkofsky的小迷弟，常伴其左右。Echo上市以后，爱折腾的Lefkofsky和Keywell又有了新目标，他们创建了一家广告公司MediaBank，这家公司通过大大小小的收购声名鹊起，还于2007年引入了NEA的投资，直到2012年与Donovan Data Systems成为Mediaocean时，这家公司已经是15亿美元的独角兽了。与此同时，在2007年的1月份，精力充沛的Lefkofsky还给Andrew Mason（后来的Groupon CEO）投资了100万美元，帮助其创建了在线团购网站ThePoint.com，在得到NEA的投资后，公司于2008年改名Groupon，短短两年后，Groupon就成为了Forbes报道中“史上成长最快的公司”，估值达到13.5亿美元。Groupon不仅首创并普及了团购这一商业模式，还为Lefkofsky带来了巨大的个人财富。2013年，Lefkofsky登上了Forbes富豪榜，个人财富达16亿美元，排名第782。奋斗了近二十多年，财富不计其数，但Lefkofsky仍旧在追寻社会成就感。2010年，他成立了自己风险投资公司Lightbank做投资，根据Crunchbase的资料，其至今已经投资和孵化了143家企业，其中还包括了估值超过20亿美元的工业物联网独角兽Uptake（由Lefkofsky和Keywell于2014年联合创建），帮助Caterpillar这样的传统工业企业解决设备维护的燃眉之急。Tempus：爱的结晶 其实在创办Tempus之前，Lefkofsky没有想过自己会进入医疗领域，一切源于他的妻子三年前被诊断出患有乳腺癌。他们是一对有着近二十年感情的恩爱夫妻，在妻子的治疗期间，Lefkofsky发现治疗方案缺乏可靠数据支持，他就想：能不能把全国各地的医疗数据都收集起来以提高治疗水平呢？就是这么一个简单美好的愿景促成了Tempus的诞生，而且和以往投资孵化模式不同的是，Lefkofsky亲任Tempus的CEO，身体力行做公司，真的走心。到现在，Tempus已经做出了全世界最大的临床和分子诊疗数据库，还创造了一个操作系统来让人方便使用。有了这个数据库，世界上的每一个病人都可以从已经治愈的病人身上获益，让悬壶济世之道薪火相传。基于这个数据库，Tempus现在已经可以对外提供4种产品和服务：基因测序，临床数据结构化，图像识别和生物学建模。基因测序Tempus的基因测序服务包括了DNA测序和RNA测序：DNA测序会对从血液或者唾液里取出的肿瘤DNA样本和正常DNA样本同时进行测序，经过对比分析精确给出机体和生殖细胞的变化；而RNA测序则是分析RNA转录的全过程来提供分子诊断信息，这些信息能与DNA测序结果形成互补提供更为准确的诊断结果，比如检测染色体易位。
为了开展这些基因测序服务，Tempus自建了CLIA认证的自动化实验室，每年能接待超过10万个病人，收到样本后2-3周即可完成测序服务。
数据结构化Tempus的数据结构化服务可以将肿瘤记录，病理报告和放射报告这样的文本数据转化为结构化数据，以支持研究分析，质量检测报告和临床医疗决策。整个服务过程分为四步：首先，Tempus收集并融合来自临床记录，癌症中心，研究者和癌症医生的各种数据。然后，通过使用Tempus的OCR（光学字符识别技术）和NLP（自然语言处理）流水线将文本数据结构化，并将数据以FHIR格式储存起来。然后，编辑小组会人工的管理数据，填写关键要素以保证数据质量。最后，Tempus的可视化软件会给出病状，疗法和治疗结果的临床和研究建议。最重要的是，结构化和标准化的数据也会反馈给医疗机构来进行内部的精准医疗研究，以此形成一个产学研相结合的良性循环。图像识别Tempus通过提供基于网页的病理和放射图像分析平台来随时随地的提供图像识别服务。其中，病理平台可以检测和计算有丝分裂，细胞和细胞核分裂，选取生物特征和分类组织。
而内置前沿算法和高质量标注数据的放射平台则可以将2D医疗影像转为清晰立体的3D模型。
生物学建模值得称赞的是，Tempus还建立了一个Tempus|M建模实验室，这是一个前沿的体外器官研究和测试设施，旨在帮助研究者进行生物建模来了解各种疗法的潜在效果。在这里，你可以利用病人派生器官（PDOs）来识别和验证各种疾病疗法的反应模式；并可以将数据与Tempus原有数据库里的原生肿瘤数据进行对比分析得出结论；最终把研究结果反馈给研究机构来推动临床实验，药物研发和相关实验项目。
另外，Tempus曾通过与250多家医院合作，收集了200万份临床病例，还与梅奥诊所（Mayo Clinic）、西北大学、芝加哥大学、和密西根大学等机构进行了相关合作，再加上Tempus建立的两个实验室和基于网页的基因测序和图像识别申请系统，笔者推测Tempus的商业模式既有2B也有2C。据了解，本轮融资完成后，Tempus将会进一步的拓展病种和全球化。“我们的使命是在全世界推动精准医疗时代的来临，”Lefkofsky说。我们已经见过数以百计的商业传奇，你会发现：充满爱心的人总是容易发现社会问题，商业头脑则帮助他们创建企业解决社会问题，并创造财富。Lefkofsky也不例外，回顾他的创业经历，就是一个极具浪漫主义的商业天才创造传奇的故事，正如孔子数千年前的质朴语言：“己欲达而达人”。本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。原始发表：2018-09-03，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除图像识别数据结构数据库sql本文分享自 AI掘金志 微信公众号，前往查看如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。本文参与 腾讯云自媒体分享计划 ，欢迎热爱写作的你一起参与！图像识别数据结构数据库sql评论登录后参与评论0 条评论热度最新登录 后参与评论推荐阅读LV.关注文章0获赞0目录爱折腾的天才犹太商人Tempus：爱的结晶 基因测序数据结构化图像识别生物学建模相关产品与服务图像识别腾讯云图像识别基于深度学习等人工智能技术，提供车辆，物体及场景等检测和识别服务，
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Groupon创始人成立的AI医疗公司Tempus完成2.75亿美元融资丨海外邦
Groupon创始人成立的AI医疗公司Tempus完成2.75亿美元融资丨海外邦
2022年11月10日 07:50
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此轮融资后，该公司融资总额将超过13亿美元。近日，人工智能精准医疗公司Tempus宣布获得2.75亿美元融资，该轮融资由1亿美元股权融资和1.75亿美元债务融资组成，债务融资由Ares Management领投。此轮融资后，该公司融资总额将超过13亿美元。Tempus表示将利用此轮融资进一步提升公司整体研发实力和运营能力。人工智能精准医疗公司Tempus目前以数据导向型医疗服务为基础，专注于药物研发、临床试验以及诊疗领域的研究。创始人兼首席执行官Eric Lefkofsky为拯救其身患乳腺癌的妻子于2015年成立了Tempus。Tempus最大的特色是将人工智能技术与医疗服务相结合。虽然公司成立时间不长，但Tempus拥有世界最大的分子诊疗和临床数据库。在人工智能的帮助下，Tempus借助大量医疗数据，帮助医生进一步理清病情与成因并做出相应决策，为患者提供个性化的癌症治疗方案。Eric Lefkofsky表示，目前Tempus不仅在肿瘤治疗领域取得了长足进步，而且在精神病、传染病以及心脏病研究领域实现了突破。Tempus的目标就是将人工智能大规模应用于医疗保健领域，让每个人都能从过往治疗案例与数据中受益。就在本轮融资发生的前几天，Tempus宣布与世界五百强企业葛兰素史克（GSK）开展为期三年的合作，并获得了7000万美元预付款。GSK希望运用Tempus的医疗数据进一步提升其临床研究进度与效率。作为一名成功的连续创业者，Tempus创始人Eric Lefkofsky是团购网站鼻祖Groupon的联合创始人，并且他还与生意伙伴创立了InnerWorkings、Echo Global Logistics以及Mediaocean，涉及广告、医疗、物流等多个行业。2022年，Eric Lefkofsky以41亿美元财富位列《2022年福布斯全球亿万富豪榜》第709位。Ares Management成立于1997年，总部位于美国洛杉矶，拥有超过2000名员工。作为一家全球性另类投资管理公司，Ares Management主要经营信贷、私募股权和房地产三大业务。截至2020年3月，该公司资产管理规模超过1490亿美元。
关键词 :
Tempus美元融资人工智能Ares
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本文为转化医学网原创，转载请注明出处
作者：John
导读：强生旗下杨森公司（Janssen）的研发部门和临床和分子诊疗数据商Tempus进一步扩大合作范围，以从多个维度改善癌症护理。此前，Tempus的TIME Trial Network帮助Janssen进一步简化临床试验参与者的招募，此次是将Tempus的机器学习和其他人工智能来构建算法来进一步加速Janssen药物开发过程。
在合作一年多之后，近期，Janssen开始将Tempus公司的人工智能技术和真实世界数据库（repositories of real-world evidence）应用于Janssen的药物开发工作，以确定潜在的药物靶点并使用它们开发新的癌症疗法。
Janssen的数据科学家将使用Tempus的平台，包括其庞大的数据库、基因组测序技术、医疗保健提供者的TIME Trial Network及其随附的临床试验匹配软件。借助这些工具，Janssen将使用Tempus的机器学习和其他人工智能来构建算法，该算法可以筛选临床、基因组和试验的数据，以识别具有特定生物标志物和其他分子水平特征的癌症患者，从而使开发和测试新方法的过程成为可能，并使得药物更有效。
“我们很高兴扩大我们的合作以使用Tempus的人工智能平台，”Tempus首席运营官Ryan Fukushima表示，“我们将共同探索利用我们的数据开发和开发新的人工智能应用程序，以确定有需要患者的最佳治疗方案，并最终加速药物开发过程，以在很短的时间内为患者提供新药。”
2020年11月，Tempus和Janssen联手建立了多年合作伙伴关系，他们最初的目标是推动Janssen的肿瘤临床开发计划，主要是通过简化临床试验参与者的招募。
作为该目标的一部分，Janssen迅速加入了TIME Trial Network（试验网络），使美国各地的肿瘤学家及其患者能够更快、更轻松地发现他们有资格参加哪些新型癌症疗法的临床试验，该软件还可以激活新的研究站点，并在短短10天内开始招募符合条件的参与者。
同时，Janssen开始将Tempus的机器学习技术应用于创建新的预测模型，该模型可以进一步改善Janssen临床试验的生物标志物特异性患者匹配，加快挖掘Tempus数据库以寻找参与者的过程，且具有可通过新药物化合物治疗的特定肿瘤特征。
“Janssen公司是前瞻性的理想合作伙伴，两家公司利用各自的优势来改善患者护理，”Fukushima同时表示，“我们正在利用人工智能和数据的力量，更快地为患者提供更加个性化的治疗。”
强生事业部远非Tempus在推动改革当前癌症治疗标准方面的唯一合作伙伴。仅在上个月，这家总部位于芝加哥的公司就与阿斯利康和Kronos Bio合作，各方明确目的是促进生物制药公司的肿瘤临床开发。
与阿斯利康合作，Tempus公司将提供大量的去识别化的数据和相应的人工智能分析工具，以发现新的药物靶点并将其开发成可用于试验的疗法。
与此同时，Tempus还将允许Kronos Bio访问其平台，特别是其分子建模实验室和多组学数据（用于以筛选类器官模型），以确定可能被新药靶向的生物标志物，然后在临床实验或虚拟环境中测试这些假设Tempus患者数据库的研究。
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关于TempusTempus开发了生成、收集、构建和分析大量数据的新技术，并与人工智能的力量相结合。Tempus拥有世界上最大的临床和分子数据库之一，以及一个使这些数据能够被访问和使用的操作系统，它使医生能够做出实时的、数据驱动的决定，以提供个性化的病人护理，并同时促进最佳治疗方法的发现、开发和交付。GSK.aiGSK的AI/ML专业团队拥有120多名AI/ML专家，它与GSK的研究部门密切合作，在提高研发效率方面实现了一步步的改变。GSK每季度产生的数据比公司整个历史上都要多。在GSK，我们相信人工智能有可能改变研发工作，因为它使我们的科学家能够更好、更快、更聪明地工作，所以数据可以帮助我们为正确的病人找到正确的药物，使用正确的方式。 参考资料https://www.tempus.com/news/gsk-announces-expanded-collaboration-with-tempus-in-precision-medicine-to-accelerate-rd/https://www.tempus.com/--------- End ---------本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。原始发表：2022-11-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除数据库sqlhttps网络安全机器学习本文分享自 智药邦 微信公众号，前往查看如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。本文参与 腾讯云自媒体分享计划 ，欢迎热爱写作的你一起参与！数据库sqlhttps网络安全机器学习评论登录后参与评论0 条评论热度最新登录 后参与评论推荐阅读LV.关注文章0获赞0相关产品与服务数据库云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建，轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量，更专注于业务发展，让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利！产品介绍2024新春采购节领券社区专栏文章阅读清单互动问答技术沙龙技术视频团队主页腾讯云TI平台活动自媒体分享计划邀请作者入驻自荐上首页技术竞赛资源技术周刊社区标签开发者手册开发者实验室关于社区规范免责声明联系我们友情链接腾讯云开发者扫码关注腾讯云开发者领取腾讯云代金券热门产品域名注册云服务器区块链服务消息队列网络加速云数据库域名解析云存储视频直播热门推荐人脸识别腾讯会议企业云CDN加速视频通话图像分析MySQL 数据库SSL 证书语音识别更多推荐数据安全负载均衡短信文字识别云点播商标注册小程序开发网站监控数据迁移Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有 深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud.All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有登录 后参与评论00
Tempus基于NGS的实体瘤体外诊断xT-CDx获FDA批准【精准肿瘤资讯42】 - 哔哩哔哩
us基于NGS的实体瘤体外诊断xT-CDx获FDA批准【精准肿瘤资讯42】 - 哔哩哔哩 Tempus基于NGS的实体瘤体外诊断xT-CDx获FDA批准【精准肿瘤资讯42】OncoBioMed前沿关注专栏/Tempus基于NGS的实体瘤体外诊断xT-CDx获FDA批准【精准肿瘤资讯42】Tempus基于NGS的实体瘤体外诊断xT-CDx获FDA批准【精准肿瘤资讯42】
2023年05月02日 09:19--浏览 ·
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OncoBioMed前沿粉丝：4文章：39
关注xT CDx系该公司首次获美国食品药品监督管理局的上市前批准体外诊断 2023年5月1日，人工智能和精准医学领域的领导者Tempus宣布，美国食品药品监督管理局（FDA）已批准该公司首个诊断检测xT-CDx上市前批准（PMA）申请。xT CDx是包括648个基因实体肿瘤二代测序产品，用于微卫星不稳定状态检测和结肠癌患者伴随诊断。 Tempus创始人兼首席执行官Eric Lefkofsky表示：“对于Tempus来说，这是一个重要的里程碑，我们将持续推动监管途径，为临床诊疗和支持前沿研究提供解决方案。”。“xT-CDx定位为智能检测，可以帮助医生为患者提供个性化诊疗，并支持研究人员开发更好的治疗方法。” 获得FDA批准进一步巩固了Tempus作为精准医疗一站式解决方案服务商的地位。合作伙伴可以利用Tempus全面智能诊断、临床试验匹配能力及其不断增长的多模式数据库来支持治疗创新。xT-CDx只是Tempus应用于推进精准肿瘤的众多解决方案之一。Tempus计划在与生物医药公司的合作中，应用xT-CDx支持伴随诊断。这些配套诊断建立在该公司的专有平台上，该平台为新药开发提供了一套全面解决方案，同时也为医生制定精准治疗方案提供依据。 xT-CDx作为基于下一代测序（NGS）的体外诊断，检测648个基因的单核苷酸变异（SNV）、多核苷酸变异（MNV））、插入缺失（InDel），以及微卫星不稳定（MSI）状态，样本从福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）肿瘤组织DNA，以及癌症患者正常血液或唾液标本DNA作为正常对照。 该检测作为伴随诊断（CDx），识别可能从靶向治疗中获益的患者。 关于TempusTempus是一家基于人工智能推动精准医疗指导临床实践的科技公司。Tempus拥有世界上最大的多模式数据库之一，以及一个可访问和使用数据的操作系统，为医生提供人工智能精准医疗解决方案，以提供个性化患者诊疗，同时促进最佳治疗方法的发现、开发和应用。欲了解更多信息，请访问tempus.com。本文为我原创本文禁止转载或摘编
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如何学习ic后端行业里的tempus 工具？ - 知乎
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瞬态分析的时间积分法和开源软件Tempus - 知乎
瞬态分析的时间积分法和开源软件Tempus - 知乎首发于科学计算软件开发切换模式写文章登录/注册瞬态分析的时间积分法和开源软件Tempushillyuan力学博士，仿真软件开发者1. 引言：微分方程的种类 常微分方程ODE：未知函数和其导函数构成的等式。一阶的ODE的一般形式为f(t,x,\dot{x})=0 \tag{1} 其显式公式为 \dot{x} = f(x, t) 需要注意的是，这里求导运算往往指的是，但并不限于对时间t的求导。但是在本文中，我们认定t表示时间。 \dot{x} 为对时间t的求导。微分代数方程Differential-algebraic equations(DAEs): 未知函数和其导函数和未知函数构成的等式。一阶的DAE的一般形式为f(t,x,y,\dot{x})=0 \tag {2} 该式与方程(1)的区别在于该式包含一个不含导函数未知函数y, 也就是代数函数。在实际工程应用中，各色约束条件常常导入这样的代数函数项，一个常见的例子就是单摆问题中，单摆的长度不变条件导入的代数项。因此DAE方程在实际应用中更为常见。DAE方程的一个特殊形式是下面的半显式方程 \dot{x} = f(x,y,t) \\ 0=g(x,y,t) \tag{3} 从代数方程 0=g(x,y,t) 可以得到y的微分方程0=g(x,y,t) \Rightarrow \frac{\partial g}{\partial y}\dot {y}+\frac{\partial g}{\partial x}\dot{x}=0 \Rightarrow \dot{y}=-\left( \frac{\partial g}{\partial y} \right)^{-1}\left( \frac{\partial g}{\partial x} \right)f(x,y,t) 如此待求的方程(2)转换为\dot{x} = f(x,y,t) \\ \dot{y}=-\left( \frac{\partial g}{\partial y} \right)^{-1}\left( \frac{\partial g}{\partial x} \right)f(x,y,t) 这是一个常微分方程方程。上述把微分代数方程转换为常微分方程的操作称为index reduction。由于我们经过一次微分运算就把方程(3)转换为常微分方程，方程(3)称为index 1的微分代数方程。相应地，常微分方程是index=0的微分代数方程。index用于分类并表述DAE方程的复杂程度。还存在其他index定义方法。上述定义方法(differentiation index)是最早，最常见的定义方法。 还有一点需要注意的是，在绝大多数文献中DAE写成方程(1), 而不是方程(2)的形式。此时的方程式DAE还是ODE可以通过对函数f对 \dot{x} 求导来判断。由于DAE内不包含所有的 \dot{x} 成分，其得到的矩阵将是非满秩，不可逆的。如果可逆的话，那就是ODE了。也就是说DAE不可直接求得 \dot{x} ，这一特点对方程性状和求解算法的设计都有很大的影响。 偏微分方程PDE 除去对时间变量的导数，如果方程内还包含对空间变量的导数。那就是偏微分方程了。对空间变量求导可以通过FEM,FVM,FDM来实现，与对时间的求导运算没有直接关系。因此，和PDE，ODE在时间维度的积分运算方法是完全相同的。当然基于时空一体的现代物理概念，所谓Space-Time Integration方法也是有的(比如这里)，但是本文不涉及这一论题。 关于方程的微分阶数 为了简便起见，在前面我们只提及了对时间的一阶导数 \dot{x} ，一般的微分方程当然可以包括二阶 \ddot{x} 或者更高阶导数。但是我们可以通过导入新变量的方式来降阶，比如令 z=\dot {x} 则 \ddot{x} = \dot{z} 。因此方程(1)实际上是微分代数方程的标准表达式。2. DAE方程数值积分求解器的使用方法 使用开源软件求解DAE的步骤如下。1) 了解求解器的能力 比如DASSL只能求解index=0,1的方程(1), SUNDIALS (SUite of Nonlinear and DIfferential/ALgebraic Equation Solvers)中的IDA，IDAS则可以求解 implicit ODEs， index-1 DAEs和Hessenberg index-2 DAE方程。2）修改你的方程 降低待解方程的index数和阶数使其转换为求解器可解类型。比如，如果你的方程含2阶时间导数 \ddot{x} ，则上述DASSL，Sundials都不能求解，必须通过导入新变量将其降一阶。高index的方程一般难以求解，需要想办法降低。这里也有些技巧，比如把你大代数约束变换为导数约束。 其实这个问题对于空间导数也成立。比如本专栏介绍过的Cahn-Hilliard方程含四阶空间导数。我们就把它降为了2阶，不这样无法导入一般的有限元运算。3）调用开源求解器3. DAE方程数值积分算法 现在考虑用数值方法解方程(1) f(t,x,\dot{x})=0 \tag{1} -后退Euler法我们把 \dot{x} 写成差分形式 \dot{x}(t_n)\approx \frac{x_n-x_{n-1}}{h_n} ( h_k 为步长),那么我们就可以通过求解下方程球的 x_n f\left( t_n,x_n,\frac{x_n-x_{n-1}}{h_n} \right)=0 \tag {4} 这就是所谓后退Euler法，用Newton迭代法时其计算方式为x_n^{m+1}=x_n^m-\left( \frac{1}{h_n} \frac{\partial F}{\partial \dot x} + \frac{\partial F}{\partial x}\right)^{-1}F\left( t_n, x_n^m, \frac{x_n^m-x_{n-1}}{h_n} \right) 在这里m表示迭代步数。如前所述，这样的非线性方程可以使用前述软件NOX或LOCA来求解。后退Euler法的实装非常简单，但是也有在其中玩出花活的。比如在DASSL的实装中，公式(4)被写成[1]f\left( t_n,x_n,\dot x_n^{(0)}+\frac{\alpha_s}{h_n} (x_n-x_n^{(0)})\right)=0 它使用在Newton迭代计算中得到的最新 x_n 值反复修改 \dot{x} 计算值以得到更高的计算精度。BDF(Backward Differentiation Formula)法 BDF属于隐式多步法。一个k stage的BDF法利用从当前步n以前的k步数据 x_h\left( t_{n-j} \right), j=0,....k-1 构筑一个多项式P( L_j 为Lagrange多项式)P(t)=\sum_{j=0}^{k}{x_h(t_{n-k})L_j(t)}, \quad L_j(t)=\prod_{l=0,l\ne j}^{k}\frac{t-t_{i+l}}{t_{i+k}-t_{i+l}} 则方程(1)可以改写为f\left( t_n,x_n,\dot{P} \right)=0 \tag {5} \\ \dot{P} = \sum_{k=0}^{s}{x_h(t_{i+k})\dot {L_k}(t_{i+s})}=: \frac{1}{h_{i+s-1}}\sum_{k=0}^{s}{\alpha_k x_h(t_{i+k})} f\left( t_n,x_n,\frac{1}{\beta h}\sum_{j=0}^{k}{\alpha_j x_{n-j}} \right)=0 \tag {5} 把公式展开来写出的话，就是 s=1 : h\dot {P}(t_{i+1})=x_{i+1}-x_i \\ s=2 : h\dot {P}(t_{i+1})=\frac{1}{2} (3x_{i+2}-4x_{i+1}+z_j) \\ s=2 : h\dot {P}(t_{i+1})=\frac{1}{6} (11x_{i+3}-18x_{i+2}-9x_{i+1}+2z_j) \\ ...... 当s=1时，得到的就是上述后退Euler法公式。Runge-Kutta(RK)法 RK法是一种逐渐逼近割线方向的算法(参见下图)RK4法示意图s阶的RK法计算公式如下。f\left( t_{n-1}+c_ih,x_n^{(i)},k_i \right)=0, i=1,2,...s \tag {6} \\x_n^{(i)}=x_{n-1}+h\sum_{j=1}^{s}{a_{ij}k_j} \\ x_n=x_{n-1}+h\sum_{i=1}^{s}{b_ik_i} 采用RK法进行计算需要知道上式中的 a_{ij}, b_i,c_i 值，在相应的著述中它们一般用下列Butcher tableau的格式给出Runge-Kutta法的变种 如果待求变量x的维数为m，则求解方程(6)意味着需要求解一个 \left( s*m \right)\times\left(s*m \right) 的联立方程。如果m值够大，这种算法就太奢侈了。需要给它减负。因为 a_{ij} 阵可以生成为一个下三角阵，其对角值有可能为同一值。利用这一特征可以产生不少算法，比如SIRK (Semi-Implicit Runge-Kutta methods)，SERK (Semi-Explicit Runge-Kutta methods)， DIRK (Diagonally-Implicit Runge-Kutta methods)， SDIRK (Singly-Diagonally-Implicit RK methods)， SIRK (Singly-Implicit Runge-Kutta methods) IMplicit and EXplicit (IMEX)法 这种方法用于又刚度相差很大的成分构成的系统\dot {x} = F(x,t) + G(x,t) \tag{7} 其中F极刚，G极柔。这时把它们分成两个部分，分别用IMplicit和EXplicit来计算。 Newmark法 所有需要考虑加速度影响的计算都包含有时间的二阶导数。但是几乎所有的数值解析专著，DAEs方程解析软件都只考虑方程(1)。(好在本文下面将要介绍的开源软件Tempus包含这一功能)。这一现象是反映了数学界对振动分析工程师们的赤裸裸的忽视！f(t,x,\dot{x}, \ddot{x})=0 \tag{8} Newmark法直接展开上式中的 \ddot{x} 项而无需增加新的变量，这种做法的一个最直接的好处是待求自由度数比求解方程(1)时少一半，这对大型问题的解析而言是不容置疑的好处。至于其他有点，可以看看Newmark本人在这篇论文中是怎么说的。 Newmark采用下述展开式表述变量 x,\dot{x}, \ddot{x}间的关系。将下式代入方程(8)就可将其转换为这三个变量中的任意一个的表达式\dot {x}_{n+1}=\dot {x}_n+(1-\gamma)h\ddot{x}_n+\gamma h\dot{u}_{n+1} \\ x_{n+1}=x_n+h\dot{x}_n+\frac{1}{2}h^2\left( (1-2\beta)\ddot{x}_n+2\beta \ddot{x}_{n+1} \right) ------------------------------------------------------------------------------------------- 关于DAE方程数值积分算法的研究即使在现在仍然是一个非常活跃和充满挑战的领域。近年来有Geometric Integration, Variational time integration, Lie group time integration等种种新提法。另一方面，至今为止众多研究者们开发的通用，专用算法至少也有数十，上百种。你即使不搞开发只是使用这些算法，也需要对这些算法有大致的了解，这也是让人头疼的事。在本专栏的系列文章中，我们用到过如Runge–Kutta Implicit Midpoint这样不常用的算法，但是在大多数情况下我们用的是后退Euler。这种方法稳定性好，容易得到结果，但是也以导入过多的衰减而闻名。具体选择什么样的算法，还是需要具体问题具体分析。4. 开源软件Tempus 与NOX/LOCA软件相同，Tempus同样是按照外观设计模式组装的。按该模式组装的任何应用软件都可无障碍地调用该软件的所有功能。Tempus内实装得算法如下：One-Step Methods: - Forward Euler - Backward Euler - Trapezoidal MethodMulti-1Step Methods: - BDF2Second-order PDE Methods: - Leapfrog - Newmark Implicit a-Form - Newmark Implicit d-Form - Newmark Explicit a-Form - HHT-AlphaExplicit Runge-Kutta Methods: - RK Forward Euler (RK1) - RK Explicit 4 Stage - RK Explicit 3/8 Rule - RK Explicit 4 Stage 3rd order by Runge - RK Explicit 5 Stage 3rd order by Kinnmark and Gray - RK Explicit 3 Stage 3rd order - RK Explicit 3 Stage 3rd order TVD - RK Explicit 3 Stage 3rd order by Heun - Merson 4(5) Pair - RK Explicit Midpoint - RK Explicit Trapezoidal or Heuns Method - RK Explicit Ralston or RK2 - Bogacki-Shampine 3(2) Pair - SSPERK22 (SSPRK2) - SSPERK33 (SSPRK3) - SSPERK54 - General ERKImplicit Runge-Kutta Methods: - RK Backward Euler - DIRK 1 Stage Theta Method - RK Implicit Midpoint - RK Implicit 1 Stage 1st order Radau IA - RK Implicit 2 Stage 2nd order Lobatto IIIB - SDIRK 1 Stage 1st order - SDIRK 2 Stage 2nd order - SDIRK 2 Stage 3rd order - SDIRK 3 Stage 2nd order - EDIRK 2 Stage 3rd order - EDIRK 2 Stage Theta Method - SDIRK 3 Stage 4th order - SDIRK 5 Stage 4th order - SDIRK 5 Stage 5th order - SSPDIRK22 - SSPDIRK32 - SSPDIRK23 - SSPDIRK33 - SDIRK 2(1) Pair - RK Trapezoidal Rule or RK Crank-Nicolson - General DIRKImplicit-Explicit (IMEX) Methods: - IMEX RK 1st order - SSP1_111 - IMEX RK SSP2 (SSP2_222) - IMEX RK SSP3 (SSP3_332) - SSP2_222_L - SSP2_222_A - IMEX RK ARS 233 - ARS 233 - General IMEX RK - Partitioned IMEX RK 1st order - Partitioned IMEX RK SSP2 - Partitioned IMEX RK ARS 233 - General Partitioned IMEX RK参考文献Brenan, K. E., Campbell, S. L., and Petzold, L. R., The Numerical Solution of Initial Value Problems in Differential-Algebraic Equations, Elsevier Science Publishing Co., New York, 1989Uri M. Ascher and Linda R. Petzold: Computer Methods for Ordinary Differential Equations and Differential-Algebraic Equations, Society for Industrial and Applied Mathematics, 1998 Achim Ilchmann, Timo Reis: Surveys in Differential-Algebraic Equations IV, Springer, 2017编辑于 2021-10-15 13:50开源软件数值计算微分方程赞同 141 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录科学计算软
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耗时6年打造商业壁垒，这家AI独角兽市值冲上50亿美元！
2022-10-31 11:53
来源:
智药局
发布于：四川省
原标题：耗时6年打造商业壁垒，这家AI独角兽市值冲上50亿美元！
近一周以来，Tempus接连在官网宣布了3件大事。
与GSK达成7000万美元预付款合作，完成2.75亿美元债务及风险融资，任命前强生高管Kate Sasser博士为首席科学官（CSO）。
2015年成立至今，这家公司一直致力于AI驱动精准医学，凭借超大型癌症数据库，积累客户300余家、市值飞升至50亿美元……
投资机构和合作方，到底看上了它什么？
01、赶上创业风口，诺奖得主、前强生高管加盟
Tempus是一家通过人工智能收集、分析分子生物学和临床数据，致力于改善癌症疗法的精准医疗科技公司。
2015年，由连续创业者Eric Lefkofsky创办，算是AI制药公司里头一批成立的。
Tempus之前，Lefkofsky还创办了五家公司，涵盖物流、广告、风险投资、行业分析等领域，商业嗅觉极其敏锐。
老股东TedLeonsis提到，“Lefkofsky很清楚平台、技术和规模化对一家公司的重要性。” 十多年前，他参投过其创办的广告软件公司MediaBank。
除了丰富的创业经验，这家AI医疗公司还拥有顶尖的人才团队。芝加哥大学基因组学和系统生物学研究所的创始人Kevin White；现任首席技术官Shane Colley ，R1 RCM（美国领先的医保收入管理公司）前研发副总裁等悉数加入。
图：从左至右依次为CEO Lefkofsky，CSO Kate Sasser博士，CTO Shane Colley
2021年2月的一天，诺奖得主Jennifer Doudna博士空降董事会。
她与Emmanuelle Charpentier共同开发了CRISPR–Cas9，推动了基因组工程技术的创新发展，因此荣获2020年诺贝尔化学奖。Doudna博士现担任公司的科学顾问。
展开全文
两天前，Tempus再添一员大将，新任CSO Kate Sasser博士。她曾在强生负责肿瘤学的转化研究工作，在生物技术和制药行业有超过20年的经验。
就在其他公司纷纷感慨人才难得，加入“高薪抢人大战”时，这家新锐却吸引了各领域的顶尖人才。
02、组建大型数据库，用AI推动精准医学
2015年，美国高调启动了“精准医疗计划”，成为全球关注的医疗发展新方向。
这种模式借助基因组、蛋白组等组学技术，依据人体的生物学信息及临床特点，在分子水平为疾病提供更加精细的分类及诊断，从而对患者进行个性化治疗。
而几年前，Lefkofsky的夫人在接受乳腺癌治疗时，临床数据对患者疗法选择的指导还十分有限。
“癌症领域的基础数据建设不够，这意味着医疗保健机构并没有全面理解疾病机制。”Lefkofsky表示。由此，他创办了Tempus力图改变这一状况，建立包括基因组学和临床数据的大型数据库。
怎样才能找到低成本、高质量的临床和基因组数据呢？
Tempus以提供低价测序服务为切口，自建了CLIA认证的自动化实验室，每年能接待超过10万个病人。但在硬件方面，公司和测序巨头Illumina合作，并运用机器学习和AI建立了自己的生物信息学通道。
2019年，它已经拥有世界上最大的癌症数据库之一，覆盖美国近1/4的癌症患者。同时，Tempus也与250多家医院以及梅奥诊所、西北大学、芝加哥大学等科研机构合作，收集了200万份临床病例。
收集分析基因组信息是Tempus精准医疗之路的基石。
通过光学识别（OCR）和自然语言处理（NLP）技术，公司将收集来的纸本资料结构化，并以国际医院资料交换标准（FHIR）的格式储存，从而实现大量临床数据的高效管理。
另外，Tempus平台还提供图像识别的功能。比如，专家可以使用其病理平台，检测和计算有机分裂、细胞和细胞核分裂，并提取生物特征。它还建立了一个名为Tempus M的建模实验室，专注于前沿的体外器官研究和测试。
近几年，公司主要通过机器学习、新一代基因组测序和AI辅助图像识别，结合基因组数据和庞大的临床数据库，精准识别患者的肿瘤特征，帮助医生做出最佳的诊断决策。
图：Tempus的8种解决方案，包括基因组分析、数据合作、临床试验匹配、伴随诊断、AI算法、多组学数据分析、智能语音平台
如今，公司已经开发了一套集生成、收集、构建和分析大量临床及分子数据的操作系统。业务模式包括：
诊疗方面，提供新一代基因组测序、伴随诊断，为患者选择治疗方案给出可靠数据和意见；
临床试验方面，将真实世界数据（RWD）归纳处理，作为真实世界证据（RWE），医生和研究人员借此分析类似患者的药物疗效和不良反应，设计体内临床试验。此外，还提供生物建模、设计体外试验等服务；
药物审批方面，Tempus提供的真实世界证据可支持FDA的药物审查。
03、融资超13亿美元，Big pharma合作不断
实力强劲的团队、系统化的技术平台，也让Tempus吸金无数。
2017年6月就与FDA宣布建立长期合作，探索新兴和新批准疗法的真实世界应用，包括各种疗法的最佳排序、癌症患者的其他疾病对癌症治疗耐受性和疗效的影响等。
同年12月，美国临床肿瘤学会（ASCO）的全资非营利性子公司CancerLinQ和Tempus达成协议，协助FDA分析其提供的使用免疫检查点抑制剂疗法的癌症患者数据集。
大药企订单方面，拜耳、阿斯利康、杨森、礼来等均是其重要的合作伙伴。
制图：智药局
10月18日，GSK与Tempus续签了3年的合作协议，使用其人工智能平台改进临床试验设计、加快临床注册并确定药物靶点。为此，Tempus收获了7000万美元首付款。
另外，据Crunchbase显示，该公司自成立以来已累计融资超13亿美元（约94.38亿元）。
图：Tempus历年融资情况
新一轮融资发生在7天前，Tempus通过老投资者的股权和美国资产管理公司Ares Management的债务融资，收获2.75亿美元（约19.9亿元），用以扩大其运营和开发新平台。
凭借一步步建立起来的庞大数据库、智能系统平台以及多元化的盈利模式，Tempus探索出了一条属于自己的成长之路。
六年来，它也始终坚守着最初的目标：“利用精准的数据和AI工具，加强患者护理，引领世界进入精准医疗的新时代。”
参考链接：
https://www.tempus.com/news/tempus-announces-275-million-in-funding/
https://www.crunchbase.com/organization/tempus-3/company_financials
https://mp.weixin.qq.com/s/HyzZsygWFDbj_dbCu3HPXg
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