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Vizuro 與成功大學攜手推動 AI 驅動的生物藥創新
與成大 莊偉哲教授,共同探索 AI 輔助蛋白質藥物設計的新模式 Vizuro Apotek AI 藥物研發平台 × 成功大學產學合作 台北|2025 年 10 月 27 日 — 專注於多模態因果AI 與生成式 AI 藥物研發技術的創新公司 Vizuro LLC,今日宣布與 國立成功大學生化暨分子生物學系莊偉哲教授 簽署合作備忘錄(MOU)。 此合作將展開雙方針對產學合作框架的討論,結合 Vizuro Apotek AI 藥物研發平台 與 莊偉哲教授在結構生物學、蛋白質工程及蛋白質藥物設計領域的專業,共同加速 AI 輔助生物藥與抗體藥的創新研究。 Vizuro 與成大將共同探索利用 Apotek 平台 AI 驅動的藥物研發能力 ,整合 因果 AI(Causal AI) 與 生成式 AI(Generative AI) 方法,推動下列領域之研究與開發: 以 因果生物學(Causal Biology) 為基礎,共同開發自早期靶點發現到自體免疫疾病與癌症轉譯研究的創新生物藥; 設計可同時作用於多重訊息傳導路徑、具免疫調控功能的 雙特異性蛋白質藥物 ;
Esther Chen
11月12日讀畢需時 2 分鐘


Vizuro與長庚科技大學攜手推動AI驅動的小分子藥物研發
與長庚科技大學黃聰龍副校長,共同探索AI在小分子藥物設計領域的創新應用 Vizuro Apotek AI藥物研發平台 × 產學合作新里程碑 台北|2025 年 08 月 22 日 — 美國公司 Vizuro LLC,專注於多模態因果AI與生成式AI技術創新,今日宣布與長庚科技大學副校長暨特聘教授黃琮朗博士簽署合作備忘錄(MOU)。此次合作為雙方邁向正式產學合作協議的重要起點,目標是透過Vizuro旗下AI藥物研發平台 Apotek ,共同推進小分子藥物的創新研發。 根據合作備忘錄,Vizuro與長庚科技大學將展開以Apotek平台為核心的聯合研發計畫,結合因果AI(Causal AI)與生成式AI(Generative AI)技術,聚焦於以下方向: 小分子化合物的設計與優化 利用長庚科技大學累積的實驗數據,強化AI模型在藥物研發流程中的預測能力 Vizuro共同創辦人暨執行長 魏宇峰博士 "我們非常期待與黃教授合作。他在藥理學與轉譯醫學領域的深厚專業,將為我們的AI驅動方法注入關鍵的科研深度。透過結合我們的AI技術與長庚科技大學的實驗能量,我們期
Esther Chen
11月12日讀畢需時 2 分鐘


Apotek 入選美國國家科學基金會(NSF)I-Corps Spark 計畫:AI/ML 與癌症照護
讓 AI 驅動的科研成果轉化為癌症治療的實際影響 Apotek Joins NSF I-Corps Spark Special Cohort on AI/ML and Cancer Care 台北|2025 年 11 月 12 日 — Vizuro 宣布,我們的 Apotek 平台 已獲選參加由 美國國家科學基金會(NSF) 所主辦的 I-Corps Spark 計畫,該計畫將於 2025 年 11 月 13 日 正式啟動。 本梯次聚焦於 人工智慧與機器學習(AI/ML)在癌症研究與照護中的創新應用,旨在協助研究團隊將尖端科研成果轉化為具體社會影響,並透過 客戶探索(Customer Discovery) 與 精實方法論(Lean Methodology),深化創新與市場需求之間的連結。參與團隊將與導師、業界專家及創業同儕直接互動,探索應用場景、優化價值主張,並確立臨床與轉譯研究的商業化路徑。 對 Vizuro Apotek 而言,這項機會進一步強化我們的使命— 結合 AI、因果生物學與永續藥物創新研發,加速 因果式 AI(Causal AI)
Esther Chen
11月11日讀畢需時 2 分鐘


AI 奪得 2024 年諾貝爾化學獎後,藥物研發的下一步是什麼?
重點整理: 2024 年諾貝爾化學獎頒給了在計算蛋白質結構預測與抗體設計領域的突破性成就。 結合生成式 AI與因果 AI,能夠實現精準的靶點識別與抗體設計,具備高親和力、高特異性(specificity)及最小化脫靶效應(minimal off-target effects),同時也推進了我們對疾病機制的理解。 多靶點辨識及其在「合成致死(Synthetic Lethality)」上的應用,有望帶來更安全、更快速且更具針對性的癌症療法。 每年諾貝爾獎都會表彰那些突破人類知識界限的重大發現。今年的諾貝爾化學獎頒發給計算蛋白質科學領域的突破性進展,授予 David Baker 及其在計算蛋白質設計方面的開創性工作,以及 Demis Hassabis 和 John M. Jumper 在蛋白質結構預測方面的貢獻 [1]。Baker 致力於透過生成式 AI設計全新抗體 [2],使其設計更普及且具成本效益,具有徹底改變治療性抗體市場的潛力。同時,Hassabis 和 Jumper 憑藉 AlphaFold 系列模型 [3] 的成就,解決了從胺基酸序列預測蛋

Yu-Feng Wei
6月24日讀畢需時 4 分鐘
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