波士顿基因公司宣布与京都大学建立战略研究伙伴关系，共同开展一项多中心II期临床试验。该试验由京都大学的Manabu Muto博士领导，旨在评估免疫检查点抑制剂（ICI）和光动力疗法（PDT）联合治疗晚期胃肠道癌症患者的安全性和有效性。波士顿基因将利用其AI驱动的分子和免疫系统分析能力，结合基因组、转录组、免疫和临床数据，以识别与治疗反应和耐药性相关的分子特征和免疫反应模式，为未来的患者分层和联合疗法开发提供生物学依据。该研究有望支持未来临床试验的设计决策、基于生物标志物的患者选择策略以及涉及联合免疫疗法开发的更广泛工作。
人工智能肿瘤和免疫生物学模型领先开发者BostonGene宣布，在第九届AI Breakthrough Awards中荣获“年度AI分析公司”大奖。该奖项由AI Breakthrough组织颁发，旨在表彰全球人工智能市场中的顶尖公司、技术和产品。BostonGene的集成平台结合了先进的AI模型和CLIA/CAP认证的分子分析，将复杂的肿瘤-免疫生物学转化为可决策的洞察。该平台通过将深度转录组和免疫系统分析直接嵌入临床工作流程，成为临床决策的基础设施，而不是探索性工具。这种统一的预测框架允许生物制药公司在实时中模拟治疗反应、耐药性和安全性，从而将药物开发从回顾性分析转变为模拟引导策略，同时加速生物标志物优化、患者选择和整个药物开发生命周期的组合优先级排序。
波士顿基因，一家专注于肿瘤和免疫生物学AI模型开发的领先企业，近日宣布荣获2026年医疗保健领域Pinnacle Awards的钻石奖。该奖项授予其在生物技术解决方案创新者类别中的杰出贡献，表彰其在药物研发决策支持方面的成就。波士顿基因通过模拟生物学和治疗反应，帮助合作伙伴在临床试验开始前做出更好的决策，从而提高临床成功概率、降低开发成本和风险。该公司的AI模型整合了包括基因组、转录组、免疫、临床和影像等多模态数据，使制药团队能够在临床试验开始前做出更明智的决策，从而优化患者选择、试验设计和治疗方案。
波士顿基因公司宣布，其六篇摘要被欧洲血液学协会（EHA）2026年大会接受，该大会将于6月11日至14日在瑞典斯德哥尔摩举行。这些研究展示了波士顿基因平台如何整合临床、基因组学和免疫数据，揭示关键疾病机制。研究涉及多个合作机构，包括纪念斯隆凯特琳癌症中心、康奈尔医学院、迈阿密大学和德克萨斯大学MD安德森癌症中心。研究内容包括通过多组学、预测建模和高维血液免疫系统分析来定义CAR-T疗法的耐药表型，识别独特的免疫状态，并揭示深度缓解途径。这些发现提供了可操作的数据，有助于更智能的患者选择，优化一线治疗决策，并提高血液癌的临床试验设计。摘要涵盖了多个主题，包括CAR-T疗法后大B细胞淋巴瘤的基因组亚型、TP53丢失和异倍体与弥漫大B细胞淋巴瘤亚型的关联、基于转录组分类器的多发性骨髓瘤一线治疗决策中的风险分层、多发性骨髓瘤的免疫状态、B细胞淋巴瘤中tazemetostat介导的免疫重塑以及伊布替尼-维奈克拉在慢性淋巴细胞白血病中的深度缓解决定因素。
美国波士顿基因公司宣布，其九篇摘要被2026年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会接受。这些摘要展示了该公司AI驱动的肿瘤和免疫生物学模型及其高级分析平台在临床研究中的应用，包括Tumor Portrait®测试和Kassandra™细胞去卷积技术。研究涵盖了从组织到外周血的分析，展示了深度基因组、转录组和免疫组学分析如何识别新的可操作生物标志物，预测免疫治疗反应和毒性，以及映射复杂的耐药机制。这些研究突出了波士顿基因在加速生物标志物发现和优化临床试验患者分层中的关键作用。
波士顿基因公司，肿瘤和免疫生物学领先的人工智能基础模型开发者，今日宣布与北海道大学扩大战略研究合作。这项为期多年的倡议旨在产生可操作、高质量、与临床相关的数据，以支持精准疗法的开发，并最终改善日本癌症患者的预后。波士顿基因的AI平台为将临床数据转化为可操作见解提供了先进的分析能力。通过与北海道大学的合作，波士顿基因将利用其专有的AI平台进行下一代测序，并对DNA、RNA和免疫系统进行综合分析，以分析来自20多种癌症类型的肿瘤样本的基因组学和免疫学特征。这些分析将有助于识别患者特异性的疾病驱动因素，分析潜在的免疫特征，并指导最佳治疗决策。北海道大学临床癌症基因组学/医学肿瘤科负责人Ichiro Kinoshita博士和C-DAD中心高级讲师Yutaka Hatanaka博士表示，通过贡献科学专长和患者样本，他们正在推动针对日本患者的更个性化、更有效的肿瘤学方法。波士顿基因日本公司总裁兼代表董事Yukimasa Shiotsu表示，这一合作体现了波士顿基因的AI驱动的见解如何将复杂的患者数据转化为药物开发和临床护理中的有意义进展，同时加强公司在日本推进转化肿瘤学的承诺，而日本在这方面存在着重大且迫切的临床需求。波士顿基因公司致力于通过整合多模态数据，包括基因组学、转录组学、免疫学和临床信号，生成基于生物学的智能，以优化患者选择、试验设计和治疗方案。这创建了一个可扩展的AI决策层，提高了开发成果和临床管理。波士顿基因与领先的生物制药组织和学术机构合作，加速精准疗法的交付，并持续扩大其在新疾病和复杂生物系统方面的能力。
BostonGene，肿瘤和免疫生物学领先的人工智能基础模型开发者，与ImmunoGenesis，一家专注于开发创新免疫疗法的临床阶段生物技术公司，今日宣布达成一项战略合作，以加速其领先项目IMGS-001的临床开发。IMGS-001是一种靶向PD-L1和PD-L2的细胞毒性免疫检查点抑制剂，目前正在针对对标准治疗方案无反应的实体瘤患者进行1a/1b剂量递增和剂量扩展安全性及有效性试验。通过将BostonGene的AI驱动的见解嵌入其临床框架中，两家公司旨在解码驱动临床结果的精确细胞和分子途径，从而加快临床决策并加速IMGS-001的开发。
BostonGene公司宣布，其13篇摘要被选用于在美国癌症研究协会（AACR）2026年年会上进行展示。该年会将于4月17日至22日在加利福尼亚州圣地亚哥的圣地亚哥会议中心举行。BostonGene将展示其领先的肿瘤和免疫生物学AI基础模型如何通过提供从早期发现到晚期临床试验的生物基础路线图，重新定义药物开发的生命周期。公司的展示突出了由AI驱动的复杂功能套件，旨在加速和降低药物开发的风险。主要研究包括使用ReadyScore和Lymphly进行精准患者分层和靶点识别，RNA感知扩散模型预测药物诱导的组织动力学，以及基于AI的图像批量校正以确保试验数据完整性。此外，与领先机构合作，BostonGene将展示纵向多组学分析如何识别传统方法常忽视的可操作生物标志物和耐药途径。
