法國生技公司 Bioptimus 近期啟動一項名為 STELA 的全球倡議，旨在建立全球規模最大的臨床連結多模態生物圖譜，透過整合多達 10 萬份病患檢體數據，運用 AI 革新腫瘤學與免疫學研究，並加速精準藥物開發。
法國生技公司 Bioptimus 近期宣布啟動「空間組織嵌入學習圖譜（Spatial Tissue Embedding Learning Atlas, STELA）」全球倡議，目標建立全球規模最大的臨床連結多模態圖譜，以加速人工智慧（AI）驅動的生物學研究與藥物開發，特別聚焦於腫瘤學與免疫學領域。
STELA 計畫旨在分析多達 10 萬份病患檢體，規模是目前全球現有數據的約 20 倍。此項大規模的數據生成將整合空間技術、病理影像、多組學數據（基因組學、轉錄組學、蛋白質組學）以及縱向臨床資料，涵蓋美國、歐洲和亞洲三大洲。
Bioptimus 共同創辦人暨執行長 Jean Philippe Vert 博士表示，目前多數病患的診斷數據僅用於個體決策，而 STELA 則希望透過大規模數據整合，讓每一位病患的數據都能為未來病患的治療提供見解，藉此開創精準醫療的新時代。該公司期望透過 STELA 為其「生物世界模型」M-Optimus 提供動力，更深入地描繪細胞與組織間的複雜交互作用。
為推動此項倡議，STELA 已與生物分析儀器大廠 10x Genomics 建立合作關係，將運用其 Xenium 空間轉錄組學平台作為基礎夥伴。此外，STELA 也與 Broad Clinical Laboratories 簽訂多年協議，共同支持大規模空間生物學數據的生成。雙方將整合 Bioptimus 的 AI 模型與 Broad Clinical Laboratories 的實驗室流程，共同開發新一代 AI 驅動的品質控制指標與預測工具，確保數據完整性，並將洞見轉化為可行的臨床診斷與精準療法。
透過 M-Optimus 模型，Bioptimus 期望能描繪分子與細胞交互作用如何驅動疾病進程，進而預測病患對療法反應，大幅加速新藥的開發過程。