L’intelligenza artificiale di GenomeUp a supporto nella diagnosi delle malattie genetiche
La startup ha appena chiuso un seed round da 1,1 milioni di euro
Secondo i dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, nel mondo esistono circa 8.000 malattie rare, di cui la maggioranza genetiche e nel mondo più di 400 milioni di persone ne sono affette, delle quali 60 sono europei e americani. La missione di GenomeUp, con l’ecosistema JuliaOmix è dunque chiaro: contribuire a rendere più rapida la diagnosi di queste malattie, rendendole in questo modo anche più curabili.
L’obiettivo è quello di diventare la piattaforma di riferimento a livello globale nel supporto decisionale di ospedali, laboratori, centri di ricerca e case farmaceutiche. In questo modo i tempi di diagnosi verrebbero accorciati drasticamente e migliorerebbe anche le cure. Per questo motivo, i fondatori hanno deciso di trasformare la società in una Società Benefit, perseguendo finalità di beneficio comune, agendo in modo responsabile, sostenibile e trasparente.
I Co-Fondatori di GenomeUp – Foto: Ufficio stampa
La startup è stata lanciata da LVenture Group nel 2018 attraverso programma di accelerazione LUISS EnLabs, che le ha garantito un primo round seed. Nel 2019 è stata invece accelerata dal Global Innovation Program di Berkeley SkyDeck, l’acceleratore per startup della UC Berkeley. Negli anni GenomeUp ha stretto collaborazioni commerciali e scientifiche con diversi ospedali, centri di ricerca e società di diagnostica, vantando inoltre decine di pubblicazioni su riviste scientifiche. I capitali raccolti finora stanno servendo per affermare e consolidare la presenza della startup sul territorio nazionale, in attesa dell’imminente lancio sul mercato internazionale, che è in cantiere da diversi mesi.
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GenomeUp malattie genetiche: le parole del fondatore
Simone Gardini, fondatore, CEO e Chief Scientific Officer di GenomeUp ha spiegato così il funzionamento della startup: “GenomeUp ha sviluppato diversi strumenti bioinformatici e protocolli per rendere dati e metadati – oggi big data sanitari – rintracciabili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili, necessari ai ricercatori e clinici che vogliono dare una risposta ai milioni di persone che affrontano l’odissea della diagnosi di una malattia genetica, ancor di più se rara”.
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