Tevogen在人工智能计划中取得重大里程碑，通过100倍PredicTcell™ Beta数据扩展提升T细胞疗法疗效

• PredicTcell™ 的 Beta 版本将训练数据集扩展到约 140 万条，总数据集扩展到超过 67 亿条记录。
• 未来潜在的 T 细胞疗法几乎每次都能可靠地与目标结合，大大提高成功的可能性。

新泽西州沃伦市，2025年9月25日（环球新闻社）—— Tevogen （“Tevogen Bio Holdings Inc.”或“公司”）（纳斯达克股票代码： TVGN ）今日宣布，其专有的PredicTcell™平台开发取得重大进展。该平台旨在通过先进的机器学习和基于Transformer的模型，加速精准免疫疗法的开发和疗效提升。该平台在微软（纳斯达克股票代码： MSFT ）和Databricks的支持下开发，利用其先进的云和数据技术，实现可扩展性和效率。

PredicTcell 的 alpha 版本使用基于 Transformer 的架构，对超过 124,000 条记录进行了训练，并使用传统机器学习架构对 91,000 条记录进行了训练。该模型的 alpha 版本实现了约 92% 至 97% 的召回率和约 38% 至 43% 的准确率，为 AI 驱动的免疫活性肽-T 细胞受体相互作用预测提供了概念验证。

PredicTcell Beta 以 Tevogen 专有的 ExacTcell™ 平台的洞见和积极的 1 期临床试验结果为依托，旨在显著提高病毒学靶点识别的精度。其主要进展包括：

• 将训练数据集扩大了十倍，达到约 140 万条记录，而总数据集增长了 100 多倍，达到超过 67 亿条记录。
• 分析了超过 107 亿个数据点，构建了由 65 亿个病毒学数据点、42 亿个基因组数据点和 4.16 亿个肿瘤学数据点组成的训练集。
• 将训练模型的特征数量从 22 个扩展到 27 个。
  

通过大幅扩展数据管道并微调模型，Tevogen.AI 有望迈向前所未有的境界：T 细胞疗法几乎每次都能精准地与目标靶点结合。这种可预测性将是医学领域的一项变革性突破，具有深远的影响：

• 临床成功率大幅提高。
• 开发时间缩短，降低了药品成本。
• 让更多患者能够获得传染病、肿瘤学等领域的救命疗法。
  

Tevogen.AI 首席信息官兼负责人 Mittul Mehta 表示：“PredicTcell 的前景远不止于数据。如果我们的工具能够持续发挥其目前的潜力，Tevogen 将能够创造出不仅可能，而且几乎可以保证与目标病毒或疾病结合的 T 细胞疗法。这意味着临床成功、更快治愈、降低成本，并最终挽救更多生命。”

Tevogen Bio 首席执行官 Ryan Saadi 博士（医学博士、公共卫生硕士）补充道：“凭借合适的技能以及 AI 与生物技术的合理结合，我们能够实现精准医疗领域曾经被认为不可能实现的发现。Tevogen 的 AI 计划旨在提高 T 细胞疗法的疗效标准，降低开发成本，并开拓免疫疗法的全新市场。”

前瞻性陈述

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