Exscientia plc presenta los resultados del tercer trimestre y los nueve meses finalizados el 30 de septiembre de 2023
09 de noviembre 2023 a las 13:58
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Exscientia plc ha comunicado los resultados del tercer trimestre y de los nueve meses finalizados el 30 de septiembre de 2023. En el tercer trimestre, la empresa registró unas ventas de 8,88 millones de libras esterlinas, frente a los 6,3 millones de hace un año. La pérdida neta fue de 31,21 millones de libras, frente a los 35,48 millones de hace un año. La pérdida básica por acción de las operaciones continuadas fue de 0,25 libras, frente a las 0,29 de hace un año. En los nueve meses, las ventas fueron de 17,65 millones de libras, frente a los 20,41 millones de hace un año. La pérdida neta fue de 104,83 millones de GBP frente a los 79,64 millones de hace un año. La pérdida básica por acción de las operaciones continuadas fue de 0,85 libras, frente a las 0,65 de hace un año.
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Exscientia PLC es una empresa de medicina de precisión impulsada por la inteligencia artificial (IA) con sede en el Reino Unido. Se centra en descubrir, diseñar y desarrollar los fármacos posibles. Ha desarrollado la plataforma de oncología de precisión funcional para guiar la selección del tratamiento y mejorar los resultados de los pacientes en un estudio clínico prospectivo de intervención, así como para hacer progresar pequeñas moléculas diseñadas con IA hacia el ámbito clínico. Su cartera interna de proyectos se centra en aprovechar su plataforma de medicina de precisión en oncología, mientras que su cartera de proyectos asociados amplía su enfoque a otras áreas terapéuticas. Su plataforma de IA centrada en el paciente incluye la IA centrada en el paciente, la diana de precisión, el diseño de precisión, el experimento de precisión y la medicina de precisión. Su Precision Target combina datos genéticos y bibliografía mundial en modelos de aprendizaje automático para anticipar y confirmar asociaciones enfermedad-objetivo. Las avanzadas técnicas biofísicas y de rayos X de la empresa proporcionan los fundamentos experimentales ideales para el diseño de IA.