약물 유발 간 손상(DILI)은 약물 개발에서 이해하기 어려운 늦은 단계의 과제로, 각 제약 회사당 연간 약 3억 5000만 달러의 비용이 소요된다. Cellarity의 ToxPredictor는 트랜스크립토믹스를 활용하여 DILI를 정확히 예측함으로써 임상 의사 결정에 유용한 “go/no-go” 도구를 제공한다. 이 모델은 약물 개발 단계에서 중요한 역할을 하며, 약물의 안전성을 향상시키는 데 도움이 된다. Cellarity의 AI 모델은 약물 안전성 평가에 혁신을 가져다주고 있는 것으로 평가받고 있다.

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