Малоизвестное интересное
68.2K subscribers
125 photos
1 video
11 files
1.83K links
Авторский взгляд через призму новейших исследований на наше понимание реальности, человеческой сущности и того, как ИИ меняет их.




Рекламы, ВП и т.п. в канале нет.
Пишите на @karelovs
Download Telegram
Спасибо коллеге, - напомнил, что команда из Deep Pharma выложила в свободный доступ инвестмент-дайджест про ИИ в биотехе.
Могу лишь сказать, что весьма впечатляет.
60 страниц классной инфографики подводят к трем железобетонным выводам.
1. Открытие новых лекарств – сегодня самое перспективное практическое направление использования ИИ в науке.
2. Это уже поняли не только в DeepMind, но и в концернах «Большой фармы».
3. США здесь сильны, как нигде (см. врезку в левом нижнем углу приложенной картинки)
#ИИ #DeepPharma
Сильная заявка на следующую Нобелевку
Стартап Iambic продвинулся дальше AlphaFold от Google DeepMind

ИИ-система AlphaFold от Google DeepMind, недавно принесшая своим разработчикам Нобелевскую премию по химии, предсказывает трехмерную структуру того, как молекула связывается с целевым белком.
Это очень круто, но совершенно недостаточно для радикального сокращения времени (10-15 лет) и денег ($1-2.6 млрд на препарат), необходимых для вывода новых лекарств на рынок.
Стартап Iambic продвинулся дальше DeepMind, использовав ИИ-модель, с высокой точностью предсказывающую, насколько хорошо человеческий организм будет усваивать конкретный препарат-кандидат, на основании результатов, сверенных с реальными данными.

Успех препарата-кандидата определяется его фармакокинетическими, эффективными и токсичными свойствами. Эти свойства и прогнозирует разработанная Iambic модель обнаружения лекарств на основе ИИ под названием «Enchant». Причем точность прогнозирования составляет 0,74 (для сравнения, предыдущие модели достигли только 0,58).

Использование модели Enchant потенциально может вдвое сократить инвестиции, необходимые для разработки некоторых фармацевтических препаратов, поскольку их разработчики могут увидеть, насколько успешным может быть лекарство, на самой ранней стадии разработки.

Чтобы оценить, насколько трудно было стартапу Iambic совершить этот прорыв, взгляните на огромную толпу компаний (8600+), рвущихся сорвать банк в индустрии «ИИ в биомедицине» (на рис. сверху).
Да и в сегменте этой индустрии «Аналитические ИИ-платформы для разработки лекарств» (на рис. внизу) довольно людно (950 компаний) – а 3 года назад было вчетверо меньше.

#ИИ #DeepPharma