Publicado: 12 de noviembre de 2022 | por Mark Terry
Corporación Verseon tiene adquirió Edammo, una compañía enfocada en inteligencia artificial, para profundizar su propia plataforma de descubrimiento de fármacos basada en IA, revelaron las compañías el martes.
Adityo Prakash, cofundador y director ejecutivo de Verseon y Ed Ratner, director ejecutivo de Edammo, discutieron la adquisición con bioespacio.
“Desarrollamos medicamentos completamente nuevos en la computadora, átomo por átomo, luego los fabricamos en el laboratorio”, dijo Prakash. “Estamos cambiando la forma en que se diseñan y desarrollan los medicamentos de molécula pequeña con un nivel de eficiencia que antes no era posible”.
Agregó que Verseon también "presenta tipos de moléculas de fármacos completamente nuevos que los que se pueden encontrar con los métodos de detección de alto rendimiento existentes o las bibliotecas existentes".
El proceso de Verseon implica un diseño basado en la física molecular junto con la IA para desarrollar nuevas categorías de medicamentos novedosos, "no solo por el hecho de ser novedosos", dijo Prakash, "sino porque en realidad ofrecen mejores resultados".
Edammo no se centró específicamente en la biofarmacia. Ratner describió la plataforma de la compañía como "una tecnología de inteligencia artificial ampliamente aplicable". Como tal, ha trabajado en una variedad de industrias, que incluyen aviación, atención médica, recursos humanos, seguros, fabricación, productos farmacéuticos, venta minorista y más.
Datos pequeños y anchos
Edammo se acercó a la IA de una manera muy diferente, dijo Ratner, y señaló: "Todo el mundo habla de 'grandes datos', porque la perspectiva es que no importa en qué campo se encuentre, la cantidad de datos crecerá exponencialmente: la cantidad de los datos con los que está trabajando son enormes y construye su IA con esa suposición”.
Sin embargo, el equipo fundador de Edammo, que incluye a Ratner, sabía que "no era así en todos los ámbitos". Entonces, abordaron el "problema de la IA" con la suposición de que la cantidad de datos disponibles sería esencialmente limitada.
“Creíamos que en muchos campos, la cantidad de datos sería limitada y sería más o menos comparable a la cantidad de propiedades que describe cada ejemplo”, dijo.
Esto se ha convertido conocido dentro de la industria de IA como Small and Wide Data.
El análisis de Big Data es útil para lo que algunos en la industria denominan "ideas de imágenes más grandes" o para ayudar a determinar si está mirando "un árbol o un edificio". Small and Wide Data se usa mejor para "seleccionar información específica y conocimientos específicos de componentes de datos individuales", dijo Ratner.
“Fundamentalmente es un enfoque muy básico”, continuó. "Y si el problema tiene la caracterización de 'pequeño y ancho', lo que significa que la cantidad de ejemplos es limitada y la cantidad de propiedades que describen el problema es grande, podríamos resolver esos problemas mejor que nadie".
Este tipo de enfoque parece ser especialmente efectivo para la biofarmacia. Prakash señaló que la biofarmacia era más a menudo el ámbito de Small Data que Big Data.
“La gente no reconoce eso ni lo entiende, particularmente las personas que provienen de un entorno biofarmacéutico puro, porque la IA suena como una caja mágica que resuelve todos los problemas, pero no es así”, dijo.
Si los investigadores tratan de rastrear cada impacto que tendría un fármaco en todo el cuerpo, a través de cada punto de datos y cada tipo de fármaco, hay tantos datos que, según Prakash, es imposible desde una perspectiva práctica.
El diseño de moléculas pequeñas resulta ser algo con pocas reglas evolutivas que pueden ayudar en el diseño de fármacos. Pero pequeños cambios en una molécula pequeña pueden tener cambios dramáticos en su impacto en el cuerpo. “Esto hace que el problema sea increíblemente complicado”, señaló Prakash.
A menudo, en el desarrollo de nuevos medicamentos, el conjunto de datos disponible es pequeño y escaso. Esto es más desafiante para los sistemas de IA que dependen de Big Data.
Resulta que la tecnología Extreme AutoML de Edammo funciona muy bien en las áreas de ciencias de la vida que dependen de pequeños conjuntos de datos y ha demostrado una tasa de error más baja que algunos puntos de referencia externos de la industria, como Google AutoML.
Verseon ha construido muchos medicamentos utilizando su propia metodología de diseño, que comienza con la física molecular pero luego usa su propio sistema de inteligencia artificial para ayudar a refinar las moléculas.
Haciéndolo exclusivo
La compañía ha revelado oficialmente siete programas para una variedad de indicaciones, incluidas enfermedades cardíacas, diabetes y cáncer. A menudo ha mirado a otras empresas de IA para ver si alguien tenía mejores resultados.
Así fue como Verseon encontró a Edammo, “que estaba teniendo resultados significativamente mejores que el resto de la industria. Pensamos que podría ser una herramienta increíblemente buena para el campo del desarrollo de fármacos biofarmacéuticos”, dijo Prakash.
Verseon probó la tecnología de Edammo, construyó una relación y decidió que quería un uso exclusivo. Edammo, que centró principalmente su tecnología en el desarrollo de fármacos, estaba interesada en la adquisición. En el marco de la asociación, la tecnología de Edammo “se utilizará exclusivamente para el desarrollo de fármacos”, señaló Prakash.
Agregó que a medida que Verseon avanza en la clínica, analizando los datos de los pacientes donde los datos pueden ser limitados, las herramientas de Edammo "serán una muy buena adición a nuestra plataforma".
No se han publicado detalles financieros con respecto a la adquisición, pero Prakash señaló que es una "transacción de acciones saludable".
Ratner compartió que "los inversores de Edammo que se enteraron de los detalles de la adquisición estaban muy emocionados".
- Coinsmart. El mejor intercambio de Bitcoin y criptografía de Europa. Haga clic aquí
- Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
- Fuente: Platón Data Intelligence: platodata.ai