פורסם: 12 בנובמבר 2022 | מאת מארק טרי
תאגיד ורסאון יש ל רכשה את אדמו, חברה המתמקדת בבינה מלאכותית, כדי להעמיק את פלטפורמת גילוי התרופות מבוססת בינה מלאכותית משלה, כך חשפו החברות ביום שלישי.
אדיטיו פראקש, מייסד שותף ומנכ"ל Verseon ואד רטנר, מנכ"ל ב-Edammo, שוחחו על הרכישה עם ביוספייס.
"אנחנו מפתחים תרופות חדשות לגמרי במחשב, אטום אחר אטום, ואז אנחנו מייצרים אותן במעבדה", אמר פראקש. "אנחנו משנים את האופן שבו תרופות מולקולות קטנות מתוכננות ומפותחות ברמת יעילות שלא הייתה אפשרית בעבר."
הוא הוסיף כי Verseon גם "ממציא סוגים חדשים לגמרי של מולקולות תרופות ממה שניתן למצוא בשיטות סקר קיימות בתפוקה גבוהה או בספריות קיימות".
התהליך של Verseon כולל עיצוב מבוסס פיזיקה מולקולרית יחד עם AI לפיתוח קטגוריות חדשות של תרופות עם חידוש, "לא רק למען החידוש", אמר פראקש, "אלא בגלל שהן למעשה מספקות תוצאות טובות יותר".
אדמו לא התמקד במיוחד בביופארמה. רטנר תיאר את הפלטפורמה של החברה כ"טכנולוגיית AI ישימה באופן נרחב". ככזה, היא עבדה במגוון תעשיות, כולל תעופה, בריאות, משאבי אנוש, ביטוח, ייצור, תרופות, קמעונאות ועוד.
נתונים קטנים ורחבים
אדמו ניגש לבינה מלאכותית בצורה שונה מאוד, אמר רטנר, וציין, "כולם מדברים על 'ביג דאטה', כי הפרספקטיבה היא שלא משנה באיזה תחום אתה עוסק, כמות הנתונים הולכת לגדול באופן אקספוננציאלי - כמות הנתונים שאתה עובד איתם הם עצומים ואתה בונה את ה-AI שלך עם ההנחה הזו."
עם זאת, צוות המייסדים של אדמו, הכולל את רטנר, ידע שזה "לא היה המקרה בכל התחומים". אז, הם ניגשו ל"בעיית AI" בהנחה שכמות הנתונים הזמינים תהיה מוגבלת בעצם.
"האמנו שבתחומים רבים, כמות הנתונים תהיה מוגבלת, ותהיה השוואה בערך למספר המאפיינים שמתאר כל דוגמה", אמר.
זה הפך להיות ידוע בתעשיית הבינה המלאכותית כ-Small and Wide Data.
ניתוח ביג דאטה שימושי למה שחלק מהתעשייה מתייחסים אליו כ"רעיונות לתמונות גדולות יותר", או עוזר לקבוע אם אתה מסתכל "בעץ או בבניין". נתונים קטנים ורחבים משמשים טוב יותר ל"בחירת מידע ספציפי ותובנות ספציפיות ממרכיבי נתונים בודדים", אמר רטנר.
"ביסודו של דבר זו גישה בסיסית מאוד", המשיך. "ואם לבעיה יש את האפיון 'קטן-ורחב', כלומר מספר הדוגמאות מוגבל ומספר המאפיינים המתארים את הבעיה גדול, נוכל לפתור את הבעיות הללו טוב יותר מכל אחד."
נראה כי סוג זה של גישה יעיל במיוחד עבור ביו-פארמה. פראקש ציין כי ביו-פארמה הייתה לעתים קרובות יותר תחום ה-Small Data מאשר Big Data.
"אנשים לא מזהים את זה או מבינים את זה, במיוחד אנשים שמגיעים מרקע ביו-פארמה טהור, כי בינה מלאכותית נשמעת כמו קופסת קסמים שפותרת את כל הבעיות, אבל זה לא", אמר.
אם חוקרים מנסים לעקוב אחר כל השפעה שתהיה לתרופה בכל הגוף, דרך כל נקודת מידע וכל סוג של תרופה, יש כל כך הרבה נתונים שפרקש אמר שזה בלתי אפשרי מנקודת מבט מעשית.
עיצוב מולקולה קטנה מתגלה כמשהו עם מעט כללים אבולוציוניים שיכול לעזור בעיצוב תרופות. אבל לשינויים קטנים במולקולה קטנה יכולים להיות שינויים דרמטיים על השפעתה בגוף. "זה הופך את הבעיה למסובכת להפליא", ציין פראקש.
לעתים קרובות, בפיתוח תרופות חדשות, מערך הנתונים הזמין הוא קטן ודליל. זה מאתגר יותר עבור מערכות AI התלויות בביג דאטה.
טכנולוגיית ה-Extreme AutoML של Edammo, מסתבר, עובדת טוב מאוד בתחומי מדעי החיים התלויים במערך נתונים קטנים, והראתה שיעור שגיאות נמוך יותר מאשר בנצ'מרקים חיצוניים בתעשייה כגון Google AutoML.
Verseon בנתה תרופות רבות תוך שימוש במתודולוגיית תכנון משלה, שמתחילה בפיזיקה מולקולרית אך לאחר מכן משתמשת במערכת AI משלה כדי לסייע בחידוד המולקולות.
מה שהופך אותו לבלעדי
החברה חשפה רשמית שבע תוכניות למגוון של אינדיקציות, כולל מחלות לב, סוכרת וסרטן. לעתים קרובות הוא הסתכל במקומות אחרים לחברות בינה מלאכותית כדי לראות אם למישהו יש תוצאות טובות יותר.
כך מצא Verseon את אדמו, "שהיה בעל תוצאות טובות משמעותית משאר התעשייה. חשבנו שזה יכול להיות כלי טוב להפליא לזירת פיתוח תרופות ביו-פארמה", אמר פראקש.
Verseon ניסה את הטכנולוגיה של Edamo, בנתה מערכת יחסים והחליטה שהיא רוצה שימוש בלעדי. אדמו, שהתמקדה בעיקר בטכנולוגיה שלה בפיתוח תרופות, התעניינה ברכישה. במסגרת השותפות, הטכנולוגיה של אדמו "תשמש אך ורק לפיתוח תרופות", ציין פראקש.
הוא הוסיף שכאשר Verseon מתקדם לתוך המרפאה, מנתח נתוני מטופלים שבהם ניתן להגביל את הנתונים, הכלים של Edamo "יהוו תוספת נחמדה מאוד לפלטפורמה שלנו."
לא פורסמו פרטים פיננסיים לגבי הרכישה, אך פראקש ציין כי מדובר ב"עסקת מניות בריאה".
רטנר שיתף כי "המשקיעים של אדמו שלמדו על פרטי הרכישה היו מאוד נרגשים".
- Coinsmart. בורסת הביטקוין והקריפטו הטובה באירופה. לחץ כאן
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
- מקור: מודיעין נתונים אפלטון: Platodata.ai