Publicat: 12 noiembrie 2022 | De Mark Terry
Corporația Verseon are a dobândit Edammo, o companie axată pe inteligența artificială, pentru a-și aprofunda propria platformă de descoperire a medicamentelor bazată pe inteligență artificială, au dezvăluit marți companiile.
Adityo Prakash, co-fondator și CEO al Verseon și Ed Ratner, CEO la Edammo, au discutat despre achiziție cu BioSpace.
„Dezvoltăm medicamente complet noi pe computer, atom cu atom, apoi le facem în laborator”, a spus Prakash. „Schimbăm modul în care medicamentele cu molecule mici sunt proiectate și dezvoltate cu un nivel de eficiență care nu a fost posibil până acum.”
El a adăugat că Verseon „vine, de asemenea, cu tipuri complet noi de molecule de medicamente decât le puteți găsi cu metodele de screening de mare debit sau bibliotecile existente.”
Procesul lui Verseon implică proiectarea bazată pe fizica moleculară împreună cu inteligența artificială pentru a dezvolta noi categorii de medicamente cu noutate, „nu doar de dragul noutății”, a spus Prakash, „ci pentru că de fapt oferă rezultate mai bune”.
Edammo nu s-a concentrat în mod special pe biofarma. Ratner a descris platforma companiei drept „o tehnologie AI aplicabilă pe scară largă”. Ca atare, a lucrat într-o serie de industrii, inclusiv aviație, asistență medicală, resurse umane, asigurări, producție, farmaceutică, retail și multe altele.
Date mici și late
Edammo a abordat AI într-un mod foarte diferit, a spus Ratner, remarcând: „Toată lumea vorbește despre „big data”, deoarece perspectiva este că indiferent de domeniul în care vă aflați, cantitatea de date va crește exponențial – cantitatea de date. datele cu care lucrați sunt uriașe și îți construiești AI cu această presupunere.”
Cu toate acestea, echipa fondatoare a lui Edammo, care include și Ratner, știa că „nu era cazul în general”. Așadar, au abordat „problema AI” presupunând că cantitatea de date disponibile ar fi în esență limitată.
„Am crezut că în multe domenii, cantitatea de date va fi limitată și ar fi aproximativ comparabilă cu numărul de proprietăți care descrie fiecare exemplu”, a spus el.
Aceasta a devenit cunoscut în industria AI ca date mici și late.
Analiza Big Data este utilă pentru ceea ce unii din industrie numesc „idei de imagini mai mari” sau vă ajută să determinați dacă vă uitați „la un copac sau la o clădire”. Datele mici și late sunt mai bine folosite pentru a „selecta informații specifice și perspective specifice din componentele individuale de date”, a spus Ratner.
„În principiu, este o abordare de bază”, a continuat el. „Și dacă problema are o caracterizare „mică și largă”, adică numărul de exemple este limitat și numărul de proprietăți care descriu problema este mare, am putea rezolva acele probleme mai bine decât oricine.”
Acest tip de abordare pare a fi deosebit de eficient pentru biofarma. Prakash a remarcat că biofarma este mai des domeniul Small Data decât Big Data.
„Oamenii nu recunosc acest lucru sau înțeleg asta, în special oamenii care provin dintr-un mediu biofarmaceutic pur, pentru că AI sună ca o cutie magică care rezolvă toate problemele, dar nu o face”, a spus el.
Dacă cercetătorii încearcă să urmărească fiecare impact pe care l-ar avea un medicament în organism, prin fiecare punct de date și fiecare tip de medicament, există atât de multe date încât Prakash a spus că este imposibil din perspectivă practică.
Designul cu molecule mici se dovedește a fi ceva cu puține reguli evolutive care pot ajuta la proiectarea medicamentelor. Dar micile modificări ale unei molecule mici pot avea schimbări dramatice asupra impactului acesteia asupra organismului. „Acest lucru face problema incredibil de complicată”, a remarcat Prakash.
Adesea, în dezvoltarea de noi medicamente, setul de date disponibil este mic și rar. Acest lucru este mai dificil pentru sistemele AI dependente de Big Data.
Se pare că tehnologia Extreme AutoML de la Edammo funcționează foarte bine în domeniile științelor vieții care depind de seturi de date mici și a demonstrat o rată de eroare mai mică decât unele benchmark-uri externe din industrie, cum ar fi Google AutoML.
Verseon a construit multe medicamente folosind propria metodologie de proiectare, care începe cu fizica moleculară, dar apoi folosește propriul sistem AI pentru a ajuta la rafinarea moleculelor.
Fă-l exclusiv
Compania a dezvăluit oficial șapte programe pentru o serie de indicații, inclusiv boli de inimă, diabet și cancer. S-a uitat adesea în altă parte la companiile AI pentru a vedea dacă cineva a avut rezultate mai bune.
Așa l-a găsit Verseon pe Edammo, „care avea rezultate semnificativ mai bune decât restul industriei. Ne-am gândit că ar putea fi un instrument incredibil de bun pentru arena de dezvoltare a medicamentelor biofarmaceutice”, a spus Prakash.
Verseon a încercat tehnologia lui Edammo, a construit o relație și a decis că vrea o utilizare exclusivă. Edammo, care și-a concentrat în principal tehnologia pe dezvoltarea de medicamente, a fost interesată de achiziție. În cadrul parteneriatului, tehnologia lui Edammo „va fi folosită exclusiv pentru dezvoltarea de medicamente”, a menționat Prakash.
El a adăugat că, pe măsură ce Verseon avansează în clinică, analizând datele pacienților în cazul în care datele pot fi limitate, instrumentele Edammo „vor fi un plus foarte frumos pentru platforma noastră”.
Nu au fost făcute publice detalii financiare cu privire la achiziție, dar Prakash a remarcat că este o „tranzacție sănătoasă, cu acțiuni”.
Ratner a spus că „Investitorii Edammo care au aflat detaliile achiziției au fost foarte încântați”.
- Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa. Click aici
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: Inteligența datelor Platon: Platodata.ai