Опубликовано: 12 ноября 2022 г. | Марк Терри
Корпорация Версеон и приобрел Эдаммо, компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте, углубит свою собственную платформу для поиска лекарств на основе ИИ, сообщили компании во вторник.
Адитьо Пракаш, соучредитель и генеральный директор Verseon, и Эд Ратнер, генеральный директор Edammo, обсудили приобретение с БиоКосмос.
«Мы разрабатываем совершенно новые лекарства на компьютере, атом за атомом, а затем делаем их в лаборатории», — сказал Пракаш. «Мы меняем способ проектирования и разработки низкомолекулярных лекарств с таким уровнем эффективности, который раньше был невозможен».
Он добавил, что Verseon также «предлагает совершенно новые виды молекул лекарств, которые вы не можете найти с помощью существующих высокопроизводительных методов скрининга или существующих библиотек».
Процесс Verseon включает в себя проектирование на основе молекулярной физики наряду с искусственным интеллектом для разработки новых категорий лекарств с новизной, «не только ради новизны, — сказал Пракаш, — но потому, что они на самом деле дают лучшие результаты».
Edammo не занималась биофармацевтикой. Ратнер описал платформу компании как «широко применимую технологию искусственного интеллекта». Таким образом, он работал в ряде отраслей, включая авиацию, здравоохранение, управление персоналом, страхование, производство, фармацевтику, розничную торговлю и многое другое.
Малые и широкие данные
Эдаммо подошел к ИИ совсем по-другому, сказал Ратнер, отметив: «Все говорят о «больших данных», потому что точка зрения такова, что независимо от того, в какой области вы работаете, объем данных будет расти экспоненциально — объем данные, с которыми вы работаете, огромны, и вы строите свой ИИ, исходя из этого предположения».
Однако команда основателей Edammo, в которую входит Ратнер, знала, что «все обстоит иначе». Итак, они подошли к «проблеме ИИ» с предположением, что количество доступных данных будет существенно ограничено.
«Мы считали, что во многих областях объем данных будет ограничен и будет примерно сопоставим с количеством свойств, описывающих каждый пример», — сказал он.
Это стало известный в индустрии искусственного интеллекта как Small and Wide Data.
Анализ больших данных полезен для того, что некоторые в отрасли называют «идеями больших изображений», или помогает определить, смотрите ли вы «на дерево или здание». Малые и широкие данные лучше использовать для «выбора конкретной информации и конкретных идей из отдельных компонентов данных», — сказал Ратнер.
«По сути, это очень простой подход, — продолжил он. «И если проблема имеет характеристику «маленький и широкий», что означает, что количество примеров ограничено, а количество свойств, описывающих проблему, велико, мы могли бы решить эти проблемы лучше, чем кто-либо».
Такой подход особенно эффективен для биофармацевтики. Пракаш отметил, что биофармацевтика чаще была сферой малых данных, чем больших данных.
«Люди этого не осознают или не понимают, особенно люди, имеющие чисто биофармацевтический опыт, потому что ИИ звучит как волшебная коробка, которая решает все проблемы, но это не так», — сказал он.
Если исследователи попытаются отследить каждое воздействие препарата на организм, через каждую точку данных и каждый тип препарата, будет так много данных, что Пракаш сказал, что это невозможно с практической точки зрения.
Дизайн малых молекул оказывается чем-то с небольшим количеством эволюционных правил, которые могут помочь в разработке лекарств. Но небольшие изменения в маленькой молекуле могут привести к драматическим изменениям в ее воздействии на организм. «Это делает проблему невероятно сложной», — отметил Пракаш.
Часто при разработке новых лекарств доступный набор данных мал и скуден. Это сложнее для систем ИИ, зависящих от больших данных.
Как оказалось, технология Edammo Extreme AutoML очень хорошо работает в областях биологических наук, которые зависят от небольших наборов данных, и продемонстрировала более низкий уровень ошибок, чем некоторые внешние отраслевые тесты, такие как Google AutoML.
Verseon создала множество лекарств, используя собственную методологию проектирования, которая начинается с молекулярной физики, а затем использует собственную систему искусственного интеллекта для уточнения молекул.
Делаем это эксклюзивным
Компания официально представила семь программ для целого ряда показаний, включая болезни сердца, диабет и рак. Компания часто обращалась к другим компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, чтобы узнать, есть ли у кого-то лучшие результаты.
Вот как Verseon нашел Edammo, «у которого были значительно лучшие результаты, чем у остальной отрасли. Мы подумали, что это может быть невероятно хорошим инструментом для разработки биофармацевтических препаратов», — сказал Пракаш.
Verseon попробовала технологию Edammo, наладила отношения и решила, что ей нужно эксклюзивное использование. Edammo, которая в первую очередь сосредоточила свои технологии на разработке лекарств, была заинтересована в приобретении. В рамках партнерства технология Edammo «будет использоваться исключительно для разработки лекарств», отметил Пракаш.
Он добавил, что по мере того, как Verseon продвигается в клинику, анализируя данные пациентов там, где данные могут быть ограничены, инструменты Edammo «станут очень хорошим дополнением к нашей платформе».
Никаких финансовых подробностей о приобретении не разглашается, но Пракаш отметил, что это «здоровая сделка с акциями».
Ратнер поделился, что «инвесторы Edammo, узнавшие о деталях приобретения, были очень взволнованы».
- Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют. Кликните сюда
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Источник: Plato Data Intelligence: Платодата.ай