Objavljeno: 12. november 2022 | Avtor: Mark Terry
Verseon Corporation je kupil Edammo, podjetje, ki se osredotoča na umetno inteligenco, bo poglobilo lastno platformo za odkrivanje zdravil, ki temelji na AI, sta družbi razkrili v torek.
Adityo Prakash, soustanovitelj in izvršni direktor podjetja Verseon, in Ed Ratner, izvršni direktor podjetja Edammo, sta o prevzemu razpravljala z BioSpace.
»Računalnikom razvijamo popolnoma nova zdravila, atom za atomom, nato pa jih naredimo v laboratoriju,« je dejal Prakash. "Spreminjamo način oblikovanja in razvoja zdravil z majhnimi molekulami s stopnjo učinkovitosti, ki prej ni bila mogoča."
Dodal je, da Verseon prav tako "prihaja s popolnoma novimi vrstami molekul zdravil, kot jih lahko najdete z obstoječimi visoko zmogljivimi presejalnimi metodami ali obstoječimi knjižnicami."
Verseonov proces vključuje načrtovanje, ki temelji na molekularni fiziki, skupaj z umetno inteligenco za razvoj novih kategorij zdravil z novostjo, "ne samo zaradi novosti," je dejal Prakash, "ampak ker dejansko zagotavljajo boljše rezultate."
Edammo se ni posebej osredotočal na biofarmacijo. Ratner je opisal platformo podjetja kot "široko uporabno tehnologijo umetne inteligence." Kot taka je delovala v številnih panogah, vključno z letalstvom, zdravstvenim varstvom, človeškimi viri, zavarovalništvom, proizvodnjo, farmacevtskimi izdelki, maloprodajo itd.
Majhni in široki podatki
Edammo se je umetne inteligence lotil na zelo drugačen način, je dejal Ratner in opozoril: »Vsi govorijo o 'velikih podatkih', ker je perspektiva takšna, da ne glede na to, na katerem področju ste, bo količina podatkov eksponentno rasla – količina podatkov, s katerimi delate, je ogromno in svojo umetno inteligenco zgradite s to predpostavko.«
Vendar pa je Edammova ustanovna ekipa, ki vključuje Ratnerja, vedela, da "ni bilo tako na vseh področjih." Tako so pristopili k "problemu AI" s predpostavko, da bo količina razpoložljivih podatkov bistveno omejena.
"Verjeli smo, da bo na mnogih področjih količina podatkov omejena in da bo približno primerljiva s številom lastnosti, ki opisuje vsak primer," je dejal.
To je postalo znano znotraj industrije umetne inteligence kot majhni in široki podatki.
Analiziranje velikih podatkov je uporabno za to, čemur nekateri v panogi pravijo »ideje za širše slike« ali pomoč pri ugotavljanju, ali gledate »drevo ali zgradbo«. Majhne in široke podatke je bolje uporabiti za "izbiranje specifičnih informacij in posebnih vpogledov iz posameznih komponent podatkov", je dejal Ratner.
"V bistvu je to zelo osnovni pristop," je nadaljeval. "In če ima problem 'majhno in široko' karakterizacijo, kar pomeni, da je število primerov omejeno in je število lastnosti, ki opisujejo problem, veliko, bi te probleme lahko rešili bolje kot kdorkoli."
Zdi se, da je ta vrsta pristopa še posebej učinkovita za biofarmacijo. Prakash je opozoril, da je biofarmacija pogosteje področje majhnih podatkov kot velikih podatkov.
»Ljudje tega ne prepoznajo ali ne razumejo, zlasti ljudje, ki prihajajo iz čistega biofarmacevtskega ozadja, ker AI zveni kot čarobna škatla, ki reši vse težave, vendar jih ni,« je dejal.
Če raziskovalci poskušajo slediti vsakemu vplivu, ki bi ga zdravilo imelo po telesu, skozi vsako podatkovno točko in vsako vrsto zdravila, je podatkov toliko, da je Prakash dejal, da je to s praktičnega vidika nemogoče.
Izkazalo se je, da je oblikovanje majhnih molekul nekaj z nekaj evolucijskimi pravili, kar lahko pomaga pri načrtovanju zdravil. Toda majhne spremembe v majhni molekuli lahko dramatično spremenijo njen vpliv na telo. "Zaradi tega je problem neverjetno zapleten," je opozoril Prakash.
Pogosto je pri razvoju novih zdravil razpoložljiv nabor podatkov majhen in redek. To je večji izziv za sisteme AI, ki so odvisni od velikih podatkov.
Izkazalo se je, da Edammova tehnologija Extreme AutoML zelo dobro deluje na področjih znanosti o življenju, ki so odvisna od majhnih naborov podatkov, in je pokazala nižjo stopnjo napak kot nekatera zunanja industrijska merila, kot je Google AutoML.
Verseon je izdelal številna zdravila z uporabo lastne metodologije načrtovanja, ki se začne z molekularno fiziko, nato pa uporablja lasten sistem umetne inteligence za pomoč pri rafiniranju molekul.
Izdelava ekskluzivnega
Podjetje je uradno razkrilo sedem programov za vrsto indikacij, vključno z boleznimi srca, sladkorno boleznijo in rakom. Podjetja z umetno inteligenco so pogosto iskali drugje, da bi ugotovili, ali ima kdo boljše rezultate.
Tako je Verseon našel Edammo, »ki je dosegal bistveno boljše rezultate kot ostala industrija. Mislili smo, da bi to lahko bilo neverjetno dobro orodje za področje razvoja biofarmacevtskih zdravil,« je dejal Prakash.
Verseon je preizkusil Edammovo tehnologijo, zgradil odnos in se odločil, da želi izključno uporabo. Za nakup se je zanimal Edammo, ki je svojo tehnologijo usmeril predvsem v razvoj zdravil. V okviru partnerstva se bo Edammova tehnologija "uporabljala izključno za razvoj zdravil," je opozoril Prakash.
Dodal je, da ko se Verseon premika naprej v kliniko in analizira podatke o pacientih, kjer so lahko podatki omejeni, bodo Edammova orodja "zelo lep dodatek k naši platformi."
V zvezi s prevzemom niso bile objavljene nobene finančne podrobnosti, vendar je Prakash opozoril, da gre za "zdravo delniško transakcijo".
Ratner je povedal, da so bili "vlagatelji Edamma, ki so izvedeli za podrobnosti nakupa, zelo navdušeni."
- Coinsmart. Najboljša evropska borza bitcoinov in kriptovalut. Klikni tukaj
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- Vir: Plato Data Intelligence: Platodata.ai