Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются фармацевтические компании, - это время, необходимое для открытия новых лекарств, их разработки и вывода на рынок. Этот длительный процесс прерывается ложными запусками. Deep Genomics использует ИИ для ускорения процесса.
Канадский стартап Deep Genomics использует искусственный интеллект в качестве механизма ускорения процесса открытия лекарств, сочетая технологию цифрового моделирования с биологической наукой и автоматизацией. Компания построила платформу, которая использует машинное обучение, чтобы углубиться в молекулярную основу генетических заболеваний. Платформа может проанализировать потенциальные выбранные вещества и определить те которые кажутся самыми перспективными для более дальнейшего развития научными работниками.Процесс разработки лекарственного средства зависит от многих факторов, таких как те, которые связаны с объединением молекул (отмечая взаимодействия между сотнями биологических объектов) и с оценкой биомедицинских данных. Анализ данных, необходимый на этих этапах, является весьма сложным. По этим причинам многие исследователи ищут алгоритмы для извлечения данных для анализа.Согласно MaRS, глубокая геномика требует много времени. Разработанная компанией система искусственного интеллекта способна обрабатывать 69 миллиардов молекул, сравнивая каждую из них с миллионом клеточных процессов. Этот тип анализа занял бы обычный компьютер (или команду людей) много лет, чтобы выполнить необходимые вычисления.
Источник: digitaljournal