ड्रग डिस्कवरी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: 2018 की समीक्षा में वर्ष

दवा की खोज प्रक्रिया में तेजी लाने और दवा अनुसंधान कार्यक्रमों की सफलता दर को बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करने के विचार ने पिछले कई वर्षों में इस क्षेत्र में गतिविधि में वृद्धि को प्रेरित किया है। 2018 में, साझेदारी, निवेश और अन्य महत्वपूर्ण घटनाओं की मात्रा में वृद्धि, संक्षेप और "मिनी-ट्रेंड" में नीचे सूचीबद्ध होने के साथ चीजें भी "गर्म" हो रही हैं।

1. वेंचर कैपिटल एआई द्वारा संचालित ड्रग डिस्कवरी स्टार्टअप्स में तेजी ला रही है

इस साल एआई-संचालित ड्रग डिस्कवरी स्टार्टअप्स के बीच धन उगाहने वाले सौदों की एक प्रभावशाली संख्या द्वारा चिह्नित किया गया है - वेंचर कैपिटलिस्टों के लिए "एआई फॉर ड्रग डिस्कवरी" स्पेस का एक स्पष्ट संकेत।

BenevolentAI

अब तक, लंदन में रहने वाले बेनेवोलेंटाई धन उगाहने के मामले में वर्ष के एक नेता के रूप में दिखाई देते हैं - अप्रैल में उन्होंने $ 115 एम दौर बंद कर दिया, जो कि $ 2 बिलियन के वैल्यूएशन मार्क तक पहुंच गया। हालांकि कुछ हद तक संदेह के साथ मुलाकात की, यह खबर और कंपनी द्वारा अनुसंधान गतिविधि की वर्तमान गति निस्संदेह BenevolentAI प्रतियोगियों के बीच बहुत मजबूत स्थिति में रखती है।

Atomwise

एटमवाइज, जिसे 2012 में स्थापित किया गया था और संरचना आधारित दवा डिजाइन के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग का बीड़ा उठाया था, ने अपनी AI- संचालित ड्रग डिस्कवरी तकनीक AtomNet को आगे बढ़ाने के लिए $ 45 M दौर A निवेश किया। कंपनी का कहना है कि यह प्रत्येक दिन 10 मिलियन छोटे अणुओं की स्क्रीनिंग करता है और अटेमनेट का उपयोग करता है, जो अणुओं का विश्लेषण करने और दवाओं, विषाक्तता और दुष्प्रभावों के रूप में उनकी क्षमता का अनुमान लगाने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग कर रहा है।

इन्सिलिको मेडिसिन

सूची में एक बहुत ही अनोखी कंपनी - एक यूएस-आधारित इंसिलिको मेडिसिन, जो अपने निकटतम प्रतिद्वंद्वियों के बीच केवल एक ही स्टार्टअप है जो एक "पूर्ण-स्टैक" कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित करती है जो कि जनरेशनल एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) पर आधारित है, जो इसे "अंत" के लिए अनुमति देता है। -अंत-अंत ”दवा की खोज की प्रक्रिया - बुनियादी जैविक मॉडलिंग और बायोमार्कर विकास से, हिट-अणु पीढ़ी, सीसा अनुकूलन और दवा-उम्मीदवारों के पूर्व-नैदानिक ​​सत्यापन के लिए। जून में, इंसिलिको मेडिसिन ने वूक्सी अप्पेक से रणनीतिक निवेश की अघोषित राशि प्राप्त की, जो पूरी तरह से बढ़ी हुई पूंजी को $ 20 एम (क्रंचबेस के अनुसार) तक ले आया।

जिन्न की जाँच करें

विशेष रूप से, ठीक एक महीने बाद, वूक्सी ऐपेक ने एक और एआई-चालित स्टार्टअप - वर्गे जेनोमिक्स के लिए $ 32 एम निवेश दौर में भाग लिया। बाद में अल्जाइमर और पार्किंसंस रोग के खिलाफ चिकित्सा विज्ञान विकसित करने के लिए मशीन लर्निंग और एआई का उपयोग किया जाता है। वर्ज भी सक्रिय रूप से रोगी जीनोमिक डेटा के अपने डेटाबेस को बढ़ा रहा है - कथित तौर पर, कंपनी इस चिकित्सीय क्षेत्र में उद्योग के सबसे बड़े संसाधनों में से एक है।

Owkin

न्यूयॉर्क - पेरिस स्थित ओउकिन, 2016 में स्थापित किया गया था, जो ओवरबंडेंट बायोलॉजिकल डेटा को बेहतर तरीके से समझने के माध्यम से दवा की खोज की प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग लागू करने के लिए जनवरी में अपने प्रौद्योगिकी मंच ओउकिन सुकरात को स्केल करने के लिए $ 11M का राउंड ए उठाया। प्लेटफ़ॉर्म बायोमार्कर के पैटर्न को प्रकट करने के लिए रोगी के डेटा के साथ आणविक और इमेजिंग पुस्तकालयों को एकीकृत कर सकता है, और कंपनी मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए स्थानांतरण सीखने को लागू कर रही है जहां ठीक से लेबल किए गए डेटा दुर्लभ हैं।

XtalPi

MIT में क्वांटम भौतिकविदों के एक समूह द्वारा 2014 में स्थापित, XtalPi एक यू.एस.- चाइना बायोटेक फर्म है जिसने जनवरी में कई निवेशकों से $ 15M का एक श्रृंखला बी दौर उठाया है, जिसमें Google और सिकोइया चीन शामिल हैं। कंपनी दावा कर रही है कि यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, क्वांटम फिजिक्स और हाई-परफॉर्मेंस क्लाउड कंप्यूटिंग को मिलाकर छोटे-अणु दवाओं और ठोस रूपों की कई महत्वपूर्ण विशेषताओं का त्वरित और सटीक अनुमान लगा सकती है। प्रौद्योगिकियों के इस परिष्कृत परस्पर क्रिया का उपयोग करते हुए, कंपनी "दवा उम्मीदवारों की सुरक्षा, स्थिरता और प्रभावकारिता में समय बचाने वाली अंतर्दृष्टि" प्रदान करने में सक्षम होगी।

BenchSci

इस साल के अंत में, Google ने बेंचशी में भी सह-निवेश किया - जैविक उत्पादों के लिए एआई-संचालित खोज के लिए एक स्मार्ट प्लेटफॉर्म। कई निवेशकों से यह दौर कुल $ 8 मिलियन का था।

इंजन बायोसाइंसेस

इंजन बायोसाइंसेज एक सैन फ्रांसिस्को और सिंगापुर स्थित बायोटेक फर्म है, जिसने ड्रग डिस्कवरी, कॉम्बिनेशन थैरेप्यूटिक्स के विकास और सेलुलर रीप्रोग्रामिंग के लिए अपने एआई-आधारित प्लेटफॉर्म को आगे बढ़ाने के लिए $ 10 एम फंडिंग राउंड्टो की घोषणा की। कंपनी की तकनीक शोधकर्ताओं और दवा डेवलपर्स को जीन इंटरैक्शन और जैविक नेटवर्क प्रकट करने की अनुमति देती है, और विशेष रूप से आनुवंशिक बातचीत को लक्षित करने के लिए परीक्षण चिकित्सा प्रदान करती है। कंपनी का AI प्लेटफ़ॉर्म सटीक दवा अनुप्रयोगों के लिए लक्ष्य की खोज, दवा पुनर्खोज और विश्लेषण में सहायता कर सकता है।

2018 में अन्य उल्लेखनीय निवेशों में शामिल हैं: टूएक्सएआरएआर ($ 10 एम), रिवाइवमेड ($ 1,5 एम), जीटीएन ($ 2.8 एम) आदि।

("दवा की खोज में AI" उद्योग के लिए कुल आंकड़ों की समीक्षा करने के लिए, "फार्मास्युटिकल इंटेलिजेंस (AI) इन फार्मास्युटिकल आरएंडडी" रिपोर्ट में पढ़ें)।

2. दवा निर्माता बाहरी एआई-साझेदारी के लिए शिकार जारी रखते हैं…

2018 में, फार्मास्युटिकल कंपनियां उभरते हुए AI- संचालित स्टार्टअप के साथ साझेदारी करने में निरंतर रुचि दिखाती हैं - खुद की दवा खोज कार्यक्रमों को बढ़ावा देने के लिए एल्गोरिदम की शक्ति का लाभ उठाने के लिए। नीचे इस तरह के कुछ उल्लेखनीय दवा डिजाइन सहयोगों की सूची दी गई है:

मर्क

इस फलदायी वर्ष के अंतिम महीने को जर्मन दवा की दिग्गज कंपनी मर्क और एक कनाडाई एआई द्वारा संचालित कंपनी साइक्लिक के बीच एक नए शोध सहयोग द्वारा चिह्नित किया गया था। पार्टियों ने इस बात पर सहमति व्यक्त की कि मर्क कई छोटे मर्क अणु उम्मीदवारों के लिए कार्रवाई के तंत्र को स्पष्ट करने, उनके सुरक्षा प्रोफाइल का मूल्यांकन करने और अतिरिक्त चिकित्सीय अनुप्रयोगों को उजागर करने के लिए सिलिको प्रोटेक्टिंग स्क्रीनिंग प्लेटफॉर्म लिगंड एक्सप्रेस® में साइक्लिसा के मालिकाना एआई-संचालित क्लाउड का उपयोग करेंगे।

बायर

नवंबर में, बायर ने अनुसंधान कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए बहुक्रियाशील एआई-संचालित डिस्कवरी प्लेटफॉर्म का उपयोग करने के लिए टोरंटो स्थित दवा खोज कंपनी साइक्लिक के साथ एक बहु-चरण अनुसंधान सहयोग स्थापित किया। इस सहयोग के ढांचे में, साइक्लिक अपने छोटे कणों के ऑफ-टारगेट प्रोफाइल का अध्ययन करने के लिए क्लाउड-आधारित प्रोटेक्टिव स्क्रीनिंग प्लेटफॉर्म लिगैंड एक्सप्रेस® प्रदान करेगा और मल्टी-टारगेट के लिए अपनी पहली-इन-क्लास डिफरेंशियल ड्रग डिजाइन (डीडीडी) तकनीक लागू करेगा। दवा डिजाइन। इसके अलावा, यह फार्माकोकाइनेटिक गुणों के लिए अत्याधुनिक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए अपनी एआई तकनीक को लागू करेगा।

फाइजर

सितंबर में, फाइजर ने एटमवाइज के साथ एक मूल्यांकन समझौते में प्रवेश किया - अब एआई-विकासशील स्टार्टअप को फाइजर द्वारा पसंद के तीन प्रोटीनों के लिए होनहार दवा उम्मीदवारों की पहचान करने की आवश्यकता होगी।

अभी कुछ महीने पहले, फाइजर ने एक ड्रग डिस्कवरी सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म विकसित करने के लिए एक अन्य AI- संचालित स्टार्टअप XtalPi के साथ भागीदारी की, जो कम्प्यूटेशनल भौतिकी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में XtalPi की विशेषज्ञता का उपयोग करेगा। मंच को दवा की तरह छोटे अणुओं के सटीक आणविक मॉडलिंग के लिए लागू किया जाना है।

ब्रिस्टल-मायर्स स्क्विब

ब्रिस्टल-मायर्स स्क्वीब ने साइरेनस के साथ एक बहु-लक्ष्य अनुसंधान सहयोग समझौते में प्रवेश किया, जो कि वैश्विक माइक्रोबायोम से निकली चिकित्सा पद्धति की खोज करने के लिए मशीन-आधारित आधारित कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोणों को लागू करने वाली एक बायोटेक कंपनी है, जो अज्ञात लेकिन चुनौतीपूर्ण चिकित्सीय लक्ष्यों की एक श्रृंखला के खिलाफ अपने मालिकाना दवा खोज मंच को लागू करती है। । वैश्विक माइक्रोबायोम संग्रह से अलग साइरेनस के मालिकाना रासायनिक पुस्तकालय के बीच संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए अनुसंधान सहयोग, अपने मालिकाना डेटा खनन प्रौद्योगिकी ATLANTIS ™ को लागू करने में साइरेनस की विशेषज्ञता का लाभ उठाता है। सायरन की विशेषज्ञता के एक और क्षेत्र पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है - अत्याधुनिक कार्बनिक संश्लेषण, जो कंपनी के लिए न केवल कम्प्यूटेशनल भविष्यवाणियों बल्कि असामान्य प्रकृति-प्रेरित मचानों के साथ रासायनिक यौगिकों को वितरित करना संभव बनाता है।

बोएह्रिंगर इंगेलहाइम

मई 2018 में, बोहिंगिंगर इंगेलम ने उपन्यास छोटे अणु दवा उम्मीदवारों की पहचान के लिए अपने "टोटली इंटीग्रेटेड मेडिसिन्स इंजन" को लागू करने के लिए बैक्टेवो के साथ भागीदारी की।

ग्लैक्सोस्मिथक्लाइन

मई में, ग्लैक्सोस्मिथक्लाइन (जीएसके) ने जीएसके द्वारा निर्दिष्ट जैविक लक्ष्यों के खिलाफ छोटे अणुओं की एक श्रृंखला को विकसित करने के लिए एआई-ड्राइव ड्रग डिस्कवरी कंपनी क्लाउड फ़ार्मास्यूटिकल्स के साथ एक ड्रग डिज़ाइन सहयोग का गठन किया है।

(इस तरह के और अधिक सहयोग के बारे में पता लगाने के लिए और दवा की खोज में एआई आवेदन के लिए विशिष्ट उपयोग के मामलों के बारे में जानने के लिए बिग फार्मा ने एआई को ड्रग डिस्कवरी को कैसे अपनाया)

3. ... लेकिन आंतरिक एआई क्षमताओं का भी विस्तार करें

एक ओर, दवा कंपनियां अवसरों का पता लगाने के लिए एआई-स्टार्टअप्स को तेजी से काम पर रख रही हैं, लेकिन दूसरी ओर, वे आंतरिक एआई विशेषज्ञता को बढ़ाने और अधिक कुशल डेटा उपयोग के लिए डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर को आकार देने में समान रूप से सक्रिय हैं।

हाल ही में, नोवार्टिस ने बड़े डेटा, डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर ध्यान केंद्रित करते हुए कंपनी के डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन रणनीति के पहले चरण के पूरा होने की घोषणा की। पहला चरण STRIDE नामक आंतरिक कार्यक्रम था, और इसमें दस्तावेज़ प्रबंधन, आंतरिक जांच, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग, नैदानिक ​​परीक्षण प्रबंधन और अन्य कार्यों के लिए कई महत्वपूर्ण आईटी अवसंरचना प्रणालियों का शुभारंभ शामिल था।

नोवार्टिस के डिजिटल परिवर्तन का अगला चरण नैदानिक ​​परीक्षण संचालन का समर्थन करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा संचालित एक भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म को लागू करना है। यह नर्व लाइव पहल के ढांचे में, और अमेरिकी मशीन सीखने वाली कंपनी क्वांटमबैक के सहयोग से किया जाएगा।

अंत में, तीसरी बड़ी भविष्य की परियोजना के लिए योजनाएं हैं - डेटा 42 - एक नोवार्टिस के सभी डेटा सेट को एक साथ लाने के लिए एक केंद्रीकृत मन्नार में किसी भी डेटा को क्वेरी करने में सक्षम होना चाहिए। यह निश्चित रूप से, कंपनी में एआई-चालित परिवर्तन के लिए एक प्रमुख शर्त है।

इसी तरह, बहुत अधिक हर वैश्विक दवा निर्माता - फाइजर, एस्ट्राजेनेका, एली लिली, मर्क, जीएसके और अन्य - दवा अनुसंधान के डिजिटल परिवर्तन और दवा की खोज और विकास के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने के लिए तैयार होने के लिए आंतरिक पुनर्गठन उपाय कर रहे हैं।

4. "बड़े डेटा" के लिए शिकार

यह स्पष्ट हो रहा है, कि फार्मास्युटिकल रिसर्च में भविष्य की "AI- संचालित क्रांति" का मुख्य सक्षम कारक डेटा है। विविध, अंतःविषय, गुणवत्ता और ठीक से बड़े डेटा तक पहुंच के बिना, एआई प्रौद्योगिकी का एक परिवर्तनकारी प्रभाव पूरी तरह से महसूस नहीं किया जा सकता है। इस संदर्भ में, यह देखना महत्वपूर्ण है कि कंपनियां डेटा-केंद्रित अनुसंधान प्रतिमान की दिशा में कैसे आगे बढ़ रही हैं।

जीएसके और 23andMe

जुलाई में, जीएसके ने गूगल द्वारा समर्थित सिलिकॉन वैली जीन परीक्षण कंपनी, 23andMe में $ 300 मिलियन का निवेश किया है। यह सौदा जीएसके के लिए एक विशाल डीएनए डेटाबेस तक पहुंचने के लिए एक द्वार खोलता है, जो जीन और रोगों के बीच संबंधों के बारे में जानकारी प्रदान करता है। 23andMe के 5 मिलियन से अधिक ग्राहक हैं, जिनमें से अधिकांश ने अपने डेटा को अनुसंधान कार्यक्रमों में शामिल करने की अनुमति देने का विकल्प चुना।

डाटावंट और वेज जीनोमिक्स

डायटावेंट, एक युवा यूएस-एआई-संचालित स्टार्टअप है, जो नैदानिक ​​परीक्षणों के डिजाइन और व्याख्या के लिए कार्रवाई करने योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए स्वास्थ्य संबंधी डेटा को व्यवस्थित और संरचित करने पर केंद्रित है। जनवरी की शुरुआत में, इसने नए जीनचिकित्सा को खोजने और विकसित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाली कंपनी Verge Genomics के साथ एक रणनीतिक गठबंधन की घोषणा की। नवगठित भागीदारी का उद्देश्य डेटावैंट के कब्जे में फार्मास्युटिकल डेटासेट के मूल्य को अनलॉक करना है - नैदानिक ​​परीक्षण डेटा, दावे, फार्मेसी इतिहास, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और रोगियों पर जीनोमिक्स डेटा। - नई दवाओं की खोज और विकास में तेजी लाने के लिए।

अब तक, दतावंत के पास डर्ज क्लिनिकल रिसर्च इंस्टीट्यूट (DCRI), ग्लोबल जीनोमिक्स ग्रुप (G3) के साथ-साथ वेज के अलावा दो और साझेदारियां हैं- सभी का उद्देश्य ड्रग डिस्कवरी विशेषज्ञता, जैविक बड़े डेटा और उपन्यास डेटा विश्लेषणात्मक तकनीकों, जैसे AI, को जोड़ना है। दवा अनुसंधान के क्षेत्र में नवाचार को बढ़ावा देना।

5. एकीकृत अनुसंधान प्लेटफार्मों की ओर बढ़ रहा है

उपरोक्त रुझानों (एआई और बड़े डेटा पर ध्यान केंद्रित) के प्रकाश में, एक तार्किक परिणाम फार्मास्युटिकल रिसर्च उद्योग है जो सहयोग के प्लेटफॉर्म-आधारित मॉडल की ओर बढ़ रहा है और अनुसंधान कर रहा है। प्लेटफ़ॉर्म डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर हैं, जो विभिन्न प्रकार की गतिविधियों, अनुसंधान क्षेत्रों, ऑपरेशन मोड और डेटा प्रवाह के बीच डॉट्स को जोड़ते हैं। प्लेटफ़ॉर्म, या "सुपर-प्लेटफ़ॉर्म" वित्त, उपभोक्ता ई-कॉमर्स और अन्य उद्योगों में व्यापक हैं, लेकिन यह दवा अनुसंधान के लिए अभी भी एक नई घटना है। 2018 की कई घटनाएँ यहाँ काफी रोचक हैं:

मर्क, एक्सेंचर, और एडब्ल्यूएस

यह घोषणा की गई कि मर्क और एक्सेंचर अमेज़ॅन वेब सर्विसेज के साथ मिलकर एक क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म बनाने के लिए काम कर रहे हैं, जो जीवन विज्ञान उद्योग के विभिन्न क्षेत्रों में सहयोगियों को गले लगाएगा। यह एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म ओपन एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) का उपयोग करके बनाया जाएगा, और दवा की शुरुआती खोज के प्रयासों में तेजी लाने के लिए एक सहयोगी वातावरण की सुविधा प्रदान करेगा। यह न केवल शोधकर्ताओं को अंतःविषय डेटा एकत्र करने, उपयोग करने और विश्लेषण करने में आसान बना देगा, बल्कि उपन्यास मूल्य प्रदाताओं - ऐप डेवलपर्स, डेटा वैज्ञानिकों, सामग्री और डेटा आपूर्तिकर्ताओं आदि के लिए बाजार में प्रवेश के लिए बाधाओं को भी कम करेगा।

Google और वूक्सी नेक्स्टकोड

मार्च में, वूक्सी नेक्स्टोड ने Google के साथ एक व्यापक स्केलेबल जीनोमिक्स डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम और रिसर्च एप्स को Google क्लाउड प्लेटफॉर्म में एकीकृत करने के लिए साझेदारी की घोषणा की। बदले में, Google Cloud BigQuery और DeepVariant जैसे उपकरण वूशी नेक्स्टकोड की क्षमताओं के साथ एकीकृत किए जाएंगे। दोनों कंपनियां वैश्विक जीनोमिक्स समुदाय को सशक्त बनाने के लिए अतिरिक्त उपकरणों और एपीआई पर भी काम करेंगी।

(यह भी पढ़ें: "हेल्थकेयर और फार्मास्युटिकल रिसर्च में" सुपर-प्लेटफॉर्म के लिए तैयार हो जाओ ")

6. संगठन दवा की खोज के लिए एआई को अपनाने के लिए सेना में शामिल होते हैं

एक परिपक्व औद्योगिक पारिस्थितिकी तंत्र के महत्वपूर्ण तत्वों में से एक - विशिष्ट संघ और संघों की उपस्थिति, जिसका लक्ष्य समुदाय के सदस्यों के बीच बातचीत की सुविधा प्रदान करना है, उद्योग के मानकों को निर्धारित करना और सर्वोत्तम प्रथाओं को प्रकट करना, विषय के बारे में आम जनता को शिक्षित करना और महत्वपूर्ण परिवर्तनों की पैरवी करना है। सरकारी नियमों के लिए।

दवा अनुसंधान उद्योग दवा खोज के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक रूप से अपनाने के शुरुआती दिनों में है, इसलिए इस स्थान में एआई चिकित्सकों का उभरता हुआ पारिस्थितिकी तंत्र केवल बढ़ने लगा है। हालाँकि, हाल ही में औद्योगिक गठबंधनों के निर्माण की दिशा में कई महत्वपूर्ण कदम उठाए गए हैं:

MLPDS कंसोर्टियम

मई 2018 में, MIT ने एक शक्तिशाली उद्योग-शिक्षा संघ, मशीन लर्निंग फॉर फार्मास्यूटिकल डिस्कवरी एंड सिंथेसिस (MLPDS) का गठन किया है, जिसमें पहले से ही फार्मास्युटिकल क्षेत्र के कुछ प्रमुख खिलाड़ी शामिल हैं: Amgen, BASF, Bayer, Eli Lilly, Novartis, फाइजर, सनोवियन, और वूक्सी। कैम्ब्रिज, MA में बायोफार्मास्यूटिकल इनोवेशन के लिए वैश्विक केंद्रों में से एक होने के कारण, नवगठित कंसोर्टियम भागीदारों के बीच घनिष्ठ सहयोग की अनुमति देता है (उनमें से बहुत से कैम्ब्रिज में मौजूद हैं), और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के लिए एक केंद्र का निर्माण दवा अनुसंधान में।

एटम कंसोर्टियम

एक अन्य महत्वपूर्ण कंसोर्टियम, द एक्सीलरेटिंग थेरेप्यूटिक्स फॉर ऑपर्चुनिटीज इन मेडिसिन (एटीओएम), पिछले साल के अंत में अपने संस्थापक सहयोगियों - जीएसके, लॉरेंस लिवरमोर नेशनल लेबोरेटरी, फ्रेडेरियन नेशनल लैबोरेटरी फॉर कैंसर रिसर्च और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, द्वारा बनाया गया है। सैन फ्रांसिस्को - 21 वीं शताब्दी इलाज अधिनियम के तहत वित्त पोषण सहायता के साथ। जबकि ATOM के मिशन में ऑन्कोलॉजी के क्षेत्र में कुशल दवा खोज की सुविधा के लिए कई व्यापक गतिविधियां शामिल हैं, कुछ केंद्रीय कार्य फार्मा खिलाड़ियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने को आगे बढ़ाने और बड़े डेटा का उपयोग करने के लिए लोकतंत्रीकरण तक केंद्रित हैं। अप्रैल 2018 में, ड्रग डिस्कवरी के प्रमुख एआई-डेवलपर्स में से एक, न्यूमरेट ने कंसोर्टियम में शामिल होने के अपने इरादे व्यक्त किए।

AAIH एलायंस

अंत में, सितंबर को एक महत्वपूर्ण मील के पत्थर द्वारा चिह्नित किया गया - हेल्थकेयर (AAIH) में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक वैश्विक गठबंधन की मिशन और लॉन्च गतिविधियों की घोषणा, जो ड्रग डिस्कवरी, क्लिनिकल रिसर्च में कृत्रिम बुद्धिमत्ता नवाचारों को आगे बढ़ाने के लिए एक प्रमुख अंतरराष्ट्रीय संगठन बनना है। डायग्नोस्टिक्स, प्रेसिजन मेडिसिन और फार्मास्युटिकल रिसर्च और हेल्थकेयर के अन्य प्रमुख क्षेत्र।

7. मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना के लिए एक उद्योग बेंचमार्क बनाना

विभिन्न प्रकार के उपलब्ध और उपन्यास मशीन लर्निंग मॉडल का आकलन और तुलना करने के लिए मैट्रिक्स और डेटासेट का एक मानकीकृत सेट होना, उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं को बनाने और बनाए रखने के लिए आवश्यक है।

मोसेस (आणविक समूह)

इस दिशा में एक हालिया कदम एआई-संचालित ड्रग डिस्कवरी कंपनी इन्सिलिको मेडिसिन के वैज्ञानिकों के एक समूह द्वारा किया गया है, जो कि गहन शिक्षा के लिए एक वितरित सिंथेटिक डेटा प्लेटफॉर्म के साथ मिलकर - न्यूरोमेशन, और टोरंटो विश्वविद्यालय में एलन आसपुरु-गुज़िक के अनुसंधान समूह द्वारा किया गया है। , जिन्होंने एक ओपन रिसर्च प्लेटफॉर्म MOSES (मॉलिक्यूलर सेट्स) लॉन्च किया, जिसका वर्णन "मॉलिक्यूलर सेट्स (MOSES): ए बेंचमार्किंग प्लेटफॉर्म फॉर मॉलिकुलर जेनरेशन मॉडल्स" में किया गया है। प्लेटफ़ॉर्म के लिए स्रोत कोड और डेटासेट सभी GitHub पर उपलब्ध हैं।

प्लेटफॉर्म को AI-संचालित ड्रग डिस्कवरी को बढ़ाने में एक समान भूमिका निभानी है, जैसा कि इमेजनेट ने इमेजिंग डेटा के लिए गहन सीखने को आगे बढ़ाने में खेला है। बेंचमार्किंग प्लेटफॉर्म का विस्तार करने के लिए अपने डेटासेट और मॉडल का योगदान करने के लिए शोधकर्ताओं और संगठनों के लिए एमओएसईएस खुला है।

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उपरोक्त पोस्ट बहुत संक्षेप में बताती है कि फार्मास्युटिकल रिसर्च में केंद्रीय भूमिका निभाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक और बड़े डेटा कैसे शुरू होते हैं, इसके कुछ पहलुओं को संक्षेप में बताया गया है। विषय पर अधिक व्यापक विचार प्राप्त करने के लिए, कृपया बायोपोर्मट्रेंड न्यूज़लेटर की सदस्यता लें ताजा बाजार विश्लेषिकी अंतर्दृष्टि सीधे अपने इनबॉक्स में प्राप्त करने के लिए - हम शायद ही कभी आपको प्रति माह एक से अधिक बार परेशान करेंगे।