الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة لطول العمر والاستدامة
تستخدم إنسيليكو ميديسين الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع اكتشاف الأدوية وتطويرها، من تحديد الهدف إلى التجارب السريرية. تهدف منصتهم المتكاملة إلى تقليل الوقت والتكلفة اللازمين لتقديم علاجات جديدة للمرضى.
منصة Pharma.ai من إنسيليكو ميديسين هي مجموعة شاملة من أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة لتبسيط خط أنابيب اكتشاف الأدوية بالكامل. يستخدم PandaOmics التعلم العميق لتحديد أهداف دوائية جديدة ومؤشرات حيوية من بيانات متعددة الأوميكس. يقوم Chemistry42 بتوليد جزيئات دوائية صغيرة جديدة بخصائص محسنة، بينما يصمم Generative Biologics الأجسام المضادة والعقاقير البيولوجية الأخرى. تعمل Science42:DORA على أتمتة سير العمل البحثي والتوثيق، ويتنبأ inClinico بنتائج التجارب السريرية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.
تتكامل المنصة بسلاسة مع سير العمل الحالي للبحث والتطوير، مما يسمح للباحثين بالانتقال من تحديد الهدف إلى تحسين المرشح الرئيسي في جزء صغير من الوقت التقليدي. تعمل نماذج اللغة الكبيرة للحياة (LLLMs) الخاصة بإنسيليكو على تشغيل مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، مما يوفر تفاعلًا باللغة الطبيعية مع البيانات البيولوجية المعقدة. تقدم الشركة أيضًا خط أنابيب علاجي من البرامج عالية الجودة المكتشفة باستخدام الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، والمتاحة للترخيص في مراحل مختلفة من تحديد الهدف إلى المرحلة الثانية.
Insilico Medicine ليست مجرد أداة ذكاء اصطناعي أخرى—إنها محطة كاملة لاكتشاف الأدوية. أمضيت عدة أسابيع في اختبار منصتهم من خلال الوصول التجريبي ودراسات الحالة العامة. حالات الاستخدام الأساسية هي لشركات الأدوية التي تتطلع إلى ضغط الجدول الزمني لتطوير الأدوية الذي يستغرق من 10 إلى 15 عامًا. اكتشاف الهدف باستخدام PandaOmics هو حيث تتألق: تقوم بتغذيتها ببيانات الأوميكس، وتظهر أهدافًا جديدة مع مبرر بيولوجي قوي. ثم يقوم Chemistry42 بتوليد جزيئات شبيهة بالأدوية يمكن تصنيعها واختبارها. بالنسبة للشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية، توفر المنصة طريقة لبناء خط أنابيب دون بنية تحتية ضخمة للمختبرات الرطبة. يمكن للمختبرات الأكاديمية استخدامها للتحقق من صحة الفرضيات قبل الالتزام بتجارب باهظة الثمن.
يتطلب البدء مع منصة Insilico اتفاقية شراكة أو ترخيص. بمجرد الانضمام، يبدأ سير العمل النموذجي بتحديد مجال المرض. الخطوة 1: استخدم PandaOmics لتحليل بيانات الأوميكس للمرضى وتحديد المسارات غير المنتظمة. الخطوة 2: التحقق من صحة الأهداف باستخدام الرسم البياني المعرفي للمنصة واستخراج البيانات من الأدبيات. الخطوة 3: إدخال الهدف في Chemistry42، مع تحديد الخصائص المطلوبة مثل الذوبان والانتقائية والامتصاص والتوزيع والتمثيل الغذائي والإفراز. الخطوة 4: مراجعة الجزيئات المولدة واختيار أفضل المرشحين للتوليف. الخطوة 5: استخدام inClinico للتنبؤ باحتمالية نجاح التجربة السريرية قبل التقدم إلى المرحلة الأولى.
من الجواهر الخفية تكامل Science42:DORA لأتمتة توثيق الأبحاث—وهذا يوفر ساعات من إدخال البيانات اليدوي. بالنسبة لـ Chemistry42، جرب نماذج توليدية مختلفة (مثل أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة مقابل شبكات الخصومة التوليدية) اعتمادًا على فئة الهدف الجزيئي الخاص بك. يمكن لمساعد LLLM الإجابة على أسئلة بيولوجية معقدة باللغة الطبيعية، لذا استخدمه لاستكشاف التأثيرات خارج الهدف مبكرًا. أيضًا، استفد من قدرة المنصة على إجراء فحص افتراضي ضد مكتبات مركبات كبيرة قبل الالتزام بالتوليف.
Insilico Medicine هي شركة رائدة في اكتشاف الأدوية القائم على الذكاء الاصطناعي، مع سجل حافل في دفع البرامج إلى التجارب السريرية. نطاق المنصة لا مثيل له، حيث يغطي كل شيء من تحديد الهدف إلى التنبؤ السريري. ومع ذلك، فإن عدم وجود أسعار شفافة والحاجة إلى شراكات على مستوى المؤسسات يحد من إمكانية الوصول للاعبين الأصغر. إذا كنت شركة أدوية جادة بشأن خفض تكاليف وجداول البحث والتطوير، فهذه منصة يجب تقييمها. بالنسبة للباحثين المستقلين، فإن حاجز الدخول مرتفع. بشكل عام، إنه نظام قوي ومتكامل يحقق وعده بالذكاء الاصطناعي التوليدي لطول العمر.