Được xuất bản: Ngày 12 tháng 2022 năm XNUMX | Bởi Mark Terry
Tập đoàn Verseon có mua lại Edammo, một công ty tập trung vào trí tuệ nhân tạo, đang phát triển nền tảng khám phá thuốc dựa trên AI của riêng mình, công ty tiết lộ hôm thứ Ba.
Adityo Prakash, đồng sáng lập và CEO của Verseon và Ed Ratner, CEO tại Edammo, đã thảo luận về việc mua lại với không gian sinh học.
Prakash cho biết: “Chúng tôi phát triển các loại thuốc hoàn toàn mới trên máy tính, từng nguyên tử một, sau đó chúng tôi tạo ra chúng trong phòng thí nghiệm”. “Chúng tôi đang thay đổi cách thiết kế và phát triển các loại thuốc phân tử nhỏ với mức độ hiệu quả chưa từng có trước đây”.
Ông nói thêm rằng Verseon cũng “đưa ra các loại phân tử thuốc hoàn toàn mới mà bạn có thể tìm thấy bằng các phương pháp sàng lọc thông lượng cao hiện có hoặc các thư viện hiện có”.
Prakash nói: “Quy trình của Verseon bao gồm thiết kế dựa trên vật lý phân tử cùng với AI để phát triển các loại thuốc mới mang tính mới lạ, “không chỉ vì tính mới lạ mà còn vì chúng thực sự mang lại kết quả tốt hơn”.
Edammo không đặc biệt tập trung vào dược phẩm sinh học. Ratner mô tả nền tảng của công ty là “một công nghệ AI có thể áp dụng rộng rãi”. Do đó, nó đã hoạt động trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm hàng không, y tế, nhân sự, bảo hiểm, sản xuất, dược phẩm, bán lẻ, v.v.
Dữ liệu nhỏ và rộng
Edammo đã tiếp cận AI theo một cách rất khác, Ratner nói và lưu ý rằng, “Mọi người đều nói về 'dữ liệu lớn', bởi vì quan điểm là cho dù bạn đang ở lĩnh vực nào, lượng dữ liệu sẽ tăng theo cấp số nhân - lượng dữ liệu dữ liệu bạn đang làm việc rất lớn và bạn xây dựng AI của mình dựa trên giả định đó.”
Tuy nhiên, nhóm sáng lập của Edammo, bao gồm cả Ratner, biết rằng “điều đó không hề xảy ra trên diện rộng”. Vì vậy, họ tiếp cận “vấn đề AI” với giả định rằng lượng dữ liệu có sẵn về cơ bản sẽ bị hạn chế.
Ông nói: “Chúng tôi tin rằng trong nhiều lĩnh vực, lượng dữ liệu sẽ bị hạn chế và sẽ gần tương đương với số lượng thuộc tính mô tả từng ví dụ”.
Điều này đã trở thành nổi tiếng trong ngành AI dưới dạng Dữ liệu nhỏ và rộng.
Phân tích Dữ liệu lớn rất hữu ích cho những gì mà một số người trong ngành gọi là “ý tưởng về bức tranh lớn hơn” hoặc giúp xác định xem bạn đang nhìn “một cái cây hay một tòa nhà”. Ratner cho biết, Dữ liệu nhỏ và rộng được sử dụng tốt hơn để “chọn thông tin cụ thể và hiểu biết cụ thể từ các thành phần dữ liệu riêng lẻ”.
“Về cơ bản, đó là một cách tiếp cận rất cơ bản,” ông tiếp tục. “Và nếu bài toán có đặc tính 'nhỏ và rộng', nghĩa là số lượng ví dụ có hạn và số lượng thuộc tính mô tả bài toán lớn, thì chúng ta có thể giải quyết những bài toán đó tốt hơn bất kỳ ai.”
Cách tiếp cận này có vẻ đặc biệt hiệu quả đối với dược phẩm sinh học. Prakash lưu ý rằng dược phẩm sinh học thường là lĩnh vực của Dữ liệu nhỏ hơn là Dữ liệu lớn.
Ông nói: “Mọi người không nhận ra hoặc hiểu điều đó, đặc biệt là những người có nền tảng dược phẩm sinh học thuần túy, bởi vì AI nghe giống như một chiếc hộp thần kỳ có thể giải quyết mọi vấn đề, nhưng thực tế không phải vậy”.
Nếu các nhà nghiên cứu cố gắng theo dõi mọi tác động của một loại thuốc lên cơ thể, thông qua mọi điểm dữ liệu và mọi loại thuốc, thì có quá nhiều dữ liệu đến mức Prakash cho rằng điều đó là không thể nếu xét từ góc độ thực tế.
Thiết kế phân tử nhỏ hóa ra lại là thứ có ít quy tắc tiến hóa có thể giúp ích cho việc thiết kế thuốc. Nhưng những thay đổi nhỏ trong một phân tử nhỏ có thể gây ra những thay đổi đáng kể về tác động của nó đối với cơ thể. Prakash lưu ý: “Điều này khiến vấn đề trở nên vô cùng phức tạp.
Thông thường, khi phát triển các loại thuốc mới, bộ dữ liệu có sẵn rất ít và thưa thớt. Đây là thách thức lớn hơn đối với các hệ thống AI phụ thuộc vào Dữ liệu lớn.
Hóa ra, công nghệ Extreme AutoML của Edammo hoạt động rất tốt trong các lĩnh vực khoa học đời sống phụ thuộc vào các tập dữ liệu nhỏ và đã chứng minh tỷ lệ lỗi thấp hơn so với một số điểm chuẩn của ngành bên ngoài như Google AutoML.
Verseon đã chế tạo nhiều loại thuốc bằng phương pháp thiết kế của riêng mình, bắt đầu bằng vật lý phân tử nhưng sau đó sử dụng hệ thống AI của riêng mình để giúp tinh chế các phân tử.
Làm cho nó độc quyền
Công ty đã chính thức tiết lộ bảy chương trình dành cho nhiều chỉ định, bao gồm bệnh tim, tiểu đường và ung thư. Nó thường tìm đến các công ty AI khác để xem liệu có ai có kết quả tốt hơn không.
Đây là cách Verseon thành lập Edammo, “nơi đang có kết quả tốt hơn đáng kể so với phần còn lại của ngành. Chúng tôi nghĩ rằng nó có thể là một công cụ cực kỳ tốt cho lĩnh vực phát triển dược phẩm sinh học,” Prakash nói.
Verseon đã thử công nghệ của Edammo, xây dựng mối quan hệ và quyết định muốn sử dụng độc quyền. Edammo, công ty chủ yếu tập trung công nghệ vào phát triển thuốc, quan tâm đến việc mua lại. Theo quan hệ đối tác, công nghệ của Edammo “sẽ được sử dụng riêng cho việc phát triển thuốc”, Prakash lưu ý.
Ông nói thêm rằng khi Verseon tiến vào phòng khám, phân tích dữ liệu bệnh nhân ở những nơi dữ liệu có thể bị hạn chế, các công cụ của Edammo “sẽ là một sự bổ sung rất tuyệt vời cho nền tảng của chúng tôi”.
Không có chi tiết tài chính nào được công bố liên quan đến việc mua lại, nhưng Prakash lưu ý rằng đây là một “giao dịch chứng khoán lành mạnh”.
Ratner chia sẻ rằng “Các nhà đầu tư ở Edammo khi tìm hiểu chi tiết về thương vụ mua lại đều rất hào hứng”.
- Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu. Bấm vào đây
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- Nguồn: Plato Data Intelligence: Platodata.ai