IBM Research和Arctoris日前宣布,他们正在研究人工智能和自动化的应用,以加速闭环分子发现。IBM Research开发了RXN for Chemistry,这是一个在线的平台,利用最先进的自然语言处理(NLP)体系结构来自动化合成化学。通过SMILES(简化分子输入线输入系统)表示化学反应,该系统能够使用其强大的AI进行高度准确的反应预测。然后,优化的合成路线被用作RoboRXN(分子合成的自动化平台)的输入。


Arctoris开发了Ulysses,一个用于药物发现研究的端到端自动化平台。该平台利用细胞和分子生物学以及生物化学/生物物理学中的机器人实验执行和数字数据采集技术,确保准确性、精密度和再现性。与行业标准相比,使用尤利西斯进行的实验在每次分析中产生的数据点要多出100多倍,与手动方法相比,这导致了更深入的见解和更快的进展。

IBM Research和Arctoris利用人工智能和云计算加速闭环药物发现

目前,这两个平台首次在一项研究合作中结合起来,将以一种自主的闭环方法设计、制造、测试和分析用于未知靶点的新小分子抑制剂(DMTA)。具体而言,IBM Research将设计和合成新的化学物质(设计、制造),由Arctoris(测试、分析)进行分析和评估,所得数据将通知DMTA循环的后续迭代。


Arctoris联合创始人兼首席运营官Thomas A.Fleming解释道“药物发现的未来是计算机化的,人工智能和机器人技术为更好的治疗铺平了道路,以便更快地到达患者。我们很高兴与IBM Research合作,开展世界上第一个闭环药物发现项目,将人工智能和机器人技术驱动的药物发现领域的两位领导者聚集在一起。这一合作将有助于wcase如何结合我们独特的技术平台,加速基于更好数据的研究,从而实现更好的决策。”


“这一合作是人工智能、云计算和自动化在材料设计领域实现的一个很好的例子。这两种互补技术之间的集成表明,将伟大的研究转化为伟大的可行产品在研发中越来越重要。”苏黎世IBM欧洲研究院杰出科学家Teodoro Laino博士说。


IBM苏黎世欧洲研究院(IBM Research Europe–Zurich)负责协调该项目的研究科学家Matteo Manica博士表示:“这是一个量化AI和自动化技术在加速科学发现方面的影响的独特机会。在我们的合作中,我们展示了一个执行迭代设计周期的管道,其中生成模型建议使用RoboRXN合成并使用Ulysses筛选的候选项。Ulysses产生的数据将hen可用于建立反馈回路,以重新培训生成性AI,并以完全数据驱动的方式改进提议的潜在客户。”


合作目前正在进行中,但其财务条款未披露。

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