ДалееСледующее руководство
AI in Pharmaceutical Manufacturing
Отрасли
РУКОВОДСТВО ПО КОМПАНИЯМ
Рекурсионная фармацевтика ИИ
Компания Recursion Pharmaceuticals управляет одной из крупнейших в мире автоматизированных биологических лабораторий, генерирующей петабайты изображений клеток, позволяющих моделям машинного обучения отображать, как лекарства изменяют клетки.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Это важно, потому что превращает биологию влажных лабораторий в проблему с данными, которую ИИ может искать в промышленных масштабах.
Глубокое погружение
Компания Recursion, основанная в 2013 году и базирующаяся в Солт-Лейк-Сити, построила свою стратегию на «феномике» — получении микроскопических изображений человеческих клеток, обработанных тысячами соединений и генетических возмущений, а затем использовании глубокого обучения для преобразования каждого изображения в числовой отпечаток пальца. Клетки со схожими отпечатками пальцев, вероятно, имеют общую биологию, поэтому измененная болезнью клетка, которую лекарство возвращает к «здоровой», становится кандидатом на попадание. В его роботизированных лабораториях еженедельно проводятся миллионы экспериментов, обеспечивающих работу операционной системы Recursion (теперь под брендом объединенной компании Recursion-Exscientia). В 2023 году NVIDIA инвестировала 50 миллионов долларов, а Recursion выпустила открытый суперкомпьютер BioHive и большие наборы данных, такие как RxRx3. В этом подходе тщательно подобранные цели заменяются объективными, основанными на данных открытиями одновременно по многим заболеваниям.
Реальная реализация
Скрининг десятков тысяч соединений против клеток, моделирующих редкие генетические заболевания, такие как кавернозная мальформация головного мозга, продвижение таких кандидатов, как REC-994, к испытаниям.
Использование фенотипов клеточной окраски для перепрофилирования существующих лекарств для новых показаний путем выявления неожиданных клеточных сходств.
Публикация общедоступного набора данных RxRx3, содержащего миллионы изображений клеток, чтобы сторонние исследователи могли обучать и сравнивать биологические модели.
Сотрудничество с Roche и Genentech для картирования нейробиологии и биологии рака желудочно-кишечного тракта в промышленном масштабе.
Будущее искусственного интеллекта в рекурсивной фармацевтике
После слияния с Exscientia в 2024 году Recursion объединила свои феномные карты со структурно-ориентированным химическим дизайном, стремясь сократить сроки и стоимость открытий. Ожидайте более крупных базовых моделей, обученных на собственных картах биологии и химии, большего количества партнерских программ с Roche, Genentech, Sanofi и Bayer, а также растущего внимания к тому, преуспевают ли кандидаты, созданные с помощью ИИ, в клинических испытаниях на людях, что является настоящим испытанием платформы.
Применение на практике
Почему это важно
- Стратегия поставщика. Дорожные карты поставщиков влияют на то, какие функции ваша команда может создать дальше.
- Стоимость и бюджет. Коммерческие условия и варианты развертывания влияют на долгосрочные затраты и риски.
- Риски и безопасность. Стимулы компании влияют на невыполнение обязательств по продукту, безопасность и открытость.
Следите за
- Объявления о запуске могут опережать стабильность реальных производственных процессов.
- Цены на API или изменения в политике могут в одночасье разрушить предположения.
- Зависимость от одного поставщика увеличивает затраты на привязку и миграцию.
Следующие шаги
- Оценивайте поставщиков, используя собственные задачи и наборы данных.
- Перед интеграцией ознакомьтесь с условиями конфиденциальности, безопасности и юридическими условиями.
- Поддерживайте резервный план для разных моделей или поставщиков.
- Отслеживайте примечания к выпуску, чтобы изменения в дорожной карте не удивили команды.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the Recursion Pharmaceuticals AI quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Что такое искусственный интеллект Recursion Pharmaceuticals?
Компания Recursion Pharmaceuticals управляет одной из крупнейших в мире автоматизированных биологических лабораторий, генерирующей петабайты изображений клеток, позволяющих моделям машинного обучения отображать, как лекарства изменяют клетки. Это важно, потому что превращает биологию влажных лабораторий в проблему с данными, которую ИИ может искать в промышленных масштабах.
Какой основной тип данных использует Recursion для обучения своих моделей ИИ?
«Феномический» подход Рекурсии основан на изображениях клеток, обработанных лекарствами или генетическими изменениями, превращенных в числовые отпечатки пальцев.
Что дает техника Cell Painting?
Cell Painting использует флуоресцентные красители для выделения таких структур, как ядро и митохондрии, захваченных по каналам визуализации.
Почему Recursion применяет к своим данным серьёзную пакетную коррекцию?
Различия в планшете, дне или инструменте могут затмить реальную биологию, поэтому пакетная коррекция изолирует подлинный биологический сигнал.
Какая компания инвестировала 50 миллионов долларов в Recursion в 2023 году?
NVIDIA инвестировала 50 миллионов долларов в 2023 году, что отражает интенсивное использование графических процессоров в искусственном интеллекте Recursion, основанном на изображениях.
В 2024 году Recursion объединилась с какой компанией по разработке лекарств с использованием искусственного интеллекта?
Recursion объединилась с Exscientia, объединив феноменику со структурным химическим дизайном.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме