IBM 与勃林格殷格翰合作推进健康 GenAI

IBM 与勃林格殷格翰合作推进健康 GenAI图片由 IBM 提供 两个组织正在合作推进治疗性抗体开发的生成人工智能和基础模型,旨在改善患者的治疗结果

本周,IBM 和勃林格殷格翰在苏黎世 IBM 研究院宣布了一项革命性协议,允许勃林格殷格翰使用 IBM 的人工智能技术。

目标是这些基础模型将能够发现新型候选抗体,以开发有效的治疗方法。两家公司都对数十亿种蛋白质进行了训练,希望人工智能能够通过更快、更有效的方式生成假设来加速健康发现。

IBM 的模型在自我监督的环境中接受数据训练,旨在通过将抗体发现速度从三年缩短到一年来为医护人员提供支持。

大规模利用多模式法学硕士

勃林格殷格翰是一家领先的研究驱动型生物制药公司,旨在通过在医疗需求未得到满足的领域进行创新来创造价值。它致力于实现旨在改变生活的突破性疗法。

该组织将使用 IBM 开发的预先训练的人工智能模型,该模型将继续根据公司的其他数据进行微调。以这种方式使用基础模型进行抗体发现是一种突破性的解决方案,除了加快科学家的工作速度之外,还可以改善全世界患者的治疗结果。

治疗性抗体是许多疾病治疗不可或缺的一部分,包括癌症、自身免疫性疾病和传染病。尽管人工智能和技术取得了重大进步,但治疗性抗体的发现和开发仍然是一个高度复杂且耗时的过程。

通常,这种类型的抗体发现平均需要三年的时间,然后必须重复进行。人工智能有能力加速此类发现,因为它可以更快、更有效地生成假设,将时间缩短至一年。

IBM 研究院加速发现副总裁 Alessandro Curioni 表示:“IBM 一直处于创建生成式 AI 模型的前沿,这些模型将 AI 的影响扩展到语言领域之外。”

“我们很高兴现在将 IBM 的多模式基础模型技术带给 Boehringer(抗体疗法开发和制造领域的领导者),以帮助加快 Boehringer 创造新疗法的步伐。”

分子动力学+人工智能=模拟数据

Boehringer Ingelheim 与 IBM 研究人员一起致力于通过计算机模拟方法加速发现过程。疾病相关靶标的序列、结构和分子概况信息,以及治疗相关抗体分子的成功标准,将构成新人类抗体序列的计算机生成的基础。

此过程可以创建独特的数据集来训练基础模型。 IBM 的基础模型技术已经在生成具有相关目标亲和力的生物制剂和小分子方面取得了成功,并用于设计抗体目标。然后通过 A 增强模拟对这些进行筛选,以选择和完善针对目标的最佳结合剂。

展望未来,实验室实验的结果将用于通过反馈循环改进计算机方法。

此次合作最终将帮助勃林格殷格翰建立领先的数字生态系统,加速药物发现和开发,并创造改变患者生活的新机会。

它还证明了 IBM 在使用生成式 AI 和基础模型来加速医疗保健环境中的发现方面所做的努力。 IBM 研究人员本周早些时候在苏黎世举行的媒体活动中宣布,模型微调应该更快,第一组模型将在几个月内进行测试。

勃林格殷格翰生物治疗药物发现全球负责人 Andrew Nixon 表示:“我们非常高兴与 IBM 的研究团队合作,他们与我们有着共同的愿景,即通过计算机技术实现生物药物发现成为现实。”

“我相信,通过与 IBM 科学家联手,我们将开发一个前所未有的平台来加速抗体发现,这将使勃林格殷格翰能够为需求未得到满足的患者开发和提供新的治疗方法。”

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