SyntheticGestalt und Enamine, führende Unternehmen auf dem Gebiet der KI und chemischen Bausteine, haben sich zusammengeschlossen, um fortschrittliche KI-Modelle zu entwickeln, die biologisch aktive Verbindungen für die Arzneimittelforschung generieren können. Dies gemeinsame Vorhaben zielt darauf ab, die Eigenschaften dieser Verbindungen zu optimieren und den Prozess der Arzneimittelforschung zu vereinfachen.
Die beeindruckende Enamine REAL-Datenbank mit 38 Milliarden Molekülen wird in den Drug Discovery Service von SyntheticGestalt integriert. Dieser Service nutzt proprietäre KI-Modelle, um die physikochemischen und ADME/Tox-Eigenschaften von Verbindungen zu bewerten. Falls Probleme auftreten, stellt der Service alternative Verbindungen mit verbesserten Eigenschaften zur Verfügung.
Enamine wird die ausgewählten Verbindungen in einem bemerkenswert schnellen Zeitraum von 3-4 Wochen synthetisieren. Das Unternehmen wird auch in-house pharmakologische in vitro Profiling-Tests durchführen, um den gesamten Entdeckungszyklus zu verkürzen. Dieser optimierte Prozess verspricht eine beschleunigte Entwicklung neuer therapeutischer Optionen.
Zusätzlich wird SyntheticGestalt sein vorab trainiertes KI-Modell durch die Integration von Daten von Enamine verbessern. Dadurch entsteht das weltweit größte vorab trainierte Modell basierend auf 3D-Verbindungsstrukturen, was die Vorhersagegenauigkeit der maschinellen Lernmodelle von SyntheticGestalt erheblich verbessern wird.
Die resultierenden Modelle werden interessierten Partnern für gemeinsame Forschungszwecke zur Verfügung gestellt und im März 2024 auf der renommierten Veranstaltung NVIDIA GTC Japan AI Day präsentiert. Diese Zusammenarbeit stellt einen Meilenstein in der KI-basierten Arzneimittelforschung dar und bietet immense Möglichkeiten für die Entwicklung neuer und wirksamer Medikamente.
Iaroslava Kos, Leiterin der Geschäftsentwicklung bei Enamine, äußerte sich enthusiastisch über die Zusammenarbeit und betonte: „Das Potenzial von KI/ML-gesteuerten computergestützten Designs bei der Entdeckung neuer Medikamente darf nicht unterschätzt werden.“ Sie unterstrich auch die gemeinsamen Ziele und das Fachwissen, das beide Unternehmen mitbringen.
Koki Shimada, CEO von SyntheticGestalt, hob die Bedeutung der Entwicklung von vorab trainierten Modellen anhand von Anwendungsdaten aus der realen Welt hervor. Er ist der Meinung, dass ihr ultragroßes vorab trainiertes Modell die KI-basierte Arzneimittelforschung revolutionieren wird, ähnlich wie der Einfluss von groß angelegtem Vorabtraining auf Sprachmodelle.
Diese bahnbrechende Zusammenarbeit stellt einen großen Fortschritt in der KI-basierten Arzneimittelforschung dar und birgt immense Chancen für die Zukunft der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.
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