חוקרים מאוניברסיטת קיימברידג' עשו תוכנה לתחום גילוי התרופות בתחום חדשנותי עם הפיתוח של פלטפורמה מובילה במשותף עם AI, אשר מאיצה את הניבוד של תגובות כימיות. גישה חדשנית זו משלבת ניסויים אוטומטיים ולמידת מכונה כדי לקצר את התהליך של יצירת תרופות חדשות. תחום המתואם עם מכונה למידה חדשה זו, הידועה בשם "ריאקטום", משנה את עולם הכימיה האורגנית.
הריאקטום הוא גישה המתבססת על נתונים המראים את השיטות המשמשות בגנומיקה. על ידי עריכת מספר ניסויים אוטומטיים וניתוח הנתונים התוצאה של ניסויים זה הייתרכן מחוץ לקשת 39,000 תגובות רלוונטיות במגזר הפרמצבטי, והתהליך כעת תובס ומאפשר הבנה מעמיקה יותר של רעיון של הרעיות מסמנטית במהירות שאי לכן לא נדמית עד שום יכולת מתחרה.
ערכות כימיה מהירות ואוטומטיות הן במרכז היעילות של הריאקטום. ניסויים מהירים אלו מפיקים נתונים נרחבים המהווים את יסוד הפלטפורמה. על ידי ניהול תהליכים כימיים רבים במהירות, החוקרים מעניקים במדדים עשירים מאתרי אינטרנט הקיומים לאלגוריתמי המדידה המהירה, המגלים מידע שלמידת המכון מתנמך על הפוך מרפה בלתי נדיבה.
שלב זה של המתאימות בין המכונה לתהליכי הכימיה המסורתיים מהווה קפיצה אדירה קדימה בתחום. הוא חושף תבניות רגישות ואילוצים שהיו טמונים עד כה, מה שמביא להגברה של הדימויים הנקודתית יריד – הידוע, מתפצל תהליך כימי.
הצוות באוניברסיטת קיימברידג' הוא גם שלב בקפיצת מרוח בתהליכים הפונקציונאליים במקום אחר של תכנון של תרופות. דגם המודל למידת המכון מאפשר לכימאים להוסיף תמרות ספציפיות לליבה של החומר, ללא צורך לווניפם במלואו. בעזרת הגישה הווניפה נכנסת במדרגה נמוכה ביותר של נתונים בתחום הכימיה, הנדרשת לפיתוח עצמתי וחדשנות בלתי חוקית בכימיה ארפמצבטית.
בגדירה, פיתוח הפלטפורמה הריאקטפום ודגם למידת המכון מייצג שיפור עיקרי בצורה בה אנו מבינים ומנאים תגובות כימיות. באמצעות יכולת המחשב השלמה, החוקרים מביאים את התחדשות בגרסאות מובחנות ויכולות לדרג ממש לפתח תכניות של דרך חדשה של גילוי תרופות.
The source of the article is from the blog radardovalemg.com