Amazon Web Services (AWS) anunciou que está colaborando com a EvolutionaryScale, uma empresa de IA focada em biologia, para dar a cientistas e pesquisadores acesso aos modelos de linguagem ESM3 da startup via AWS para avançar na descoberta de medicamentos, permitindo a criação de novas proteínas.
Ontem, a EvolutionaryScale, fundada por ex-pesquisadores do laboratório de pesquisa de IA da Meta, anunciou que garantiu US$ 142 milhões em financiamento inicial liderado por Nat Friedman, Daniel Gross e Lux Capital com a participação de AWS e o braço de capital de risco da NVIDIA.
O modelo ESM3 AI da EvolutionaryScale, que a empresa também lançou recentemente, permite que cientistas e pesquisadores criem proteínas complexas de múltiplos domínios inteiramente novas a partir do zero, incorporem a compreensão de anticorpos e criem fluxos de trabalho de design de proteínas.
“Treinado em múltiplas modalidades e bilhões de sequências de proteínas abrangendo 3,8 bilhões de anos de evolução, o ESM3 pode compreender dados biológicos complexos de várias fontes e gerar proteínas inteiramente novas que nunca existiram na natureza”, disse Matt Wood, vice-presidente de inteligência artificial da Amazon Web Services. produtos, escreveu em um comunicado.
“As poderosas capacidades do ESM3…permitem que cientistas e pesquisadores adotem uma nova abordagem de ‘biologia programável’, reduzindo potencialmente o tempo e o custo de trazer novas terapêuticas ao mercado em anos e bilhões de dólares.”
O ESM3 inclui três modelos proprietários e um modelo de código aberto. A versão de código aberto está disponível para clientes da AWS no Amazon SageMaker e AWS HealthOmics. Ainda este ano, estará disponível via Amazon Bedrock.
A TENDÊNCIA MAIOR
No início deste mês, Google anunciado a criação de um LLM foi criado para descoberta de medicamentos e desenvolvimento terapêutico, denominado Tx-LLM.
O modelo de linguagem ampla com foco terapêutico foi aperfeiçoado a partir de PaLM-2a tecnologia de IA generativa da gigante da tecnologia que usa LLMs do Google para responder a perguntas médicas.
O LLM constrói a coleção de ajuste de instruções terapêuticas (TxT) intercalando instruções de texto livre com representações de moléculas pequenas, como strings SMILES para moléculas pequenas.
SMILES, ou Simplified Molecular Input Line Entry System, é um método tipográfico que usa caracteres imprimíveis que representam moléculas e reações.
O TxT foi usado para solicitar e ajustar o Tx-LLM para resolver tarefas de classificação, regressão e geração envolvidas na descoberta de medicamentos e no desenvolvimento terapêutico.
O HIMSS AI in Healthcare Forum está programado para acontecer de 5 a 6 de setembro em Boston. Saiba mais e cadastre-se.