- AWS lanza una nueva herramienta de descubrimiento de fármacos mediante IA
- Amazon Bio Discovery elimina las barreras técnicas a las pruebas de IA computacional alta
- La herramienta puede reducir significativamente el tiempo de las pruebas de detección de drogas
Amazon Web Services (AWS) ha lanzado una nueva herramienta de descubrimiento de fármacos impulsada por IA.
Amazon Bio Discovery Tools ayuda a acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos al brindar a los científicos la capacidad de ejecutar cargas computacionales complejas sin requerir experiencia técnica.
La plataforma en la nube de Amazon afirma que las herramientas son capaces de reducir el tiempo de los flujos de trabajo de diseño de anticuerpos de 12 meses a solo semanas.
El artículo continúa a continuación.
La IA acelera el descubrimiento de fármacos
Amazon BioDiscovery ofrece un catálogo de modelos básicos especializados para el descubrimiento de fármacos, con la opción para que los científicos carguen modelos de terceros. Por supuesto, la herramienta no estaría completa sin un agente de IA, que puede guiar a los usuarios en la selección de los modelos y parámetros correctos para su investigación.
Cuando está listo para comenzar las pruebas, el agente de IA comienza a buscar en fuentes de datos y factores biológicos básicos, e incluso proporciona referencias y razonamientos científicos para sus predicciones y sugerencias.
Luego, la herramienta filtra los resultados a una selección superior de resultados que luego se pueden enviar a uno de los laboratorios asociados integrados de Amazon para su síntesis y prueba sin la necesidad de una entrega manual que puede retrasarse. Los resultados de las pruebas de laboratorio se devuelven automáticamente a Amazon BioDiscovery para realizar análisis adicionales.
El intercambio continuo entre laboratorios integrados e investigadores permite un rápido ajuste de los resultados, acelerando el tiempo entre el diseño, las pruebas y la síntesis.
En un ensayo colaborativo con el Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Amazon BioDiscovery ayudó a reducir una selección de 300.000 candidatos a anticuerpos a los 100.000 mejores y los envió para realizar pruebas “en semanas en lugar de hasta un año utilizando métodos de diseño tradicionales”.
AWS también colaboró con el Gray Lab de la Escuela de Ingeniería Johns Hopkins Whiting para crear el ‘Análisis de desarrollo de anticuerpos’, el conjunto de datos de anticuerpos “más grande y diverso” diseñado para ayudar a evaluar el diseño de anticuerpos guiados por IA.
Luca Giancardo, científico aplicado de Amazon Web Services, dijo: “Este conjunto de datos permitirá a los investigadores responder con confianza ‘¿Qué modelo es más adecuado para nuestros propósitos?’. Hoy en día están surgiendo muchos modelos computacionales que se evalúan principalmente con datos privados o conjuntos de datos públicos, que representan anticuerpos muy difíciles o poco representativos, si no imposibles”.
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