Services Web Amazon (AWS) a annoncé sa collaboration avec EvolutionaryScale, une société d’IA axée sur la biologie, pour permettre aux scientifiques et aux chercheurs d’accéder aux modèles de langage ESM3 de la startup via AWS afin de faire progresser la découverte de médicaments en permettant la création de nouvelles protéines.
Hier, EvolutionaryScale, fondée par d’anciens chercheurs du laboratoire de recherche en IA de Meta, a annoncé avoir obtenu un financement de démarrage de 142 millions de dollars dirigé par Nat Friedman, Daniel Gross et Lux Capital avec la participation de AWS et la branche capital-risque de Nvidia.
Le modèle ESM3 AI d’EvolutionaryScale, que la société a également récemment publié, permet aux scientifiques et aux chercheurs de créer de toutes nouvelles protéines multidomaines complexes à partir de zéro, d’intégrer la compréhension des anticorps et de créer des flux de travail de conception de protéines.
« Entraîné sur de multiples modalités et sur des milliards de séquences protéiques couvrant 3,8 milliards d’années d’évolution, ESM3 peut comprendre des données biologiques complexes provenant de diverses sources et générer des protéines entièrement nouvelles qui n’ont jamais existé dans la nature », Matt Wood, vice-président de l’intelligence artificielle d’Amazon Web Services. produits, a écrit dans un communiqué.
« Les puissantes capacités d’ESM3… permettent aux scientifiques et aux chercheurs d’adopter une nouvelle approche de « biologie programmable », réduisant potentiellement le temps et le coût de mise sur le marché de nouveaux produits thérapeutiques de plusieurs années et de plusieurs milliards de dollars.
ESM3 comprend trois modèles propriétaires et un modèle open source. La version open source est disponible pour les clients AWS sur Amazon SageMaker et AWS HealthOmics. Plus tard cette année, il sera disponible via Amazon Bedrock.
LA PLUS GRANDE TENDANCE
Plus tôt ce mois-ci, Google annoncé la création d’un LLM il a été créé pour la découverte de médicaments et le développement thérapeutique, baptisé Tx-LLM.
Le grand modèle de langage axé sur la thérapeutique a été affiné à partir de PaLM-2la technologie d’IA générative du géant de la technologie qui utilise les LLM de Google pour répondre aux questions médicales.
Le LLM construit la collection Therapeutics instruction Tuning (TxT) en entrelaçant des instructions en texte libre avec des représentations de petites molécules, telles que des chaînes SMILES pour les petites molécules.
SMILES, ou Simplified Molecular Input Line Entry System, est une méthode typographique utilisant des caractères imprimables représentant des molécules et des réactions.
TxT a été utilisé pour inciter et affiner Tx-LLM afin de résoudre les tâches de classification, de régression et de génération impliquées dans la découverte de médicaments et le développement thérapeutique.
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