XtalPi запускает Ailux, биологическое подразделение для открытия лекарств с помощью искусственного интеллекта
Коротко
Компания XtalPi открыла подразделение по разработке биологических препаратов Ailux Biologics, чтобы расширить процессы разработки лекарств с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и методов мокрых лабораторий.
XtalPi, поддерживаемая Tencent – компания, которая использует ИИ поиск химических соединений для создания лекарств – объявила сегодня о запуске своего подразделения по разработке биологических препаратов в качестве отдельного бренда, теперь известного как Ailux Biologics или просто «Ailux».
Под брендом Ailux команда заявила, что продолжит концентрироваться на разработке биологических препаратов посредством слияния запатентованных алгоритмов искусственного интеллекта и методов мокрых лабораторий, направленных на устранение наиболее сложных узких мест отрасли, в соответствии с продолжающейся миссией XtalPi по ускорению разработки новых биопрепаратов. лекарств процесс.
«В последние годы открытия XtalPi предоставили убедительные доказательства эффективности ИИ в исследованиях и разработках биологических препаратов. Команда биологических специалистов XtalPi использует передовой подход к машинному обучению при открытии лекарств, особенно в поиске наиболее актуальных и революционных его применений. Существует большой потенциал в том, как наши технологии могут улучшить всю экосистему открытия биологических препаратов», — сказал Цзянь Ма, генеральный директор XtalPi.
По словам компании, «Ailux» отражает миссию команды по освещению открытий биологических препаратов с помощью искусственного интеллекта. Люкс в переводе с латыни означает «свет», а также является стандартной единицей измерения освещенности.
«Наша платформа состоит из набора специализированных решений. За годы тщательных испытаний мы определили точные области, в которых искусственный интеллект максимизирует эффективность открытия биологических препаратов. Наша платформа полностью проверена, поэтому наши партнеры могут сразу же воспользоваться лучшими в своем классе решениями искусственного интеллекта, которые мы создали», — заявил Алекс Ли, вице-президент Antibody Discovery в XtalPi и руководитель команды Ailux.
Ассоциация биотехнологии Компания была основана китайскими квантовыми физиками Вэнь Шухао, Ма Цзянем и Лай Липэном во время работы в Массачусетском технологическом институте.
Он использует сочетание искусственного интеллекта, квантовой физики, облачных вычислений и роботизированной автоматизации. Этот подход направлен на повышение эффективности и успешности идентификации новых лекарственных соединений. Недавно XtalPi расширила сферу своей деятельности, включив в нее открытие новых химических соединений для фармацевтических целей, сельскохозяйственных технологий, косметики и других применений.
Недавно базирующаяся в Шэньчжэне компания Xtalpi подала заявку на первичное публичное размещение акций в Гонконге. Однако в документации, поданной на Гонконгскую фондовую биржу, компания не раскрыла подробности своего IPO.
почему ИИ в поиске лекарств Вопросы
В сфере открытия лекарств обширность библиотек, содержащих потенциальных кандидатов, превосходит возможности отдельных исследователей рассматривать каждый вариант вручную. Это где AI приходит на помощь.
Эти технологии позволяют исследователям обнаруживать скрытые идеи в огромных наборах данных, предлагая множество преимуществ. Во-первых, они позволяют прогнозировать свойства соединений, гарантируя, что приоритетом для синтеза будут только соединения с желаемыми характеристиками. Этот избирательный подход экономит драгоценное время и ресурсы, избегая инвестиций в соединения, которые вряд ли дадут желаемые результаты.
Более того, Управляемый ИИ алгоритмы могут генерировать новые сложные идеи, предсказывая молекулы со всеми необходимыми свойствами для успеха. Это потенциально может ускорить открытие новых эффективных лекарств, что станет существенным шагом вперед в фармацевтических исследованиях.
Кроме того, ИИ освобождает исследователей от утомительных, повторяющихся задач, таких как анализ обширных гистологических изображений. Автоматизируя эти процессы, можно сэкономить сотни человеко-часов, обычно проводимых в лаборатории, что позволит ученым сосредоточить свои усилия на задачах более высокого уровня и ускорить темпы научных открытий.
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Кумар — опытный технический журналист, специализирующийся на динамических пересечениях искусственного интеллекта и машинного обучения, маркетинговых технологий и новых областях, таких как криптография, блокчейн и NFTс. Имея более чем трехлетний опыт работы в отрасли, Кумар зарекомендовал себя в создании убедительных повествований, проведении содержательных интервью и предоставлении всеобъемлющей информации. Опыт Кумара заключается в создании эффективного контента, включая статьи, отчеты и исследовательские публикации для известных отраслевых платформ. Обладая уникальным набором навыков, сочетающим в себе технические знания и умение рассказывать истории, Кумар преуспевает в ясной и увлекательной передаче сложных технологических концепций разнообразной аудитории.
Другие статьи
Кумар — опытный технический журналист, специализирующийся на динамических пересечениях искусственного интеллекта и машинного обучения, маркетинговых технологий и новых областях, таких как криптография, блокчейн и NFTс. Имея более чем трехлетний опыт работы в отрасли, Кумар зарекомендовал себя в создании убедительных повествований, проведении содержательных интервью и предоставлении всеобъемлющей информации. Опыт Кумара заключается в создании эффективного контента, включая статьи, отчеты и исследовательские публикации для известных отраслевых платформ. Обладая уникальным набором навыков, сочетающим в себе технические знания и умение рассказывать истории, Кумар преуспевает в ясной и увлекательной передаче сложных технологических концепций разнообразной аудитории.
