XtalPi ra mắt 'Ailux', Bộ phận Sinh học để Khám phá Thuốc được hỗ trợ bởi AI
Tóm lại
XtalPi đã ra mắt bộ phận khám phá sinh học Ailux Biologics để mở rộng quy trình khám phá thuốc bằng thuật toán AI và phương pháp phòng thí nghiệm ướt.
XtalPi được Tencent hậu thuẫn – một công ty sử dụng AI để tìm ra các hợp chất hóa học để tạo ra thuốc – hôm nay đã công bố thành lập bộ phận khám phá sinh học với tư cách là một thương hiệu riêng biệt, hiện được gọi là Ailux Biologics hay đơn giản là “Ailux”.
Dưới thương hiệu Ailux, nhóm nghiên cứu cho biết họ sẽ tiếp tục tập trung vào phát triển thuốc sinh học thông qua sự kết hợp giữa thuật toán AI độc quyền và phương pháp phòng thí nghiệm ướt nhằm vào các nút thắt thách thức nhất của ngành, phù hợp với sứ mệnh tiếp tục của XtalPi là đẩy nhanh quá trình phát triển phát hiện ma túy quá trình.
“Trong những năm gần đây, các giải pháp khám phá của XtalPi đã tạo ra bằng chứng mạnh mẽ về sức mạnh của AI trong R&D sinh học. Nhóm sinh học của XtalPi có cách tiếp cận tiên tiến đối với công nghệ học máy trong việc khám phá thuốc, đặc biệt là trong việc tìm ra các ứng dụng mang tính biến đổi và phù hợp nhất của nó. Jian Ma, Giám đốc điều hành của XtalPi cho biết, có tiềm năng lớn trong cách công nghệ của chúng tôi có thể thúc đẩy toàn bộ hệ sinh thái khám phá sinh học.
Theo công ty, “Ailux” phản ánh sứ mệnh của nhóm là làm sáng tỏ khám phá sinh học thông qua AI. Lux là tiếng Latin có nghĩa là ánh sáng và cũng là đơn vị đo lường tiêu chuẩn cho sự chiếu sáng.
“Nền tảng của chúng tôi bao gồm một bộ giải pháp chuyên biệt. Qua nhiều năm thử nghiệm nghiêm ngặt, chúng tôi đã xác định được các lĩnh vực chính xác mà AI có thể tối đa hóa tác động trong khám phá sinh học. Nền tảng của chúng tôi được xác thực đầy đủ để các đối tác của chúng tôi có thể hưởng lợi ngay lập tức từ các giải pháp AI tốt nhất mà chúng tôi đã xây dựng”, Alex Li, Phó chủ tịch của Antibody Discovery tại XtalPi và người đứng đầu nhóm Ailux cho biết.
Sản phẩm công nghệ sinh học công ty được đồng sáng lập bởi các nhà vật lý lượng tử Trung Quốc Wen Shuhao, Ma Jian và Lai Lipeng khi còn làm việc tại Viện Công nghệ Massachusetts.
Nó sử dụng sự kết hợp giữa AI, vật lý lượng tử, điện toán đám mây và tự động hóa robot. Cách tiếp cận này nhằm mục đích nâng cao hiệu quả và tỷ lệ thành công trong việc xác định các hợp chất thuốc mới. Gần đây, XtalPi đã mở rộng phạm vi của mình sang khám phá các hợp chất hóa học mới cho mục đích dược phẩm, công nghệ nông nghiệp, mỹ phẩm và các ứng dụng khác.
Gần đây, Xtalpi có trụ sở tại Thâm Quyến đã nộp đơn xin chào bán cổ phiếu lần đầu ra công chúng tại Hồng Kông. Tuy nhiên, nó không tiết lộ chi tiết về đợt IPO của mình trong hồ sơ gửi lên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông.
Tại sao AI trong khám phá thuốc Vấn đề
Trong lĩnh vực khám phá ma túy, số lượng lớn các thư viện chứa các ứng cử viên tiềm năng đã vượt quá khả năng của từng nhà nghiên cứu trong việc xem xét mọi lựa chọn theo cách thủ công. Đây là đâu AI đến giải cứu.
Những công nghệ này trao quyền cho các nhà nghiên cứu khám phá những hiểu biết sâu sắc ẩn giấu trong các bộ dữ liệu khổng lồ, mang lại vô số lợi ích. Thứ nhất, chúng cho phép dự đoán các đặc tính của hợp chất, đảm bảo rằng chỉ những đặc tính có đặc tính mong muốn mới được ưu tiên tổng hợp. Cách tiếp cận có chọn lọc này giúp tiết kiệm thời gian quý báu và bảo tồn tài nguyên bằng cách tránh đầu tư vào các hợp chất không thể mang lại kết quả mong muốn.
Hơn thế nữa, Do AI điều khiển các thuật toán có thể tạo ra những ý tưởng phức hợp mới, dự đoán các phân tử có tất cả các đặc tính cần thiết để thành công. Điều này có tiềm năng đẩy nhanh việc phát hiện ra các loại thuốc mới hiệu quả, đánh dấu bước nhảy vọt đáng kể trong nghiên cứu dược phẩm.
Ngoài ra, AI giúp các nhà nghiên cứu giảm bớt các nhiệm vụ tẻ nhạt, lặp đi lặp lại như phân tích các hình ảnh mô học mở rộng. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, có thể tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc trong phòng thí nghiệm, cho phép các nhà khoa học tập trung nỗ lực vào các nhiệm vụ cấp cao hơn và đẩy nhanh tốc độ khám phá khoa học.
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Kumar là một Nhà báo Công nghệ giàu kinh nghiệm với chuyên môn về các lĩnh vực giao thoa năng động giữa AI/ML, công nghệ tiếp thị và các lĩnh vực mới nổi như tiền điện tử, chuỗi khối và NFTS. Với hơn 3 năm kinh nghiệm trong ngành, Kumar đã lập được thành tích đã được chứng minh trong việc tạo ra những câu chuyện hấp dẫn, thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu sắc và đưa ra những hiểu biết toàn diện. Chuyên môn của Kumar nằm ở việc sản xuất nội dung có tác động cao, bao gồm các bài báo, báo cáo và ấn phẩm nghiên cứu cho các nền tảng công nghiệp nổi bật. Với bộ kỹ năng độc đáo kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật và cách kể chuyện, Kumar vượt trội trong việc truyền đạt các khái niệm công nghệ phức tạp tới nhiều đối tượng khác nhau một cách rõ ràng và hấp dẫn.
Xem thêm bài viết
Kumar là một Nhà báo Công nghệ giàu kinh nghiệm với chuyên môn về các lĩnh vực giao thoa năng động giữa AI/ML, công nghệ tiếp thị và các lĩnh vực mới nổi như tiền điện tử, chuỗi khối và NFTS. Với hơn 3 năm kinh nghiệm trong ngành, Kumar đã lập được thành tích đã được chứng minh trong việc tạo ra những câu chuyện hấp dẫn, thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu sắc và đưa ra những hiểu biết toàn diện. Chuyên môn của Kumar nằm ở việc sản xuất nội dung có tác động cao, bao gồm các bài báo, báo cáo và ấn phẩm nghiên cứu cho các nền tảng công nghiệp nổi bật. Với bộ kỹ năng độc đáo kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật và cách kể chuyện, Kumar vượt trội trong việc truyền đạt các khái niệm công nghệ phức tạp tới nhiều đối tượng khác nhau một cách rõ ràng và hấp dẫn.
