Вчені створили ШІ, який допомагає знаходити невідомі молекули

TL;DR

• •AIMe — ШІ-інструмент для передбачення та організації даних про органічні молекули
• •Покриває понад 100 млн відомих сполук, генерує ponad 800 млн передбачених масові спектри
• •Розширює можливий хімічний простір для пошуку приблизно в тисячу разів
• •Тестували на мікробіомі кишечника мишей — знайшли кандидати для 1/3 невідомих сполук
• •Один новий кільцевий сполук підтверджено експериментально та виявлено у людських зразках

Як це змінить ваш ринок?

Для фармацевтичних та біотехнологічних компаній це зменшує час і вартість ранньої етапу виявлення сполук. Замість випадкового скріннингу — спрямований пошук за ШІ-підказками. Це зменшує кількість бідних гіпотез, які треба перевірять в лабораторії, що особливо ценно для компаній з обмеженими R&D бюджетами.

Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.

• •Потрібна доступність до спектрометричних даних та лабораторія для валідації
• •Для використання AIMe потрібен доступ до тренованої моделі (дані не розкриті про доступність)
• •Масштаб: від однієї лабораторії з хіміком та спектрометром
• •Час на впровадження: якщо модель доступна — дні для інтеграції зExisting workflows

Альтернативи

| | Продукт 1 | Продукт 2 | Продукт 3 | | Ціна | дані не розкриті | дані не розкриті | дані не розкриті | | Де працює | AIMe (Boyce Thompson/Cornell) | Гнус mass спектрометричні бази (NIST, HMDB) | Методи молекулярного докінгу | | Мін. вимоги | Доступ до моделі + спектрометр | Спектрометр + доступ до експериментальних баз | Хімічні знання + обчислювальні ресурси | | Ключова різниця | Генерує передбачені спектри для розширення пошукового простору | Обмежені експериментальними даними | Шукає за статичними структурами, не передбачає спектри |