人工智能
的每一步
药品
研究和开发
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集成的、普遍和通过实验验证
我们的任务是加速药物发现及药物开发
我们是一个端到端、人工实施pharma-technology公司任务加速药物发现和开发利用我们的快速发展,专有平台在生物学、化学和临床开发。我们的制药公司。AI平台有可能迅速把小说突破药物患者同时降低成本和增加成功的概率。
使multi-omics目标生物学发现和深入分析引擎大大减少所需的时间从几个月到几个点击张成的空间
发现小说等铅分子在一周内通过这种自动化,机器学习新创药物设计和可伸缩的工程平台
预测临床试验的成功率,在试验设计识别的弱点,而采用的最佳实践
发现和优先级
生成
设计和预测
新靶点
新颖的分子
临床试验
介绍基础药物发现软件套件
诺贝尔经济学奖得主迈克尔·莱维特:早期蛋白如何建模先进AI-Driven Insilico医学药物发现
斯坦福大学教授迈克尔·莱维特博士Insilico医学科学顾问委员会的一员,获得了2013年的诺贝尔化学奖为他的开创性工作在蛋白质结构和使用计算机模拟蛋白质折叠。
在这节课中,莱维特博士描述了工作,他开始在50年前已经大大改善了通过计算机的大量增加和扩大的速度和不可思议的机器学习的进步。他涉及OPUS-X AlphaFold和每个贡献先进我们的能力和如何理解。莱维特博士说,现在Insilico医学是利用人工智能创造一个全新的AI-driven药物发现管道从A到z使用衰老来确定疾病,他说,Insilico培训了AI做它最擅长的——把大量数据从许多组件确定新的目标,和新的分子。
在这节课中,莱维特博士描述了工作,他开始在50年前已经大大改善了通过计算机的大量增加和扩大的速度和不可思议的机器学习的进步。他涉及OPUS-X AlphaFold和每个贡献先进我们的能力和如何理解。莱维特博士说,现在Insilico医学是利用人工智能创造一个全新的AI-driven药物发现管道从A到z使用衰老来确定疾病,他说,Insilico培训了AI做它最擅长的——把大量数据从许多组件确定新的目标,和新的分子。
”
不确定性是一件好事。通过结合数据与聪明的过滤得到确定和选择的不确定性。”Dr. Levitt sees massive possibilities ahead. "The protein-folding problem that was a very difficult problem for 50 years, and drug design, are all being dealt with in this global, all-encompassing way. And I am personally very, very optimistic."
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