L’ultima intelligenza artificiale di Google affronta la scoperta di farmaci lunghi e costosi

Lo sviluppo di farmaci può costare miliardi di dollari e una grande percentuale fallisce nella fase di sperimentazione, quindi un certo numero di aziende sta implementando l’intelligenza artificiale per aiutare in quell’area. La divisione Cloud di Google è l’ultima a unirsi a quella gara con due nuove suite volte ad affrontare la scoperta di farmaci mentre si fa progredire la medicina di precisione, annunciato.

IL Target e Lead Identification Suite mira ad aiutare le aziende farmaceutiche a comprendere meglio le proteine ​​e gli amminoacidi che sono fondamentali per lo sviluppo dei farmaci. Nello specifico, è progettato per aiutare gli scienziati a identificare bersagli biologici attorno ai quali i ricercatori possono sviluppare trattamenti. Ciò potrebbe effettivamente accelerare la scoperta di farmaci e ridurre i costi.

I primi ad adottare la suite “includono aziende farmaceutiche multinazionali come Pfizer e aziende biotecnologiche leader del settore tra cui Cereval”, ha scritto Google Cloud in un comunicato stampa. “Stiamo collaborando con Google per esplorare come AlphaFold2 possa potenzialmente accelerare il nostro processo di scoperta di farmaci, accelerando la capacità dei nostri ricercatori di condurre i loro esperimenti sulla piattaforma di calcolo scalabile e ottimizzata per l’acceleratore di Google Cloud”, ha affermato il principale scienziato computazionale di Pfizer, Nicholas Labello.

Nel frattempo, Multiomics Suite è progettata per affrontare l’analisi dei dati genomici. L’idea è scoprire come le variazioni genetiche influenzano la malattia per creare trattamenti appropriati e persino personalizzati. I database genomici tendono ad essere enormi, quindi la suite darebbe ai ricercatori un rapido accesso ai dati appropriati, contribuendo ad accelerare i trattamenti.

“Non saremmo neanche lontanamente dove siamo oggi” senza lo strumento, ha detto il CEO di Colossal Biosciences Ben Lamm CNBC. Quella società è stata una delle prime ad adottare Multiomics e Lamm ha affermato che sarebbe stato un “onere enorme” per Colossal provare a costruire qualcosa di simile.