Telegram Group & Telegram Channel
​​ИИволюция в биотехе случилась шесть лет назад

В 2018 году DeepMind показала AlphaFold — алгоритм машинного обучения, берущий последовательность аминокислот и реконструирующий белок, который из них получится. К 2022 году эта компания смоделировала 200 миллионов всевозможных белков для открытой базы. Некоторые из них я даже использовал в опытах с молекулярной визуализацией.

Несмотря на громкие заголовки, in silico и in vivo не одно и то же. Предсказания AlphaFold приходится тщательно проверять, но тогда машинное обучение начало серьезно менять биологию. Теперь оно, вероятно, спасет человечество как минимум от одного экзистенциального риска — бактерий, устойчивых к антибиотикам.

От таких бактерий умирает больше миллиона человек в год, к 2050 году эта цифра может достигнуть 10 миллионов. В то время как на открытие одного нового антибиотика уходит около десяти лет. Точнее, уходило.

В начале месяца биофизики рассказали, как при помощи машинного обучения проанализировали десятки тысяч микробных геномов из еще одной открытой базы данных. В результате алгоритм нашел более 800 тысяч фрагментов ДНК, которые кодируют потенциальные антимикробные соединения. Более 90% из них не были описаны прежде. Три из 100 соединений, синтезированных исследователями, действительно вылечили лабораторных мышей. Осталось проверить еще 799 900 — работы хватит на всю жизнь.

Машинное обучение позволило буквально перетряхнуть все известное микробное разнообразие в поисках нужных соединений, но самое удивительное, что мы не ограничены живущими сейчас организмами. Похожим образом антибиотики ищут, например, в иммунной системе неандертальцев.

Синтезом найденных соединений пока что занимаются люди, но Science уже пишет о создании шести автоматизированных лабораторий. Такие системы будут оперативно проверять результаты работы нейросетей. Этот подход уже используют для создания светоизлучающих материалов. Биотех и фармацевтика на очереди.

К тому же, согласно первым исследованиям, препараты, открытые ИИ, показывают 80-90% успешности на первой фазе испытаний, по сравнению с обычными 40-60%. Вероятно, по крайней мере в среднесрочной перспективе, будет открыто больше успешных терапевтических препаратов, чем во всей истории биотехнологий.

На фото: метициллинрезистентный золотистый стафилококк, от которого точно стоит избавиться.

#футурология #биотех #машинное_обучение #будущее #ИИ #технологии #антибиотики
🔥16👍1



tg-me.com/SantryBlog/562
Create:
Last Update:

​​ИИволюция в биотехе случилась шесть лет назад

В 2018 году DeepMind показала AlphaFold — алгоритм машинного обучения, берущий последовательность аминокислот и реконструирующий белок, который из них получится. К 2022 году эта компания смоделировала 200 миллионов всевозможных белков для открытой базы. Некоторые из них я даже использовал в опытах с молекулярной визуализацией.

Несмотря на громкие заголовки, in silico и in vivo не одно и то же. Предсказания AlphaFold приходится тщательно проверять, но тогда машинное обучение начало серьезно менять биологию. Теперь оно, вероятно, спасет человечество как минимум от одного экзистенциального риска — бактерий, устойчивых к антибиотикам.

От таких бактерий умирает больше миллиона человек в год, к 2050 году эта цифра может достигнуть 10 миллионов. В то время как на открытие одного нового антибиотика уходит около десяти лет. Точнее, уходило.

В начале месяца биофизики рассказали, как при помощи машинного обучения проанализировали десятки тысяч микробных геномов из еще одной открытой базы данных. В результате алгоритм нашел более 800 тысяч фрагментов ДНК, которые кодируют потенциальные антимикробные соединения. Более 90% из них не были описаны прежде. Три из 100 соединений, синтезированных исследователями, действительно вылечили лабораторных мышей. Осталось проверить еще 799 900 — работы хватит на всю жизнь.

Машинное обучение позволило буквально перетряхнуть все известное микробное разнообразие в поисках нужных соединений, но самое удивительное, что мы не ограничены живущими сейчас организмами. Похожим образом антибиотики ищут, например, в иммунной системе неандертальцев.

Синтезом найденных соединений пока что занимаются люди, но Science уже пишет о создании шести автоматизированных лабораторий. Такие системы будут оперативно проверять результаты работы нейросетей. Этот подход уже используют для создания светоизлучающих материалов. Биотех и фармацевтика на очереди.

К тому же, согласно первым исследованиям, препараты, открытые ИИ, показывают 80-90% успешности на первой фазе испытаний, по сравнению с обычными 40-60%. Вероятно, по крайней мере в среднесрочной перспективе, будет открыто больше успешных терапевтических препаратов, чем во всей истории биотехнологий.

На фото: метициллинрезистентный золотистый стафилококк, от которого точно стоит избавиться.

#футурология #биотех #машинное_обучение #будущее #ИИ #технологии #антибиотики

BY Santry's Singularity blog




Share with your friend now:
tg-me.com/SantryBlog/562

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Dump Scam in Leaked Telegram Chat

A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.

telegram from br


Telegram Santry's Singularity blog
FROM USA