PREPAiRE застосовує передові методи машинного навчання для інновацій у сфері відкриття ліків і персоналізованої медицини. Ось спрощене резюме того, що вони роблять:
Використання розширеного алгоритму: компанія використовує згорточні глибокі нейронні мережі (CNN) і генеративні змагальні мережі (GAN), обидві з яких є складними моделями машинного навчання. CNN в основному використовуються для розпізнавання образів у зображеннях, тоді як GAN можуть генерувати нові дані, які нагадують вхідні дані.
Хімічне та біологічне моделювання: за допомогою цих алгоритмів PREPAiRE створює моделі, які можуть ідентифікувати взаємодію між білками та іншими речовинами (лігандами), генерувати молекулярні структури з бажаними властивостями та готувати синтетичні дані для відкриття ліків і персоналізованого лікування. Ці моделі можуть потенційно спростити процес пошуку життєздатних кандидатів на ліки.
Прецизійна медицина: компанія також працює над інтеграцією секвенування всього генома з глибоким фенотипуванням, щоб створити повне уявлення про профіль захворювання пацієнта. Це дозволить скласти більш точні та ефективні плани лікування.
Технології CRISPR та IPS: використання передових технологій, таких як CRISPR (інструмент редагування генів) та IPS (індуковані плюрипотентні стовбурові клітини, які є типом клітин, яким можна керувати, щоб стати будь-якими типами клітин в організмі), може встановити нові підходи до лікування та профілактики захворювань.
Інтеграція платформи. Платформа PREPAiRE має на меті поєднати прогнозування, виконане in silico (виконуване на комп’ютері або за допомогою комп’ютерного моделювання), із високопродуктивною перевіркою у вологих лабораторіях, що означає перевірку цих прогнозів у лабораторному середовищі. Цей ітеративний цикл передбачення та перевірки дозволяє безперервно покращувати та підвищувати ефективність, точність і надійність.
По суті, PREPAiRE розширює межі персоналізованої медицини, поєднуючи передові технології та методи машинного навчання для прогнозування та перевірки ефективних методів лікування на індивідуальному рівні. Це потенційно може революціонізувати процес відкриття ліків і наш підхід до лікування та профілактики захворювань.
Як виглядає співпраця?
Перша частина співпраці поєднує представлення Prepaire Avalon для візуалізації різних послуг і процедур аж до генетичного рівня. Інформація, отримана з даних масштабу популяції, клітинних моделей захворювань і передбачуваних ідей, стане першою частиною використання ринку даних Aimedis NFT, щоб розпочати впровадження такого типу інформації.
Prepaire також дозволить користувачам Avalon отримати генетичну інформацію, надіславши зразок крові, який використовується для вилучення певної генетичної інформації, яку потім можна поєднати з цифровим близнюком на платформі Aimedis. У поєднанні даних про здоров’я, соціально-економічних даних, даних Інтернету речей, фармацевтичних даних і генетичної інформації ШІ використовується для подальшого прогнозування ймовірності захворювань у майбутньому, щоб допомогти продовжити життя та здоров’я на десятиліття вперед.