PREPAiRE 正在利用先进的机器学习技术在药物发现和个人化医疗领域进行创新。以下是他们正在做的事情的简化摘要：
高级演算法的使用：该公司正在使用卷积深度神经网路（CNN）和生成对抗网路（GAN），这两种网路都是复杂的机器学习模型。 CNN 主要用于影像中的模式识别，而 GAN 可以产生与输入资料类似的新资料。
化学和生物建模：透过这些演算法，PREPAiRE 正在创建模型，可以识别蛋白质和其他物质（配体）之间的相互作用，产生具有所需特性的分子结构，并为药物发现和个人化治疗准备合成数据。这些模型有可能简化寻找可行候选药物的过程。
精准医学：该公司还致力于将全基因组定序与深度表型分析相结合，以全面了解患者的疾病概况。这可以实现更精确和有效的治疗计划。
CRISPR和IPS技术：利用CRISPR（一种基因编辑工具）和IPS（诱导多能干细胞，一种可以被引导成为体内任何类型细胞的细胞）等先进技术可以建立疾病治疗和预防的新方法。
平台整合：PREPAiRE 的平台旨在将电脑预测（在电脑上或透过电脑模拟执行）与高通量湿实验室验证相结合，这意味著在实验室环境中测试这些预测。这种预测和验证的迭代循环可以持续改进并提高效率、准确性和可靠性。
从本质上讲，PREPAiRE 正在透过结合先进技术和机器学习技术来预测和验证个体层面的有效治疗，从而突破个人化医疗的界限。这可能会彻底改变药物发现过程以及我们治疗和预防疾病的方式。
合作是什么样的？
合作的第一部分结合了 Prepaire 的 Avalon 表示，以可视化低至基因层级的不同服务和程序。来自人口规模数据、基于细胞的疾病模型和预测洞察的资讯将成为使用 Aimedis NFT 数据市场的第一部分，以开始主流化此类资讯。
Prepaire 也将使 Avalon 使用者能够透过发送血液样本来获取遗传讯息，该血液样本用于提取特定的遗传讯息，然后将其与 Aimedis 平台内的数位双胞胎结合。结合健康数据、社会经济数据、物联网和制药数据以及遗传讯息，人工智慧被用来进一步预测未来疾病的可能性，以帮助延长未来几十年的生命和健康。
