Populaire onderwerpen
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Ik denk dat een van de meest veelbelovende aspecten van AI voor medicijnontdekking het voordeel van multi-modaliteit is en het vermogen om modellen te bouwen voor veel verschillende taken.
In zijn essay uit 2012 waarin Eroom's Law (de exponentieel dalende R&D-efficiëntie van medicijnontdekking) wordt uiteengezet, was een van Jack Scannell's "diagnoses" voor het probleem de 'basisonderzoek–brute kracht' bias.
We hebben de neiging om de impact van het opschalen van technologieën voor vroege ontdekking te overschatten. Vaak hebben deze assays een lage "voorspellende validiteit" van klinisch succes.
Een manier waarop AI-modellen dit probleem helpen oplossen, is dat ze meer translational relevantie voorspellingen kunnen opnemen in de allereerste stadia van ontdekking.
Ik denk dat dit de genialiteit is van Brandon en Alex's visie bij Axiom. Door de kosten, tijd en wrijving die gepaard gaan met toxiciteitstests te verlagen, kan dit veel eerder in het ontdekkingproces worden getrokken - zodra je een molecuul hebt.
Dit is een van de meest radicale afwijkingen van moleculaire machine learning ten opzichte van vroege inspanningen in de computationele chemie.
Een groot aantal verschillende ontdekcriteria kan in een enkele vooruitgang worden meegenomen.

1,1K
Boven
Positie
Favorieten