【ScienceAI Weekly】Une Startup D'ia + Biocondensat Annonce Le Licenciement De 15% ; Le Ministère Des Sciences Et De La Technologie Clarifie Les Lignes Rouges De L’aigc Dans La Recherche Scientifique ; iFlytek Medical Soumet Son Dossier De Cotation À La Bourse De Hong Kong
L'IA pour la science Nouvelles réalisations, nouvelles tendances et nouvelles perspectives——
* La première entreprise au monde à appliquer des condensats biomoléculaires à la découverte de médicaments a annoncé la suppression de 18 emplois
* Google DeepMind publie AlphaGeometry
* Evaxion Biotech annonce l'utilisation de l'IA pour développer des vaccins personnalisés contre le cancer
* iFlytek Medical soumet officiellement sa candidature à la Bourse de Hong Kong
* Le Centre d'innovation conjoint Chongqing University-Baidu Intelligent Cloud a été créé
Voir ci-dessous pour plus de détails~
Actualités de l'entreprise
Google DeepMind lance AlphaGeometry
AlphaGeometry a été développé par l'équipe Google DeepMind et des chercheurs de l'Université de New York. Il combine un modèle de langage neuronal avec un moteur de déduction symbolique pour résoudre des problèmes de géométrie complexes à un niveau proche de celui des humains. Dans un test de référence de 30 problèmes de géométrie de l'Olympiade mathématique internationale (IMO), AlphaGeometry en a résolu 25 dans un temps donné, la précédente méthode SOTA « Wu » en a résolu 10 et le médaillé d'or humain de l'IMO a pu résoudre en moyenne 25,9 problèmes.
Evaxion Biotech annonce l'utilisation de l'IA pour développer des vaccins personnalisés contre le cancer
Récemment, Evaxion Biotech a annoncé avoir développé des vaccins contre le cancer personnalisés en ciblant de nouveaux antigènes tumoraux identifiés par l'IA (appelés rétrovirus endogènes, ERV). Après la publication de la nouvelle, le cours de l'action d'Evaxion a fortement augmenté, avec une augmentation de 113,43%. Fondée en 2008, Evaxion est une société d'intelligence artificielle dédiée à la construction d'une plateforme de découverte de cibles. Elle dispose actuellement de trois plateformes d’immunologie basées sur l’intelligence artificielle :
* PIONNIER:Il peut identifier avec précision et efficacité les cibles néoantigènes des patients de manière personnalisée et identifier les épitopes néoantigènes immunogènes à partir des données de séquençage de l'ADN et de l'ARNm dans les 24 heures.
* ÉDENUtilisé pour les maladies infectieuses bactériennes, il peut identifier rapidement les antigènes qui déclenchent les maladies infectieuses bactériennes pour le développement de vaccins.
* CORBEAU:Identifier rapidement les candidats vaccins contre les maladies virales existantes, émergentes et mutées tout en déclenchant des réponses efficaces des cellules B et des cellules T. Les vaccins contre les maladies virales sont confrontés à une efficacité réduite et à l’évasion des virus mutés.
Startups IA + Biocondensat Thérapeutique du point de rosée Réorganisation du personnel
En tant que première entreprise au monde à appliquer des condensats biomoléculaires à la découverte de médicaments, Dewpoint a levé un total de 287 millions de dollars américains. Cependant, Dewpoint Therapeutics, fondée en 2018, n'a pas encore eu un seul pipeline entrant dans les essais cliniques. Le développement de médicaments ciblant les condensats biomoléculaires étant encore à ses balbutiements, les entreprises doivent consacrer beaucoup de temps et d’énergie à la validation biologique, ce qui entraîne également des progrès lents dans le développement clinique. Il n'y a pas longtemps, l'entreprise a annoncé qu'elle supprimerait 18 postes, soit environ 15% du nombre total d'employés.
iFlytek Medical a officiellement déposé sa demande d'inscription à la Bourse de Hong Kong, se classant au premier rang du secteur de l'intelligence artificielle médicale en Chine.
Selon la divulgation de la Bourse de Hong Kong du 26 janvier, iFlytek Medical Technology Co., Ltd. a soumis sa demande d'inscription au tableau principal de la Bourse de Hong Kong, avec Huatai International, GF Capital (Hong Kong) et CCB International comme co-sponsors. iFlytek Medical a été fondée en 2016. L'assistant médical intelligent qu'elle a développé a passé avec succès l'examen national de qualification des médecins (test écrit complet). À l'heure actuelle, l'assistant médical intelligent couvre plus de 400 districts et comtés dans plus de 30 provinces à travers le pays, fournissant plus de 740 millions de suggestions de diagnostic assisté par l'IA et plus de 280 millions de suggestions de normalisation des dossiers médicaux électroniques.
Création du Centre d'innovation conjoint de l'Université de Chongqing et de Baidu Intelligent Cloud
Récemment, Baidu et l'Université de Chongqing ont signé un accord de coopération stratégique sur le campus de Shapingba de l'Université de Chongqing et ont dévoilé le « Centre d'innovation conjoint Chongqing University-Baidu Intelligent Cloud ». Il est rapporté que le « Centre d'innovation conjoint Chongqing University-Baidu Intelligent Cloud » se concentre sur des domaines clés de pointe tels que la conduite autonome en montagne, l'application de grands modèles et la sécurité de l'information. Les deux parties construiront conjointement une plateforme informatique de recherche scientifique AI For Science afin d'approfondir l'intégration de l'industrie, du monde universitaire et de la recherche, et de promouvoir la transformation bidirectionnelle des réalisations scientifiques et technologiques.
Spécifications de la politique
Le Département de supervision du ministère des Sciences et de la Technologie a publié les « Lignes directrices sur la conduite responsable de la recherche (2023) »
Les « Lignes directrices pour une conduite responsable de la recherche (2023) » stipulent dans la section sur la sélection et la mise en œuvre des sujets de recherche : Les documents de candidature aux projets de recherche des chercheurs scientifiques doivent être vrais, exacts et objectifs. La soumission répétée du même contenu de recherche ou d'un contenu similaire n'est pas autorisée, et d'autres personnes ne doivent pas être répertoriées comme membres de l'équipe de recherche sans consentement. Il n'est pas permis de plagier, d'acheter, de vendre ou de rédiger des documents de candidature, et il n'est pas permis d'utiliser l'intelligence artificielle générative pour générer directement des documents de candidature. en même temps,"Lignes directrices« stipule également clairement que les références non vérifiées générées par l’intelligence artificielle générative ne doivent pas être utilisées directement.
Outils et ressources
Projet Open Catalyst
Le projet Open Catalyst est une collaboration entre la division de recherche fondamentale en intelligence artificielle (FAIR) de Meta AI et le département de génie chimique (CMU) de l'université Carnegie Mellon, qui vise à utiliser l'IA pour modéliser et découvrir de nouveaux catalyseurs pouvant être utilisés pour le stockage d'énergie renouvelable afin de lutter contre le changement climatique.
Afin de permettre à davantage de chercheurs de rejoindre le projet Open Catalyst, l'équipe a publié les ensembles de données Open Catalyst 2020 (OC20) et Open Catalyst 2022 (OC22) pour la formation de modèles d'apprentissage automatique. L'ensemble de données contient un total de 1,3 million de relaxations moléculaires et les résultats de plus de 260 millions de calculs DFT. De plus, le modèle de base et le code sont également open source sur Github.
Adresse open source :
https://github.com/Open-Catalyst-Project
Projets sur les matériaux
Materials Projects vise à calculer les propriétés de tous les matériaux inorganiques et à mettre les données et les algorithmes d'analyse associés à la disposition de chaque chercheur en matériaux gratuitement. L’objectif ultime du projet est de réduire considérablement le temps nécessaire au développement de nouveaux matériaux en se concentrant sur les composés les plus prometteurs sur le plan informatique. Actuellement, il peut fournir aux chercheurs :
* Pymatgen:Une bibliothèque Python open source pour l'analyse des matériaux, les chercheurs peuvent accéder à l'API Matériaux pour analyser plus en détail des ensembles de données de matériaux complexes.
* Boîte à outils Crystal:Une boîte d'application Web open source pour afficher les types de données de matériaux courants tels que la structure cristalline, la structure de bande, etc., conçue spécifiquement pour les utilisateurs de Python, permettant aux utilisateurs de développer des applications Web complètes sans avoir à apprendre les technologies Web traditionnelles.
* Feux d'artifice:Code open source gratuit qui peut être utilisé pour calculer automatiquement n'importe quelle ressource informatique et prend en charge l'exécution de calculs à haut débit dans de grands centres de calcul.
* Atomate: Fournit des « recettes » pour effectuer des calculs de matériaux complexes, en exécutant automatiquement une série de calculs complexes interdépendants avec seulement quelques lignes de code.
Adresse du site officiel :
https://next-gen.materialsproject.org/
Scholar Puyu 2.0 : une nouvelle génération de modèle de langage open source domestique à grande échelle
Le 17 janvier, le Shanghai Artificial Intelligence Laboratory et SenseTime, en collaboration avec l'Université chinoise de Hong Kong et l'Université Fudan, ont officiellement lancé le modèle de langage de grande taille de nouvelle génération Scholar Puyu 2.0 (InternLM2). Après une formation avec 2,6 billions de jetons de corpus de haute qualité, il comprend deux spécifications de paramètres de 7B et 20B, ainsi que des versions de base et de dialogue. En termes de raisonnement mathématique, le modèle de paramètres 20B surpasse ChatGPT (GPT-3.5) dans les évaluations GSM8K et MATH.
Adresse open source :
https://github.com/InternLM/InternLM
Pu Ke Chemical : Grand modèle scientifique open source
Le 26 janvier, le laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai a publié son premier grand modèle scientifique open source, ChemLLM. En injectant des quantités massives de données professionnelles chimiques, le grand modèle a acquis les connaissances et la capacité de comprendre et de gérer les tâches professionnelles liées à la chimie. Dans le même temps, les chercheurs ont constaté qu’à mesure que les compétences en chimie étaient acquises, les disciplines mathématiques et scientifiques ainsi que les capacités de raisonnement du grand modèle étaient également améliorées.
Adresse open source :
https://huggingface.co/AI4Chem/ChemLLM-7B-Chat
Résultats de la recherche
AMIE : Un modèle de dialogue diagnostique à grande échelle basé sur le jeu de soi
Vers une IA diagnostique conversationnelle
* Source : arXiv
* Domaine : Santé
* Auteur : Google Research et Google DeepMind
AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) utilise un nouvel environnement de simulation basé sur le jeu autonome avec un mécanisme de rétroaction automatique pour adapter l'apprentissage à différentes pathologies, spécialités et contextes. Les chercheurs ont comparé les performances d'AMIE avec celles des médecins de soins primaires, et les spécialistes ont estimé qu'AMIE avait une plus grande précision diagnostique, obtenant de meilleurs résultats sur 28 des 32 indicateurs.
Lire l'article original :
https://arxiv.org/abs/2401.05654
* Source : bioRiv
* Domaine : Biomédecine
* Auteur : Équipe de recherche de l'Université de Californie
Les chercheurs ont testé de manière prospective le modèle AF2 non raffiné, en comparant les taux de réussite et les affinités de grandes bibliothèques ancrées au modèle AF2 avec les mêmes résultats de criblage par rapport à la même structure expérimentale de récepteur. Après avoir amarré le modèle AF2 au récepteur 5-HT2A, les chercheurs ont découvert la structure cryo-EM d'un ligand plus puissant et plus sélectif. Nos résultats démontrent que le modèle AF2 peut échantillonner des conformations pertinentes pour la découverte de ligands, élargissant ainsi considérablement l'applicabilité de la découverte de ligands basée sur la structure.
Lire l'article original :
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.12.20.572662v1
OptADMET : pour améliorer les propriétés ADMET des composés de plomb
OptADMET : un outil Web pour les modifications de sous-structure afin d'améliorer les propriétés ADMET des composés de plomb
* Source : Protocoles Nature
* Domaine : Biomédecine
* Auteur : Université du Zhejiang et École de pharmacie de Xiangya, Université du Centre-Sud
OptADMET est une plateforme intégrée en ligne qui fournit des règles de transformation chimique pour 32 propriétés ADMET (absorption, distribution, métabolisme, excrétion et toxicité) et utilise des données expérimentales passées pour l'optimisation des pistes. Dans le même temps, OptADMET peut également fournir des spectres ADMET de toutes les molécules optimisées dans la molécule de requête, ce qui peut prédire la transformation de sous-structure idéale et effectuer une vérification ultérieure des médicaments candidats.
Lire l'article original :
https://www.nature.com/articles/s41596-023-00942-4
Modèles interprétables basés sur l'apprentissage graphique
Un modèle interprétable basé sur l'apprentissage graphique pour le diagnostic de la maladie de Parkinson avec EEG lié à la voix
* Source : npj Digital Medicine
* Domaine : Santé
* Auteur : Instituts de technologie avancée de Shenzhen, Académie chinoise des sciences et premier hôpital affilié à l'université Sun Yat-sen
En utilisant les caractéristiques EEG anormales des tâches de parole et de motricité dans la maladie de Parkinson, les chercheurs ont proposé un modèle de réseau convolutif de traitement du signal graphique interprétable (GSP-GCN). En utilisant les données EEG de la tâche de régulation de la fréquence fondamentale de la parole et en exploitant les marqueurs neuronaux du réseau fonctionnel cérébral à grande échelle des patients atteints de la maladie de Parkinson, ils ont obtenu un diagnostic intelligent de haute précision de la maladie de Parkinson.
Lire l'article original :
https://www.nature.com/articles/s41746-023-00983-9
Modèle d'apprentissage automatique basé sur l'algorithme XGBoost : pour le criblage des électrodes à air P-SOC
Criblage assisté par apprentissage automatique d'un oxyde conducteur de protons à base de Co/Fe pour l'électrode à air d'une cellule à oxyde solide protonique
* Source : Matériaux fonctionnels avancés
* Domaine : Chimie des matériaux
* Auteur : Université de Guangzhou
Sur la base du modèle d'apprentissage automatique XGBoost, l'équipe de recherche a examiné les électrodes à air P-SOC avec la structure de l'élément comme entrée et a sélectionné avec succès un matériau d'électrode à air à haute efficacité LCN91 pour les P-SOC sur la base des résultats de prédiction de l'apprentissage automatique et des calculs de la théorie fonctionnelle de la densité (DFT), dont l'énergie d'activation est comparable à celle des électrodes à air bien connues.
Lire l'article original :
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202309855
Événements à venir
Le 23e Bio-IT World ouvrira ses portes le 15 avril
Bio-IT World se tiendra à Boston du 15 au 17 avril 2024. Parmi les 10 sessions composées de dizaines de conférences, trois sessions porteront sur l'intelligence artificielle, notamment l'intelligence artificielle générative, l'intelligence artificielle pour la découverte et le développement de médicaments, et l'intelligence artificielle pour l'oncologie, la médecine de précision, etc.
Parmi eux, 6 séminaires approfondis ont également couvert les données FAIR, les graphes de connaissances, l'informatique quantique, l'automatisation, les laboratoires numériques et la robotique, les produits biopharmaceutiques numériques et les mises à niveau numériques du développement clinique et des essais cliniques. Les thèmes des 9 ateliers pré-conférence étaient l'IA générative, la science des données, les technologies et processus de gestion sémantique, les grands modèles de langage et leurs applications pratiques chez Novartis, la numérisation de la R&D pharmaceutique, les jumeaux numériques biomédicaux, etc.
Lien d'inscription :
https://www.bio-itworldexpo.com/
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