[ScienceAI Weekly] AI+ バイオコンデンセートのスタートアップ企業が 15% の人員削減を発表、科学技術省が科学研究における AIGC のレッドラインを明確に、iFlytek Medical が香港証券取引所に報告書を提出。

1 年前

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科学のための AI

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科学のための AI 新たな成果、新たな展開、新たな視点——

* 生体分子凝縮物を創薬に応用した世界初の企業が18名の解雇を発表

* Google DeepMind が AlphaGeometry をリリース

* Evaxion Biotech がカスタマイズされたがんワクチンの開発に AI を使用すると発表

* iFlytek Medical が香港証券取引所に正式に提出されました

※「重慶大学・百度インテリジェントクラウド共同イノベーションセンター」設立

詳細は下記をご覧ください~

企業ニュース

Google DeepMind が AlphaGeometry をリリース

AlphaGeometry は、Google DeepMind チームとニューヨーク大学の研究者によって共同開発され、ニューラル言語モデルと記号推論エンジンを組み合わせて、人間に近いレベルで複雑な幾何学的問題を解決します。国際数学オリンピック (IMO) の幾何学問題 30 問のベンチマーク テストでは、AlphaGeometry は一定時間内にそのうち 25 問を解き、SOTA の以前の「Wu メソッド」は 10 問を解き、平均的な人間の IMO 金メダリストは 25.9 問を解くことができました。

Evaxion Biotech がカスタマイズされたがんワクチンの開発に AI を使用すると発表

最近、Evaxion Biotech は、AI によって特定された新しい腫瘍抗原 (内因性レトロウイルス、ERV と呼ばれる) を標的とするカスタマイズされたがんワクチンの開発を発表しました。このニュース発表後、エヴァクシオンの株価は急騰し、１１３．４３１ＴＰ３Ｔ上昇した。 Evaxion は 2008 年に設立され、標的発見プラットフォームの構築に特化した人工知能企業です。現在、次の 3 つの人工知能主導の免疫学プラットフォームを持っています。

*開拓：個別化された方法で患者のネオアンチゲン標的を正確かつ効率的に特定し、DNA および mRNA 配列データから免疫原性ネオアンチゲン エピトープを 24 時間以内に特定する能力。

*エデン：細菌性感染症に使用され、ワクチン開発のために細菌性感染症を引き起こす抗原を迅速に特定できます。

*レイブン: 有効性の低下や変異ウイルスによる回避が課題となっている既存ウイルス疾患、新興ウイルス疾患、変異ウイルス疾患に対するワクチン候補を迅速に特定し、効果的な B 細胞および T 細胞応答を引き起こします。

AI + バイオコンデンセートのスタートアップ 露点療法学  人事再編

生体分子凝縮物を創薬に応用した世界初の企業として、Dewpoint は総額 2 億 8,700 万米ドルを調達しました。しかし、2018年に設立されたDewpoint Therapeutics社はまだ臨床試験に入っていない。生体分子集合体を標的とする医薬品の開発はまだ初期段階にあるため、企業は生物学的検証に多くの時間とエネルギーを費やす必要があり、これが臨床開発の遅れにもつながっています。少し前に、同社は従業員総数の約 15% に相当する 18 名のポジションを解雇すると発表しました。

iFlytek Medicalが香港証券取引所に正式に上場、中国の医療人工知能業界で第1位にランクされる

1月26日の香港証券取引所の開示によると、iFlytek Medical Technology Co., Ltd.はHuatai International、GF Capital (Hong Kong)、CCB Internationalの委託を受けて香港証券取引所のメインボードに上場を申請した。共同スポンサーとして。 iFlytek は 2016 年に設立され、開発したスマート医療アシスタントが医師国家資格試験（総合筆記試験）に合格しました。現在、スマート医療アシスタントは全国 30 以上の州の 400 以上の地区と郡をカバーしており、7 億 4,000 万件を超える人工知能支援診断の提案と 2 億 8,000 万件以上の電子医療記録の標準化提案を提供しています。

「重慶大学・百度インテリジェントクラウド共同イノベーションセンター」設立

最近、Baiduと重慶大学は重慶大学の沙坪坡キャンパスで戦略的協力協定を締結し、「重慶大学-Baiduインテリジェントクラウド共同イノベーションセンター」を発表した。 「重慶大学-Baiduインテリジェントクラウド共同イノベーションセンター」は、山岳地帯での自動運転、大規模モデルアプリケーション、情報セキュリティなどの最先端の主要分野に焦点を当てていると報告されており、両者は科学研究用AIを共同で構築する予定だという。プラットフォームを構築し、産学、研究の統合を深め、科学技術成果の双方向の変革を促進します。

政策規範

科学技術省監督局は「責任ある研究の実施に関するガイドライン（2023年）」を発表

「責任ある研究行動のためのガイドライン（2023年）」では、研究テーマの選択と実施のセクションで、科学研究者の研究プロジェクトの申請資料は真実、正確、客観的でなければならないと述べています。同一または類似の研究内容を繰り返して宣言することはできません。また、同意なしに他の者を研究チームのメンバーとしてリストすることはできません。申請資料の盗用、購入、販売、またはゴーストライトは許可されておらず、生成人工知能を使用して申請資料を直接生成することも許可されていません。同時に、"ガイドライン」では、生成人工知能によって生成された未検証の参照を直接使用してはならないことも明確に規定されています。

ツールとリソース

オープンカタリストプロジェクト

Open Catalyst プロジェクトは、Meta AI の基礎人工知能研究ユニット (FAIR) とカーネギー メロン大学化学工学部 (CMU) とのコラボレーションの成果であり、AI を使用して再生可能エネルギーに使用できる新しい触媒をモデル化および発見することを目的としています。気候変動と戦うためのエネルギー貯蔵。

より多くの研究者が Open Catalyst プロジェクトに参加できるようにするために、チームは機械学習モデルをトレーニングするための Open Catalyst 2020 (OC20) および Open Catalyst 2022 (OC22) データセットをリリースしました。このデータセットには、合計 130 万件の分子緩和 (分子緩和) と 2 億 6,000 万件を超える DFT 計算の計算結果が含まれています。さらに、基本モデルとコードも Github でオープンソース化されています。

オープンソースのアドレス:

https://github.com/Open-Catalyst-Project

材料プロジェクト

Materials Projects は、すべての無機材料の特性を計算し、データと関連する分析アルゴリズムをすべての材料研究者が自由に利用できるようにすることを目的としています。このプロジェクトの最終目標は、計算的に最も有望な化合物に焦点を当てることで、新材料の開発に必要な時間を大幅に短縮することです。現在、研究者に以下を提供しています。

*ピマトゲン: 研究者が材料 API にアクセスして、複雑な材料データ セットをさらに分析できるようにする材料分析用のオープンソース Python ライブラリ。

*クリスタルツールキット: オープンソースの Web アプリケーション ボックス。結晶構造、エネルギー バンド構造などの一般的な材料データ タイプを表示するために使用され、Python ユーザー向けに特別に設計されており、ユーザーは従来の Web テクノロジーを学習することなく完全な Web アプリケーションを開発できます。

* 花火: あらゆるコンピューティング リソースを自動的に計算するために使用できる無料のオープン ソース コードで、大規模コンピューティング センターでの高スループット コンピューティングをサポートします。

*アトメイト: 複雑な材料計算を実行するための「レシピ」を提供し、わずか数行のコードで一連の複雑な相互関係の計算を自動化します。

公式サイトアドレス：

https://next-gen.materialsproject.org/

Scholar・Puyu 2.0: 新世代の国産オープンソース大規模言語モデル

1 月 17 日、上海人工知能研究所とセンスタイムは、香港中文大学および復旦大学と協力して、2 兆 6,000 億トークンの高品質コーパスでトレーニングした新世代の大規模言語モデル Puyu 2.0 (InternLM2) を正式にリリースしました。 7Bと20Bの2つのパラメータ仕様と、ベース、ダイアログ、その他のバージョンが含まれます。数学的推論の観点からは、20B パラメータ モデルは、GSM8K および MATH 評価において ChatGPT (GPT-3.5) よりも優れています。

オープンソースのアドレス:

https://github.com/InternLM/InternLM

PUC Chemical: オープンソース サイエンスの大きなモデル

1 月 26 日、上海人工知能研究所は、初の科学大規模モデル ChemLLM (ChemLLM) をオープンソースとしてリリースしました。この大規模モデルは、大量の化学専門データを注入することで、化学関連を理解し、処理するための知識と能力を獲得しました。専門的な仕事。同時に、研究者らは、化学能力が習得されるにつれて、数学的および物理的分野、および大きなモデルの推論能力も強化されることを発見しました。

オープンソースのアドレス:

https://huggingface.co/AI4Chem/ChemLLM-7B-Chat

科学的研究結果

AMIE: セルフゲームに基づく診断対話の大規模モデル

会話型診断AIに向けて

* 出典: arXiv

※分野：医療・健康

* 著者: Google Research および Google DeepMind

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) は、自動フィードバック メカニズムを備えた新しいセルフプレイ ベースのシミュレーション環境を使用して、さまざまな疾患の状態、専門分野、コンテキストにわたって学習を拡張します。研究者らはAMIEのパフォーマンスをプライマリケア医のパフォーマンスと比較し、専門家らはAMIEの方が診断的に正確で、32項目中28項目で優れていると評価した。

元の記事を読む:

https://arxiv.org/abs/2401.05654

*出典: bioRiv

※分野：生物医学

*著者: カリフォルニア大学研究チーム

研究者らは、未精製のAF2モデルを前向きにテストし、実験的ヒット率とAF2モデルにドッキングされた大規模なライブラリーの親和性、および同じ受容体実験構造を標的とした同じスクリーニングの結果を比較した。 AF2 モデルを 5-HT2A 受容体に対してドッキングした後、研究者らは、より効果的で選択的なリガンドの低温 EM 構造を発見しました。結果は、AF2 モデルがリガンド発見に関連する立体構造をサンプリングできることを示し、構造ベースのリガンド発見の適用可能性を大幅に拡大します。

元の記事を読む:

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.12.20.572662v1

OptADMET: リード化合物の ADMET 特性を改善するため

OptADMET: リード化合物の ADMET 特性を改善するための部分構造変更のための Web ベースのツール

* 出典: Nature Protocols

※分野：生物医学

* 著者: 浙江大学および中南大学襄雅薬学部

OptADMET は、32 の ADMET 特性 (吸収、分布、代謝、排泄、毒性) の化学変換ルールを提供し、リードの最適化に過去の実験データを使用するオンライン統合プラットフォームです。同時に、OptADMET は、クエリ分子内のすべての最適化された分子の ADMET スペクトルを提供し、理想的な部分構造変換を予測し、その後の薬剤候補の検証を実行することもできます。

元の記事を読む:

https://www.nature.com/articles/s41596-023-00942-4

グラフ学習に基づいた解釈可能なモデル

音声関連脳波によるパーキンソン病診断のためのグラフ学習に基づく解釈可能なモデル

*出典：npjデジタルメディシン

※分野：医療・健康

* 著者: 深セン先進技術研究所、中国科学院、中山大学第一付属病院

研究者らは、パーキンソン病における音声運動課題の異常なEEG特性を利用し、課題のEEGデータを調整するために音声の基本周波数を使用する、解釈可能なグラフ信号処理グラフ畳み込みネットワーク(GSP-GCN)モデルを提案した。パーキンソン病患者の大規模な脳機能ネットワークの神経マーカーをマイニングすることで、パーキンソン病の高精度のインテリジェント診断が可能になります。

元の記事を読む:

https://www.nature.com/articles/s41746-023-00983-9

XGBoost アルゴリズムに基づく機械学習モデル: P-SOC 空気極のスクリーニングに使用

プロトン固体酸化物電池の空気電極用プロトン伝導性Co/Fe系酸化物の機械学習支援スクリーニング

※出典：先端機能材料

*分野: 材料化学

* 著者: 広州大学

XGBoost の機械学習モデルに基づいて、研究チームは要素構造を入力として使用し、機械学習予測結果と密度関数理論 (DFT) 計算に基づいて P-SOC 空気電極を選別することに成功しました。 P-SOC をベースとした高効率空気極材料である LCN91 の特性は、よく知られている空気極と同等です。

元の記事を読む:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202309855

イベントのお知らせ

第23回バイオITワールドは4月15日に開幕します

Bio-IT World は、2024 年 4 月 15 ～ 17 日にボストンで開催されます。数十のカンファレンスで構成される 10 のサブ会場のうち、3 つは生成人工知能を含む人工知能に焦点を当てます。人工知能は創薬と開発に使用されます。 、人工知能は腫瘍学、精密医療などで使用されています。

その中で、6つの詳細なシンポジウムでは、FAIRデータ、ナレッジグラフ、量子コンピューティング、自動化、デジタル研究所とロボット工学、デジタルバイオ医薬品、臨床開発と臨床試験のデジタルアップグレードも取り上げられました。 9つのプレカンファレンスセミナーのテーマは、生成AI、データサイエンス、セマンティック管理技術とプロセス、ノバルティスファーマにおける大規模言語モデルとその実用化、医薬品研究開発のデジタル化、生物医学デジタルツインなどです。

登録リンク:

https://www.bio-itworldexpo.com/

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