金メダルまであと1ポイント！ DeepMind の統合 AI システムは IMO 幾何学問題を 19 秒で解決できます。Yaosu Technology は 10 億元のエンジェル+ラウンドを完了し、AI+ オルガノイド チップの推進を続けています。
AI for Science のエンタープライズ ダイナミクスの概要 —
* Google DeepMind を組み合わせた AI システムは IMO 幾何学問題を 19 秒で解決し、金メダルを 1 点逃した
* Xili Technology は、AI+RNA による「経口遺伝子治療」を推進するシリーズ A 資金調達で 3,000 万米ドルを獲得
* ケンブリッジ大学は、80% という高い精度でアルツハイマー病を事前に予測できる AI モデルを開発
* Yaosu Technology は 10 億元のエンジェル+ラウンドを完了し、AI+ オルガノイド チップの推進を継続
* Google チームは AI を使用して臨床データをマイニングし、遺伝子発見と病気の予測を向上させている、Nature サブジャーナルに掲載
* Huiguan Biotech は高度な細胞イメージング技術に焦点を当て、Pre-A ラウンドで数千万元の資金調達を完了
* AI 製薬会社 InnoMab は、プロテオミクス技術プラットフォームを医薬品の研究開発と深く統合するためにエンジェル+ラウンドの資金調達を獲得しました
Google DeepMind を組み合わせた AI システムが IMO 幾何学問題を 19 秒で解決、金メダルを 1 点逃した
第 65 回国際数学オリンピック (IMO) が最近開催され、Google DeepMind を組み合わせた AI システムが IMO の幾何学問題をわずか 19 秒で解き、銀メダリストに匹敵する 28 点 (42 点中) を獲得しました。この結果は金メダル基準にわずか１点届かず、今年の参加者６０９人のうち金メダルを獲得したのはわずか５８人だったという。
DeepMind Combination AI システムは、新しい画期的な形式的推論モデルである AlphaProof と、以前のシステムの改良版である AlphaGeometry 2 を組み合わせています。その中で、AlphaProof システムは強化学習手法を使用して、事前にトレーニングされた言語モデルを AlphaZero アルゴリズムと組み合わせます。AlphaGeometry 2 は、AlphaGeometry の改良版であり、その言語モデルは Gemini に基づいており、より多くの合成データに基づいて実行されます。前の世代の電車。
Xili Technology、AI+RNAによる「経口遺伝子治療」を推進するシリーズA資金調達で3,000万米ドルを獲得
最近、ReviR Therapeutics は 3,000 万米ドルのシリーズ A 資金調達の完了を発表しました。この資金調達ラウンドは Longpan Investment、CDH Investment、Wuyuan Capital が主導し、Yayi Capital が引き続き投資を行い、Jingtai Technology と CMT Research 財団もこれに続きました。
このラウンドの投資は、ReviR が自社開発した AI 医薬品研究開発プラットフォームである VoyageR をさらに構築するために使用され、既存のハンチントン病 (HD) パイプラインや腓骨筋萎縮症 (CMT) 、筋萎縮性側索硬化症 ( ALS、ALS）およびその他の神経疾患関連の前臨床および臨床段階のパイプライン開発。
ReviRは2021年に設立されたと報告されています。同社はAI技術を組み合わせてRNA標的低分子薬を開発するバイオテクノロジー企業であり、最先端の技術とAIを通じてより効果的でより安全な標的RNA治療研究の実施に取り組んでいます。医薬品研究開発プラットフォーム VoyageR。これにより、腫瘍や遺伝性疾患の長期的に満たされていない臨床ニーズが解決されます。
ケンブリッジ大学は、80% という高い精度でアルツハイマー病を事前に予測できる AI モデルを開発
最近、ケンブリッジ大学および英国のその他の機関の研究者は、機械学習アルゴリズムを使用して AI 予測モデルを構築し、英国、シンガポール、その他の国の複数の診療所からの実世界データを使用してモデルをテストしました。研究チームは、このモデルにより侵襲的または高価な検査を回避できるだけでなく、アルツハイマー病を早期に予測できると述べている。
テスト結果によると、3 年以内にアルツハイマー病を発症する人々を識別するモデルの精度は 82% に達し、3 年以内にアルツハイマー病を発症しない人々を識別するモデルの精度は 81% に達します。
関連する研究は「現実世界の臨床現場における早期認知症予測のための堅牢で解釈可能な AI 誘導マーカー」と題され、ジャーナル「The Lancet」に掲載されました。
論文リンク:
https://www.thelancet.com/journals/eclinm/home
Yaosu Technology は 10 億元の Angel+ ラウンドを完了し、AI+ オルガノイド チップの推進を継続
最近、バイオテクノロジーの新興企業 Xellar Biosystems は、同社の AI+ オルガノイド チップ技術プラットフォームをさらに開発し、新薬の研究開発分野での徹底的な応用を促進するために、10 億元のエンジェル+ ラウンドの完了を発表しました。
Yaosu Technologyが2021年末に米国ボストンに設立されたと報じられています。オルガノイドチップ、高コンテンツ三次元細胞イメージング、コンピューターを統合した世界初の「3D-Wet-AI」バイオテクノロジースタートアップ企業です創薬のためのビジョンとAIテクノロジー。
2022年8月、Yaosu TechnologyはLegend Capital、Zhen Fund、Yayi Capitalが投資した1,000万米ドルのエンジェルラウンドを完了した。
Google チームが AI を使用して臨床データをマイニングし、遺伝子発見と病気の予測を改善すると、Nature サブジャーナルに掲載
最近、Google Research のゲノミクス チームは、高次元臨床データ (HDCD) を使用して疾患や生物学的特徴を特徴付けることに進歩を遂げました。彼らは、遺伝的変異と HDCD の間の関連性を発見するために、教師なし深層学習モデル REGLE を提案しました。
報告によると、このモデルは計算効率が高く、疾患ラベルを必要とせず、専門家が定義した知識情報も統合できるという。これには、既存の専門家が定義したシグネチャで捕捉される情報を超える臨床関連情報が含まれており、遺伝子発見と疾患予測が向上します。
関連する研究は「高次元臨床データ上の教師なし表現学習によりゲノムの発見と予測が向上する」というタイトルで、「Nature Genetics」に掲載されました。
論文リンク:
https://www.nature.com/articles/s41588-024-01831-6
Huiguan Biotechは高度な細胞イメージング技術に焦点を当て、プレAラウンドで数千万元の資金調達を完了した
最近、ハイエンドの生物医学画像技術プロバイダーである武漢恵関生物技術有限公司は、プレAラウンドで数千万元の資金調達を完了した。この資金は同社の研究開発能力の向上、製品ラインレイアウトの拡大に使用される予定である。 、市場開発、産業チェーンの上流と下流を最適化します。
Huiguan Biotechnology は 2022 年 9 月に設立され、高度な細胞イメージング技術の開発に焦点を当てていると報告されています。同社は、独自の革新的なライトフィールド制御技術と脳のようなAI画像アルゴリズムをコア技術とし、ハイエンドの画像機器とサービスを市場に提供することに取り組んでいます。
AI製薬会社InnoMabは、プロテオミクス技術プラットフォームを医薬品の研究開発と深く統合するためにAngel+ラウンドの資金調達を受けた
最近、InnoMab Biomedical Technology Co., Ltd. は、Dandelion (Shenzhen) Pharmaceutical Venture Capital からの Angel+ ラウンドでの資金調達を完了しました。この資金調達は、プロテオミクス技術プラットフォームを医薬品研究開発と深く統合し、クラス最高の可能性を備えた複数の ADC パイプラインを作成するために使用されます。
公開情報によると、InnoMab は、オミクスビッグデータを使用して、標的薬剤の研究開発と、新しい高精度の医療意思決定ツールの開発を推進する企業です。
同社は、プロテオミクス技術、PDX/PDO、その他の臨床関連性の高い疾患モデルライブラリに基づいた医薬品研究開発の意思決定ツールプラットフォームを確立しており、臨床関連性の高いビッグデータとAIコンピューティングから得られた詳細な生物学的知識を活用して、医薬品の研究開発を促進しています。自社開発の新薬の開発成功率が高い。