Pour beaucoup, entendre le mot E. coli est généralement un facteur préoccupant, car les germes peuvent provoquer des troubles gastro-intestinaux chez les personnes.
Il s’avère qu’E. coli pourrait bien être le remède qui permet un tout nouveau type d’IA générative pour les soins de santé qui pourrait aider les chercheurs à générer de nouveaux anticorps. Ces dernières années, l’IA générative a en fait capté la créativité populaire en permettant aux utilisateurs de produire du texte ou des images selon leurs besoins, mais ses utilisations vont également beaucoup plus loin. Les conceptions génératives qui offrent de grandes conceptions d’apprentissage automatique (ML) capables de produire de toutes nouvelles choses sont un domaine scientifique émergent qui aide à accélérer la découverte.
Sean McClain, créateur et PDG d’Absci, a créé le concept d’ingénierie d’E. coli pour produire des anticorps susceptibles d’améliorer la santé humaine. Absci a en fait été en mesure de créer un modèle d’IA génératif en utilisant les données recueillies lors de tests avec E. coli. Aujourd’hui, l’entreprise a annoncé que la conception de l’IA générative a en fait été en mesure de développer un anticorps logiciel totalement nouveau (en termes scientifiques), grâce en grande partie à la bactérie E. coli souvent décriée.
« Beaucoup de gens pensent que [E. coli] est complètement défavorable, mais c’est un organisme qui s’est avéré être le héros des soins de santé », a déclaré McClain à VentureBeat.
La science de l’utilisation d’E. coli pour développer des anticorps
L’IA générative est généralement construite à l’aide d’une sorte de grand modèle de langage (LLM) qui a en fait été formé sur un grand nombre de spécifications.
L’ensemble préliminaire de données pour former un modèle d’IA générative est très important. Un défi avec l’établissement d’anticorps est qu’ils doivent généralement être fabriqués dans un organisme vivant, tel que des cellules de mammifères, ce qui, selon McClain, peut avoir des contraintes d’évolutivité sur le nombre d’anticorps qui peuvent être produits. Avec E. coli, il a déclaré qu’un ordre de grandeur supplémentaire d’anticorps peut être produit, ce qui a permis le développement d’un grand ensemble de données pour former le modèle d’IA générative.
La garantie de la conception d’IA générative pour le développement d’anticorps est qu’il peut considérablement accélérer le chemin vers de toutes nouvelles découvertes. McClain a déclaré qu’il faut généralement cinq ans et demi aux chercheurs pour pouvoir introduire un tout nouvel anticorps dans les tests médicaux. Une fois que ces médicaments sont passés au crible, seuls environ 4 % ont plus de chances de réussir.
McClain a déclaré que le tout nouveau développement de son entreprise est qu’elle est désormais capable d’utiliser son modèle d’IA générative pour créer un anticorps qui peut se lier à une cible particulière. La procédure produit un anticorps entièrement nouveau et se fait entièrement sur le système d’IA.
« C’est un grand changement de paradigme sur le marché et, en fin de compte, cela va conduire à l’introduction de médicaments dans la clinique en 18 à 24 mois, au lieu de cinq ans et demi, et cela va augmenter ce taux de réussite de 4 % », a déclaré McClain.
Adopter la méthode opportune pour l’IA générative
Parmi ceux qui aident à diriger les efforts d’IA générative chez Absci sont le directeur de l’IA Joshua Meier, dont la profession a consisté à travailler comme ingénieur d’étude de recherche chez Facebook, où il faisait partie d’un groupe travaillant sur la biologie générative.
La conception Absci a été formée en utilisant une combinaison de connaissances supervisées et sans supervision. Meier a déclaré que les données sont introduites dans la conception et qu’elles apprennent comment diverses protéines se connectent les unes aux autres.
Avec une conception d’IA générative commune, un utilisateur proposera une invite, c’est-à-dire une description d’une protéine préférée. sortie pour obtenir un résultat. Avec le modèle Absci, un scientifique invitera le modèle avec une protéine à cibler afin de produire un anticorps. Les déclencheurs peuvent devenir vraiment spécifiques afin de générer des anticorps très distincts et spécifiques.
En ce qui concerne le matériel qui active le système Absci, la société a en fait développé son propre supercalculateur interne pour son modèle d’IA générative, gagnant d’une collaboration avec Nvidia.
« Nous avons formé une collaboration avec Nvidia et nous avons en fait travaillé avec eux en mettant l’accent sur la mise à l’échelle de la conception », a déclaré Meier.
L’échelle est un élément spécifique domaine dans lequel Absci a su exceller. McClain a déclaré que sa société est actuellement en mesure de confirmer environ 2,8 millions de candidats-médicaments anticorps générés par l’IA par semaine. En général, McClain est convaincu que la méthode d’IA générative ouvrira une toute nouvelle ère pour la médecine.
« Ce type de technologie va permettre la prise de médicaments individualisés », a déclaré McClain. « Avoir la capacité de prélever un échantillon d’un client, de découvrir une cible pertinente pour une maladie, puis de créer instantanément un médicament ou un anticorps qui traitera cette maladie particulière – et le tout en un clic. »
La mission de VentureBeat est d’être une place publique numérique permettant aux décideurs techniques d’acquérir des connaissances sur l’innovation commerciale transformatrice et de négocier. Découvrez nos Rundowns.
.
Toute l’actualité en temps réel, est sur L’Entrepreneur
