Investigación de Google y Google DeepMind recientemente publicó un documento anunciando la creación de un nuevo LLM para el descubrimiento de fármacos y el desarrollo terapéutico denominado Tx-LLM, perfeccionado a partir de PaLM-2.
Tx-LLM utiliza PaLM-2 del gigante tecnológico, su tecnología de inteligencia artificial generativa que utiliza los LLM de Google para responder preguntas médicas.
El LLM centrado en el descubrimiento de fármacos se capacitó utilizando 709 conjuntos de datos para abordar 66 tareas en las distintas etapas del descubrimiento de fármacos, incluida la evaluación de la eficacia y la seguridad, la predicción de objetivos y la predicción de la facilidad de fabricación.
El LLM construye la colección Tuning de instrucciones terapéuticas (TxT) entrelazando instrucciones de texto libre con representaciones de moléculas pequeñas, como cadenas SMILES para moléculas pequeñas.
SMILES, o Sistema Simplificado de Entrada de Línea de Entrada Molecular, es un método tipográfico que utiliza caracteres imprimibles que representan moléculas y reacciones.
Luego se utilizó TxT para impulsar y ajustar Tx-LLM, el modelo terapéutico de lenguaje grande, para resolver tareas de clasificación, regresión y generación relacionadas con el descubrimiento de fármacos y el desarrollo terapéutico.
Para utilizar TxT para predecir la sinergia de los fármacos, los investigadores utilizaron indicaciones compuestas de instrucciones, contexto y una pregunta.
Tx-LLM se desempeñó por encima o cerca de los modelos SOTA (de última generación) en 43 de 66 tareas, y superó los modelos SOTA en 22 tareas.
“Curiosamente, encontramos evidencia de transferencia positiva entre conjuntos de datos con diversos tipos de fármacos, ya que el entrenamiento en conjuntos de datos que incluyen secuencias biológicas mejora el rendimiento en conjuntos de datos moleculares”, escribieron los autores.
“El Tx-LLM propuesto es prometedor como ayuda para el desarrollo terapéutico de un extremo a otro, ya que permite consultar un modelo único para múltiples pasos del proceso de desarrollo”.
LA TENDENCIA MÁS GRANDE
Med-PaLM 2 se lanzó en marzo del año pasado y se descubrió que genera respuestas más completas a preguntas médicas que la versión original del gigante tecnológico, Med-PaLM.
Las capacidades de inteligencia artificial se utilizan cada vez más en el descubrimiento de fármacos.
En diciembre, absciuna startup centrada en el desarrollo de tecnología de descubrimiento de anticuerpos de IA generativa, anunció un asociación potencial de 247 millones de dólares con el gigante farmacéutico AstraZeneca acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos contra el cáncer utilizando tecnología genAI.
Un mes antes, IBM y Boehringer Ingelheimuna empresa farmacéutica alemana, anunció una colaboración aprovechar el poder de la genAI y los modelos básicos para promover el descubrimiento de fármacos biológicos.
Otras empresas en el espacio incluyen una startup de descubrimiento de fármacos de IA con sede en California. Génesiscotiza en bolsa Farmacéutica Daewoong y con sede en Israel Laboratorios AIONuna asociación para el descubrimiento de fármacos basada en IA entre empresas farmacéuticas y tecnológicas globales.
El Foro HIMSS AI in Healthcare se llevará a cabo del 5 al 6 de septiembre en Boston. Obtenga más información y regístrese.