Pfizer und Colossal Biosciences gehören zu den Biotech- und Pharmaunternehmen, die bereits zwei neue Suiten von Tools für künstliche Intelligenz nutzen, die diese Woche von Google Cloud vorgestellt wurden.
WARUM ES WICHTIG IST
Die neuen Technologien, deren allgemeine Verfügbarkeit am Dienstag auf der Bio-IT World Conference & Expo in Boston angekündigt wurde, sollen laut Google Organisationen dabei helfen, die Arzneimittelforschung und Präzisionsmedizin voranzutreiben.
Die Target and Lead Identification Suite soll Pharmaforschern dabei helfen, die Funktion von Aminosäuren besser zu identifizieren und die Struktur von Proteinen vorherzusagen. Die Multiomics Suite hingegen konzentriert sich auf die Entdeckung und Interpretation genomischer Daten, um bei der Entwicklung und dem Einsatz von Präzisionstherapeutika zu helfen.
Die Target and Lead Identification Suite bietet eine KI-gestützte Datenerfassung und hilft Benutzern dabei, die Verwaltung und den Austausch öffentlicher Datensätze und anderer Informationen mit anderen Organisationen zu optimieren, die den Analytics Hub von Google Cloud nutzen. Mithilfe der AI-Datenpipelines AlphaFold2 und Vertex von Google hilft die Suite Unternehmen außerdem dabei, die Proteinstruktur genauer vorherzusagen und die Erfolgsraten im Vergleich zu traditionelleren Methoden zu steigern.
Und mit kostengünstigeren Hochleistungsrechnerressourcen helfen die Tools bei der Zielerkennung, der Vorbereitung von Leitkandidaten und dem virtuellen Hochdurchsatz-Screening – alles mit dem Ziel, vielversprechendere Leitkandidatenmoleküle für die Arzneimittelentwicklungspipeline zu finden.
Unterdessen kann die neue Mutiomics Suite laut Google Kunden dabei helfen, die Erfassung, Weitergabe und Verwaltung von Daten mit Datensatz-Dashboards von Collibra zu optimieren. Es bietet auch sichere Austauschmöglichkeiten mit anderen Analytics Hub-Benutzern.
Die Multiomics-Tools können dabei helfen, Rohsequenzdateien mit genomweiten Assoziationsstudien-Pipelines in Google Cloud Storage zu verwalten, Varianten mithilfe der Batch API und NVIDIAs Parabricks für eine beschleunigte Genomanalyse mit Tools wie GATK und Googles DeepVariant zu extrahieren und die Verarbeitung mit Compute Engine, dem Unternehmen, zu beschleunigen genannt.
Die Suite trägt nicht nur dazu bei, rohe DNA-/RNA-Sequenzierungsdaten in umsetzbarere und skalierbarere Erkenntnisse umzuwandeln, sondern ermöglicht Google-Kunden auch die Identifizierung von Genen, die mit bestimmten Krankheiten oder Krankheitsmerkmalen verbunden sind, um sie in multimodale Datensätze zu integrieren, und unterstützt Organisationen bei der Verarbeitung und Analyse von Varianten.
DER GRÖSSERE TREND
Google Cloud weist darauf hin, dass die Arzneimittelentwicklung – von der Idee bis zum fertigen Produkt – 12 bis 15 Jahre dauern und eine Milliarde US-Dollar kosten kann, und allein die Identifizierung des richtigen Ziels für die Arzneimittelintervention kann bis zu einem Jahr dauern.
Mittlerweile sind die genomischen Erkenntnisse gewachsen und die Verwaltung dieser Datenmengen erfordert teure und ressourcenintensive Infrastrukturstrategien für die Erfassung, Speicherung, Verteilung und Analyse genomischer Daten, da sich die Datenmenge alle sieben bis zwölf Monate verdoppelt.
Mit der Target and Lead Identification Suite und der Multiomics Suite – die diese Woche angekündigt wurden, als AWS einige neue eigene Omics-Funktionen vorstellte – möchte Google seinen Kunden helfen, diese beiden Anforderungen zu bewältigen, sagte Shweta Maniar, Director of Industry Solutions für Gesundheitswesen und Biowissenschaften bei Google Cloud, in einem Blogbeitrag am Dienstag. Und sie sieht Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen als Schlüsselfaktoren für diese Bemühungen.
Dies gilt insbesondere für die sich schnell entwickelnden Anwendungen der generativen KI, die laut Google „einen einzigartig starken Platz im Toolset einnimmt“, sagte Maniar.
„Generative KI, die die KI von der Analyse zur Erstellung neuer Informationen überführt, basiert im Allgemeinen auf großen Modellen, die die Milliarden von Interaktionen betrachten, die Kommunikation erzeugen, seien es Wörter in Sprache oder Pixel in Bildern“, erklärte sie. „Einmal auf einem LM trainiert, ist generative KI in der Lage, Informationen zu verarbeiten, zusammenzufassen und neue Informationen zu erstellen, alles auf der Grundlage ausgefeilter probabilistischer Analysen und einer Menge spezialisierter Berechnungen.“
Da es noch so viel mehr über den „Code des Lebens“ zu entdecken gibt, liegen noch viele Rätsel vor uns und es gibt noch viel Verständnis zu gewinnen. Es ist klar, dass der Natur in absehbarer Zeit nicht die Komplexität ausgehen wird, also gibt es eine Es gibt noch unendlich viel zu lernen.“
AUF DEM RECORD
„Bei Cerevel wollen wir die Geheimnisse des Gehirns entschlüsseln, um einige der am schwierigsten zu behandelnden neurowissenschaftlichen Erkrankungen zu lösen, einschließlich der Bewertung neuartiger Therapien für Schizophrenie, Epilepsie und Parkinson-Krankheit“, sagte Claude Barberis, Vizepräsident für Medizinische Chemie bei Cerevel. in einer Stellungnahme. „Die Target and Lead Identification Suite mit AlphaFold gibt uns ein wertvolles Werkzeug an die Hand, mit dem wir unsere Entdeckungsbemühungen effizienter bewerten und verbessern können.“
„Wir verbinden die Wissenschaft der Genetik mit dem Geschäft der Entdeckung und streben danach, die Ökonomie der Biologie und Heilung durch Genetik voranzutreiben“, fügte Dr. Alexander Titus, Vizepräsident für Strategie und Computerwissenschaften bei Colossal Biosciences, hinzu. „Mit der Multiomics Suite von Google Cloud konnte Colossal im Vergleich zu Open-Source-Tools eine Reduzierung der Gesamtkosten um 52 % und eine Zeitverkürzung um 88 % für die Durchführung der Analyse der gesamten Genomsequenz feststellen – was dramatische Verbesserungen der gesamten Recheneffizienz demonstriert.“
Mike Miliard ist Chefredakteur von Healthcare IT News
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