“中關村AI新藥研發平臺”落地生命科學園
12月19日，由中關村生命科學園與角井（北京）生物技術有限公司共同發起建設的“中關村AI新藥研發平臺”在北京中關村生命科學園舉辦落成典禮。該平臺旨在幫助制藥企業快速進行藥物靶點發現和篩選、藥物作用機制探索、特異性抗體優化等工作，推動我國生物醫藥產業實現跨越式發展。中國科學院院士邵峰、中國科學院院士董晨、歐洲科學院外籍院士孫茂松等出席活動。 “創新藥物的研發已經進入以數據和計算為基礎的智能開發時代，為人類帶來全新的藥物和疾病治療方案。”角井生物創始人周一鳴表示，最近十幾年來，隨著多種高通量檢測技術的突破，基因組、轉錄組、蛋白組等數據量呈現指數級增長，已經遠超傳統統計方法的分析能力。同時，人工智能技術也有了突飛猛進的發展，因此有能力基于更強大的算法和算力來處理海量醫療數據。 據介紹，中關村AI新藥研發平臺正是抓住此次歷史性變革的契機，建立了包含高性能計算中心、高通量自動化設備、藥物驗證實驗室等功能模塊的一體化研發平臺，能夠實......閱讀全文
AI“參謀”來了！中關村AI新藥研發平臺落成
12月19日，由中關村生命科學園與角井（北京）生物技術有限公司共同發起建設的中關村AI新藥研發平臺在北京中關村生命科學園舉行落成典禮。該平臺于2020年12月開始籌建，旨在利用人工智能技術幫助制藥企業快速進行藥物靶點發現和篩選、藥物作用機制探索、特異性抗體優化等工作，成為生物醫藥企業新藥研發的
“中關村AI新藥研發平臺”落地生命科學園
12月19日，由中關村生命科學園與角井（北京）生物技術有限公司共同發起建設的“中關村AI新藥研發平臺”在北京中關村生命科學園舉辦落成典禮。該平臺旨在幫助制藥企業快速進行藥物靶點發現和篩選、藥物作用機制探索、特異性抗體優化等工作，推動我國生物醫藥產業實現跨越式發展。中國科學院院士邵峰、中國科學院
“中關村AI新藥研發平臺”落地生命科學園
12月19日，由中關村生命科學園與角井（北京）生物技術有限公司共同發起建設的“中關村AI新藥研發平臺”在北京中關村生命科學園舉辦落成典禮。該平臺旨在幫助制藥企業快速進行藥物靶點發現和篩選、藥物作用機制探索、特異性抗體優化等工作，推動我國生物醫藥產業實現跨越式發展。中國科學院院士邵峰、中國科學院院
AI可準確預測反應產率 有望用于新藥研發
人工智能（AI）是近年來的爆款話題。在醫藥行業，關于AI能否有效設計新藥的爭論也從未停歇。近日，發表在頂尖學術期刊《科學》上的一項研究，則讓我們看到了積極的一面：來自普林斯頓大學（Princeton University）和默沙東研究實驗室（Merck Research Laboratories
AI 僅用 30 天研發出潛在抗癌新藥,給醫學帶來哪些影響？
加拿大多倫多大學的研究人員與Insilico Medicine合作，利用名為Pharma的人工智能（AI）藥物發現平臺，在30天內就開發出肝細胞癌（HCC）的潛在治療藥物，而且只合成了7種成分。據報道，HCC是最常見的原發性肝癌類型，但AI發現了一個以前未知的治療途徑，并設計了一個可以與該目標結合的
生成式AI驅動新藥研發 助力難成藥靶點開發是關鍵
《科創板日報》5月18日訊（記者 朱潔琰）?2023年以來，AI醫療的場子特別熱！ChatGPT的火爆將AI技術、生成式技術與其他行業的融合推向了新的討論及實踐高度。其中，醫藥行業是與這些革命性技術結合的重要方向，企業家、投資人在行業會議里樂此不疲地談論著。AI醫療相關概念在資本市場上亦持續發酵，從
AI制藥探索新藥研發“無人區”，做真正顛覆創新型的藥物
“人類受限于生理極限，需要把復雜的問題降維，這個過程其實把很多東西都割裂了，但AI可以在高維的空間內去提煉規律，所以越是復雜的、人類難以理解的東西，其實越適合AI。”“我們對疾病的分類是基于生物學的理解，但一些疾病可能是由一個混沌的、人類無法理解的規則驅動的，在這種情況下，AI也許能發揮更大的價值。
阿里云AI技術助力鐘南山團隊推進新冠病毒新藥、疫苗研發
據湖北之聲官方微博消息，2月13日，廣東省鐘南山醫學基金會、廣州呼吸健康研究院與阿里云達成合作，加速推進新冠病毒的臨床救治關鍵技術、有效藥物和疫苗研發等工作。 制服新冠病毒的攻關環節之一在于盡快縮短新藥和疫苗研發周期，而新藥以及疫苗的研發到上市需要進行大量的數據分析、大規模文獻篩選和知識圖譜建
ChatGPT的拷問：何為AI倫理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天機器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大規模的自傳播。作為人工智能領域的現象級應用，ChatGPT可能引發的信任、責任、倫理、法律等問題也很快引發各
“AI+”時代 | AI“解碼”免疫系統
人體免疫系統包含了很多有關身體健康的信息，其中的關鍵部分就包含在血液中。醫學界提出了一個大膽設想：通過創建一個萬能的血液測試，采集免疫系統與病原體之間的反應信息，繪制“免疫圖譜”，從而解碼免疫系統中的信息，及時在疾病惡化前篩查確診。那么，什么樣的平臺能提供足夠的計算力，不斷通過機器學習和精準模型