AstraZeneca beginnt Zusammenarbeit mit Start-up BenevolentAI
Die Zusammenarbeit wird künstliche Intelligenz nutzen, um potenzielle neue Medikamente zu entdecken
Wissenschaftler beider Organisationen werden Seite an Seite daran arbeiten, die Genomik, Chemie und klinischen Daten von AstraZeneca mit der Target-Identifikationsplattform und dem biomedizinischen Wissensgraphen von BenevolentAI zu kombinieren - einem Netzwerk von kontextualisierten wissenschaftlichen Daten (Gene, Proteine, Krankheiten und Verbindungen) und deren Beziehung zueinander.
Machine Learning analysiert systematisch Daten, um Zusammenhänge zwischen Fakten zu finden, und KI-basiertes Denken wird verwendet, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu extrapolieren. Gemeinsam werden die Unternehmen die Ergebnisse interpretieren, um die zugrunde liegenden Mechanismen dieser komplexen Krankheiten zu verstehen und neue potenzielle Wirkstofftargets schneller zu identifizieren.
Mene Pangalos, Executive Vice President und President BioPharmaceuticals R&D, sagte: "Die riesige Datenmenge, die Forschern zur Verfügung steht, wächst jedes Jahr exponentiell. Durch die Kombination von AstraZenecas Fachwissen im Krankheitsbereich und großen, vielfältigen Datensätzen mit den führenden KI- und maschinellen Lernfähigkeiten von BenevolentAI können wir das Potenzial dieses Datenreichtums erschließen, um unser Verständnis für komplexe Krankheitsbiologien zu verbessern und neue Ziele zu identifizieren, die lähmende Krankheiten behandeln könnten."
Joanna Shields, Chief Executive Officer, BenevolentAI, sagte: "Millionen von Menschen leiden heute an Krankheiten, die keine wirksame Behandlung haben. Die Zukunft der Wirkstofffindung und -entwicklung liegt in der Überbrückung der Lücke zwischen KI, Daten und Biologie. Wir freuen uns sehr, gemeinsam mit AstraZeneca neue Erkenntnisse zu entwickeln und vielversprechende neue Therapien für chronische Nierenerkrankungen und idiopathische Lungenfibrose zu identifizieren."
CKD und IPF sind komplexe Krankheiten, bei denen die zugrunde liegende Krankheitsbiologie nur unzureichend verstanden wird. Diese Komplexität der Erkrankung erfordert die Abfrage umfangreicher, umfangreicher Datensätze.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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