Une IA a analysé 400 000 posts Reddit et découvert des effets secondaires cachés d'Ozempic. Des chercheurs ont utilisé l'apprentissage automatique pour analyser les données générées par les utilisateurs et identifier des symptômes auparavant non répertoriés.
La thérapie par phages d'Invitris, une startup DeepTech, révolutionne la médecine en produisant de nouveaux médicaments en 4 à 8 heures grâce à une plateforme sans cellules. Le fondateur Patrick Grossmann y voit le « moment ChatGPT » de l'industrie pharmaceutique, l'IA transformant radicalement les thérapies personnalisées.
Cet article propose TRACE, un agent de raisonnement LLM sensible aux trajectoires pour l'optimisation des leads moléculaires, remédiant à la limitation de l'optimisation moléculaire en une seule étape. Il formule la sélection d'outils comme un problème de décision séquentielle sur des trajectoires d'action, essentiel pour transformer les composés initiaux en candidats médicaments viables. TRACE vise à améliorer les propriétés liées à l'ADMET par un raffinage structurel subtil tout en préservant les sous-structures moléculaires clés.
MOLPAQ est un nouveau générateur modulaire quantique-classique qui crée des molécules interprétables à partir de patchs latents générés quantiquement, atteignant 100% de validité RDKit et une grande nouveauté et diversité. Cette approche améliore significativement le contrôle des propriétés telles que le QED et l'incidence des motifs aromatiques par rapport aux générateurs classiques.
OpenAI lance GPT-Rosalind, un modèle de raisonnement de pointe conçu pour accélérer la découverte de médicaments, l'analyse génomique et les flux de travail de la recherche scientifique. Il vise à faire progresser les sciences de la vie grâce à ses capacités d'IA avancées.
L'IA est utilisée pour analyser 1 500 médicaments approuvés à la recherche de signaux cachés liés aux maladies cérébrales, telles que la SLA, Parkinson et la démence. L'objectif est de réduire la durée de la recherche de décennies à des années, en identifiant des traitements potentiels parmi des médicaments existants.
Cette recherche explore l'apprentissage de la représentation moléculaire en utilisant des modèles de langage et en intégrant des tâches auxiliaires pertinentes au domaine. L'objectif est d'améliorer la compréhension et les capacités prédictives des propriétés moléculaires.
MolClaw est un agent autonome d'IA pour l'évaluation, le criblage et l'optimisation de molécules médicamenteuses. Il utilise une architecture de compétences hiérarchique à trois niveaux, intégrant plus de 30 outils spécialisés, et introduit MolBench, un nouveau benchmark pour ce domaine.
Cette recherche aborde les défis de la prédiction robuste des propriétés moléculaires dans des scénarios extrêmes hors distribution (OOD), cruciaux pour la découverte de médicaments pilotée par l'IA. Elle propose SCOPE-BENCH, un nouveau benchmark pour l'évaluation des performances OOD, et POMA, un cadre pour l'adaptation multi-source afin de surmonter les limitations des méthodes existantes.
Le document présente InteractBind, un vaste ensemble de données d'environ 100 000 paires protéine-ligand, ainsi qu'un benchmark pour une évaluation fine. Il vise à vérifier si les modèles peuvent localiser les sites de liaison et identifier les interactions non covalentes, comblant ainsi une lacune dans les évaluations existantes.
Este conteúdo apresenta o DrugPlayGround, um framework para avaliar e comparar o desempenho de Large Language Models (LLMs) na descoberta de medicamentos. Ele foca na geração de descrições textuais de características de medicamentos, sinergismo, interações proteína-medicamento e respostas fisiológicas, com a participação de especialistas para justificar as previsões dos LLMs.
Filippo Menolascina utilise Co-Scientist pour identifier de nouveaux traitements pour les maladies hépatiques. L'outil aide également à expliquer pourquoi les médicaments existants n'aident que certains patients.
Cet article décrypte la déclaration de Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, lors du Google I/O, où il a exprimé l'ambition de l'entreprise de "résoudre toutes les maladies" en réinventant la découverte de médicaments. La newsletter de The Verge discute des implications et du contexte d'une telle affirmation audacieuse.