Le Lieber Institute et AWS travaillent ensemble pour optimiser la découverte de médicaments pour les troubles cérébraux

Le Lieber Institute et AWS travaillent ensemble pour optimiser la découverte de médicaments pour les troubles cérébraux
Le Lieber Institute et AWS travaillent ensemble pour optimiser la découverte de médicaments pour les troubles cérébraux
LOGO LOBD (PRNEWSFOTO / LIEBER INSTITUT POUR BRAIN DÉVELLAGE)

Que devez-vous savoir:

– Le Lieber Institute for Brain Development (LIBD) étend ses capacités technologiques aux services Web d’Amazon (AWS) et migre son infrastructure informatique pour utiliser pleinement les AWS AWS et calculer les services pour développer leurs recherches.

– L’Institut, qui est récipiendaire de la subvention AWS Imagine, prévoit de développer un nouvel outil appelé Grape, qui combine l’IA génératrice et prédictive pour trouver de nouveaux effets des troubles cérébraux tels que la schizophrénie.

Utilisation de grandes données pour démêler la complexité du cerveau

La construction sur AWS permettra à l’Institut de stocker sa collection massive de données génomiques et autres dans le cloud, donnant à ses scientifiques l’accès à des performances informatiques approfondies et à des capacités avancées d’IA. Le stockage cloud permettra également aux scientifiques de l’Institut Lieber de travailler ensemble et de partager des données avec des scientifiques du monde entier.

La gamme de données est énorme – le génome humain contient trois milliards de lettres et le cerveau humain contient 170 milliards de cellules. L’analyse nécessite les meilleurs outils. Les scientifiques Lieber Institute coopèrent avec les architectes de la solution AWS pour créer de nouvelles applications d’IA qui mettent un apprentissage en profondeur à la disposition de tous les scientifiques de l’Institut, quelles que soient leurs connaissances codantes.

“Les compétences en IA IA IA fournissent à l’institut la vitesse, la sécurité et l’échelle que l’organisation a pour gérer les innovations de recherche qui changent radicalement les résultats des personnes touchées par les problèmes de santé”, a déclaré Jeff Kratz, vice-président des industries du secteur public et du secteur public des AWS.

Hrdek: une nouvelle limite de l’IA générative pour la conception de médicaments

La pierre angulaire de cette coopération est le développement d’un nouvel outil générateur d’IA appelé renforcement général de l’expression ou des raisins prédits. Le projet est partiellement financé par l’AWS Imagine Grant Grant, qui a accordé au Lieber Institute jusqu’à 200 000 $ en financement illimité et 100 000 $ en crédits promotionnels AWS.

L’objectif du raisin est de résoudre la limitation des médicaments existants à l’état, comme la schizophrénie, qui se concentre souvent uniquement sur une poignée de centaines de gènes de risque participants. Le nouvel outil d’IA concevra de nouvelles structures moléculaires pour des médicaments potentiels basés sur des échantillons connus d’expression génique de ces troubles complexes. Uniquement, le raisin combinera une IA générative pour concevoir de nouveaux médicaments avec une IA prédictive pour évaluer leur efficacité afin de traiter la cause profonde de la maladie.

“Pour tirer le meilleur parti de l’IA, nous avons besoin de superordinateurs solides et nous avons également besoin de nouvelles techniques qui nous permettent d’étirer ces sources autant que possible”, explique le Dr Michael Nagle, scientifique des employés de l’Institut. “Hrdek est une opportunité pour nous de maximiser notre impact sur autant de patients que possible ou autant de conditions que possible.”

La coopération apporte déjà une augmentation significative de l’efficacité. Le Dr Frank Piscotta, un scientifique des employés du Lieber Institute, utilise la technique de la «peinture cellulaire» pour identifier de nouveaux objectifs de médicament. Ce processus génère de très grands ensembles de données et des analyses, qui ont duré une fois près d’une semaine, peut désormais être achevé en environ une demi-heure à AWS.

Références de sources

You might also like