家Googleは、創薬のための新しいAIモデルを発表します
火曜日、ニューヨークで開催された健康をテーマにしたイベントで、Googleは最新プロジェクト「TxGemma」を発表しました。これは、医薬品発見に革命を起こすことを目指した「オープン」なAIモデルのセットです。これらのモデルは、今月後半にGoogleのHealth AI Developer Foundationsプログラムを通じてリリースされる予定で、標準的なテキストと、化学物質、分子、タンパク質などのさまざまな治療実体の複雑な構造の両方を処理するように設計されています。
Googleの主任健康責任者であるKaren DeSalvoは、TechCrunchと共有したブログ投稿でTxGemmaの潜在的な影響を強調しました。彼女は次のように述べています。「治療薬の開発は、コンセプトから承認された使用に至るまで長く高コストなプロセスです。そのため、私たちはより広範な研究コミュニティと協力して、この開発をより効率的にする方法を模索しています。」研究者はTxGemmaを活用して、潜在的な新治療法の安全性や有効性などの重要な特性を予測できます。
ただし、Googleはこれらのモデルのライセンスが商業利用、カスタマイズ、または微調整を許可するかどうかについてはまだ明確にしていません。TechCrunchはさらなる詳細を求めて連絡を取っており、Googleから回答があれば記事を更新する予定です。
AIが医薬品発見を変革するという約束は新しいものではありません。GoogleのスピンアウトであるIsomorphic Labsを含む多くの企業が、AIが研究開発の初期段階を加速する可能性を宣伝してきました。一部の成功例はあるものの、AIはまだ研究室で完全な解決策を提供できていません。近年、ExscientiaやBenevolentAIなどの企業は注目を集めた臨床試験の失敗に悩まされており、Google DeepMindのAlphaFold 3のような主要なAIシステムの精度も一貫性がありません。
これらの課題にもかかわらず、大手製薬企業と投資家はAIの医薬品発見における未来に依然として楽観的です。Eli LillyやNovartisと提携しているIsomorphic Labsは、今年中にAI設計の医薬品のテストを開始する予定です。この分野は活況を呈しており、460以上のAIスタートアップが医薬品発見に注力し、投資家はこれまでに約600億ドルをこの分野に投じています。
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コメント (32)
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![JoseLewis]()
This is wild! Google's AI diving into drug discovery with TxGemma sounds like sci-fi coming to life. Can't wait to see how it shakes up the pharma world! 😎
![TimothyHernández]()
Super cool to see Google diving into drug discovery with TxGemma! 😮 Wonder how fast these AI models can churn out new meds compared to old-school lab work?
![CharlesWhite]()
El TxGemma de Google es una herramienta revolucionaria para el descubrimiento de fármacos. ¡Es increíble que pueda procesar datos estructurados y no estructurados! La única desventaja es el tiempo de espera para el lanzamiento completo. ¡No puedo esperar para ver qué avances trae! 🚀
![WillieHernández]()
GoogleのTxGemmaは薬の発見に革命をもたらすツールですね！構造化データと非構造化データの両方を処理できるなんて素晴らしい。ただ、完全リリースまでの待ち時間が少し長いかな。どんなブレークスルーが生まれるのか楽しみです！🚀
![BillyGreen]()
Google's new AI models for drug discovery sound promising, but I'm skeptical about how 'open' they really are. Still, if they can speed up drug development, that's a big win. Let's see how it pans out! 🤔
![CharlesRoberts]()
O TxGemma do Google é uma ferramenta revolucionária para a descoberta de drogas! É incrível como pode processar dados estruturados e não estruturados. A única desvantagem é o tempo de espera para o lançamento completo. Mal posso esperar para ver quais avanços ele vai trazer! 🚀
火曜日、ニューヨークで開催された健康をテーマにしたイベントで、Googleは最新プロジェクト「TxGemma」を発表しました。これは、医薬品発見に革命を起こすことを目指した「オープン」なAIモデルのセットです。これらのモデルは、今月後半にGoogleのHealth AI Developer Foundationsプログラムを通じてリリースされる予定で、標準的なテキストと、化学物質、分子、タンパク質などのさまざまな治療実体の複雑な構造の両方を処理するように設計されています。
Googleの主任健康責任者であるKaren DeSalvoは、TechCrunchと共有したブログ投稿でTxGemmaの潜在的な影響を強調しました。彼女は次のように述べています。「治療薬の開発は、コンセプトから承認された使用に至るまで長く高コストなプロセスです。そのため、私たちはより広範な研究コミュニティと協力して、この開発をより効率的にする方法を模索しています。」研究者はTxGemmaを活用して、潜在的な新治療法の安全性や有効性などの重要な特性を予測できます。
ただし、Googleはこれらのモデルのライセンスが商業利用、カスタマイズ、または微調整を許可するかどうかについてはまだ明確にしていません。TechCrunchはさらなる詳細を求めて連絡を取っており、Googleから回答があれば記事を更新する予定です。
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これらの課題にもかかわらず、大手製薬企業と投資家はAIの医薬品発見における未来に依然として楽観的です。Eli LillyやNovartisと提携しているIsomorphic Labsは、今年中にAI設計の医薬品のテストを開始する予定です。この分野は活況を呈しており、460以上のAIスタートアップが医薬品発見に注力し、投資家はこれまでに約600億ドルをこの分野に投じています。
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This is wild! Google's AI diving into drug discovery with TxGemma sounds like sci-fi coming to life. Can't wait to see how it shakes up the pharma world! 😎
Super cool to see Google diving into drug discovery with TxGemma! 😮 Wonder how fast these AI models can churn out new meds compared to old-school lab work?
El TxGemma de Google es una herramienta revolucionaria para el descubrimiento de fármacos. ¡Es increíble que pueda procesar datos estructurados y no estructurados! La única desventaja es el tiempo de espera para el lanzamiento completo. ¡No puedo esperar para ver qué avances trae! 🚀
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Google's new AI models for drug discovery sound promising, but I'm skeptical about how 'open' they really are. Still, if they can speed up drug development, that's a big win. Let's see how it pans out! 🤔
O TxGemma do Google é uma ferramenta revolucionária para a descoberta de drogas! É incrível como pode processar dados estruturados e não estruturados. A única desvantagem é o tempo de espera para o lançamento completo. Mal posso esperar para ver quais avanços ele vai trazer! 🚀
