两家公司在人工智能驱动的药物发现中结合了机器学习和脱氧核糖核酸编码库技术
私人公司ZebiAI Therapeutics，Inc .宣布与位于加州山景城的Google Accelerated Science (GAS)达成多年服务和合作协议，专注于机器学习的应用，加速小分子疗法的认可。ZebiAI Therapeutics的成立是为了应用机器学习和DEL技术彻底改变靶点和候选药物的识别方法。
“通过严格的测试和创新，我们的科学家展示了将机器学习与DNA编码的文库筛选数据相结合的能力，以增强潜在客户的发现和优化。”
通过Chemome(“化学属的Israi OME”)倡议，ZebiAI和GAS专注于与学术研究人员合作，进一步表征和全面研究蛋白质的功能，并验证新的治疗靶点。对成千上万种蛋白质的研究仍然有限，或者缺乏对其功能和/或与疾病病理生理学的相关性的理解。因此，在未开发的蛋白质形成中，重大的科学进展尚待开发。ZebiAI与GAS合作，通过应用机器学习和DEL技术加速候选药物的发现，为学术界开发了数千种具有新靶点的化学探针分子。
“迫切需要更好的化学探针来了解疾病的途径，这是药物开发的第一步。我们很高兴与ZebiAI一起进行机器学习研究，这样Chemome就可以解决这个重要的问题。”燃气公司产品管理总监杰森米勒说。“我们希望Chemome能够激发重要的生物学新发现，并最终加速新的治疗发现。”
ZebiAI的CSO Christelle Huguet表示：“通过严格的测试和创新，我们的科学家展示了将机器学习与DNA编码的文库筛选数据相结合的能力，以增强潜在客户的发现和优化。“由于应用于DEL数据的机器学习方法不依赖于蛋白质结构信息，ZebiAI的方法也为AI驱动的药物发现打开了更多的目标空间。”
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