QIAGEN und NVIDIA treiben KI-gestützte Wirkstoffforschung mit graphbasierter KI und kuratiertem Bioinformatikwissen voran
Ziel ist es, die Ermittlung von Krankheitsmechanismen, therapeutischen Zielen und Biomarkern zu beschleunigen
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QIAGEN kündigte an, dass der Bioinformatikbereich QIAGEN Digital Insights mit seinen kuratierten Wissensdatenbanken und seiner Bioinformatik-Expertise NVIDIA Accelerated Computing und die NVIDIA BioNeMo-Plattform integrieren wird, um Forschern zu helfen, KI in der Arzneimittelforschung effektiver einzusetzen.
Die Integration soll Pharma- und Biotech-Forschern helfen, die Biologie von Krankheiten besser zu verstehen, vielversprechende therapeutische Ziele zu identifizieren und Biomarker zu finden, die eine schnellere und effektivere Entwicklung neuer Medikamente ermöglichen.
Die Entdeckung von Arzneimitteln hängt von der Verknüpfung großer Mengen komplexer biologischer Informationen ab, darunter Gene, Krankheiten, Stoffwechselwege, Wirkstoffe und klinische Daten. Für viele Forschungsteams besteht die Herausforderung darin, die relevantesten Verbindungen in den wachsenden Datenmengen zu finden, um zu verstehen, warum sie von Bedeutung sind, und um zu beurteilen, ob eine KI-generierte Erkenntnis durch eine glaubwürdige Biologie unterstützt wird.
QIAGEN und NVIDIA arbeiten daran, diese Herausforderung durch graphbasierte KI zu bewältigen. Dieser Ansatz wendet Such- und Schlussfolgerungstechniken auf biomedizinische Wissensgraphen an, die es Forschern ermöglichen, Beweise über biologische Systeme hinweg zu erforschen und einen Weg zu agentenbasierten, mehrstufigen Arbeitsabläufen für die Arzneimittelentdeckung zu unterstützen.
"QIAGEN Digital Insights hat mehr als 25 Jahre damit verbracht, die biomedizinische Wissensbasis aufzubauen, auf die sich Forscher bei der Interpretation komplexer biologischer Zusammenhänge verlassen", sagte Nitin Sood, Senior Vice President und Leiter des Produktportfolios & Innovation bei QIAGEN. "Durch die Zusammenarbeit mit NVIDIA können wir die Wirkung dieses Wissens beschleunigen, indem wir es mit fortschrittlicher KI kombinieren, um unseren Kunden zu helfen, kritische Schritte in der Arzneimittelforschung zu verbessern, von der Target-Identifizierung bis zur Biomarker-Forschung und Hypothesenbildung."
Die Zusammenarbeit soll praktische Anwendungen im gesamten Lebenszyklus der Arzneimittelentdeckung unterstützen, einschließlich der Identifizierung und Validierung von Targets, der Umwidmung von Medikamenten, der Entdeckung von Biomarkern, der Analyse von Signalwegen und der Erstellung von Hypothesen aus Multi-omics-Daten. Durch die Kombination von kuratiertem biomedizinischem Wissen, graphbasierter KI und beschleunigtem Computing will QIAGEN Forschungsteams dabei helfen, aus komplexen Daten besser informierte Forschungsentscheidungen zu treffen.
Erste Pilotprogramme werden ausgewählten pharmazeutischen und biotechnologischen Partnern zur Verfügung gestellt, wobei eine breitere Verfügbarkeit dieser neuen Lösungen nach der Validierung erwartet wird.
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