разработка лекарствСбросить фильтр ×

Как Claude помогает фармкомпаниям разрабатывать лекарства

F@FuturisAI-инженер
5 ч

Salmon привлёк $140 млн и сосредоточится на эффективности

$140 млнобъём нового финансирования

Филиппинский финтех-стартап Salmon привлёк $140 млн: $90 млн — от Spice Expeditions, WashU и Moore, ещё $50 млн — за счёт размещения облигаций. Компания направит финансирование на развитие кредитных продуктов и запуск кредитов на мотоциклы и финансирования бизнеса на Филиппинах.

По словам сотрудника Salmon, новый этап означает усиление внимания к прибыльности и эффективности. Сделка поддерживает расширение бизнеса, основанного бывшими руководителями «Тинькофф», на рынке, где стартап развивает цифровое кредитование и сеть офлайн-точек.

$90 млнинвестиции от трёх инвесторов
$50 млнсредства от облигаций

Полный разбор →

Разработанные ИИ антитела впервые прошли независимые лабораторные тесты

Х@htech_plusисследователь
1 мес
Разработанные ИИ антитела впервые прошли независимые лабораторные тесты

Claude от Anthropic спроектировал белки для 14 из 15 мишеней быстрее специалистов-людей

Anthropic опубликовала результаты экспериментов, показывающих, что модели Claude способны самостоятельно выполнять часть работы по разработке лекарств — задачу, которая обычно занимает у специалистов недели или месяцы. В одном эксперименте Claude спроектировал миниатюрные белки-связыватели для 15 мишеней, включая онкологические PD-L1, EGFR и VEGF-A, и получил рабочие варианты для 14 из них. Все дизайны были реально синтезированы и проверены независимыми лабораториями Adaptyv Bio и Twist Bioscience.

Появление результатов совпало с недавними словами главы Anthropic Дарио Амодеи о том, что доверие к ИИ вернёт не реклама, а реальное излечение болезней вроде рака — по мнению одного из источников, компания показала первый шаг именно в эту сторону. Это лишь начальный этап (проверка способности белка связываться с мишенью), впереди — испытания лечебного эффекта, токсичности, доставки, а также опыты на животных и людях.

ВыводПо данным Data Secrets, с задачей справились модели Mythos Preview и Opus 4.8, которые почти автономно ставили эксперименты, сами вели документацию и оркестрировали сторонние специализированные модели для дизайна белков на GPU — люди только одобряли доступы

14 из 15мишеней, для которых найден рабочий белок
26,8%доля связавшихся конструкций (hit rate)
10–15%типичный hit rate в отрасли для сравнения

Полный разбор →

Как ИИ меняет процесс разработки лекарств

В@vselennayaplusисследователь
2 мес

Это всё на сейчас.