Metanova Labs: Bittensor cách mạng hóa quá trình khám phá thuốc với sàng lọc ảo phi tập trung, các phản ứng tổ hợp mở rộng khả năng lên đến 65 tỷ, và các ưu đãi kép thúc đẩy đổi mới | TWIST

Key takeaways

• Bittensor là một mạng lưới phi tập trung sử dụng phần thưởng tiền điện tử để khuyến khích các đóng góp cho mô hình AI và tính toán.
• Mạng lưới này có thể hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm phát hiện thuốc và thuê tài nguyên tính toán.
• Các subnet trong Bittensor có ba tác nhân chính: chủ sở hữu/operator của subnet, thợ đào và người xác thực.
• Quá trình phát hiện thuốc hiện tại rất tốn kém và mất nhiều thời gian, thường được mô tả là đang ở trong tình trạng khủng hoảng.
• Metanova Labs đã ra mắt một bằng chứng khái niệm cho sàng lọc ảo phi tập trung, tiên phong trong cách tiếp cận này trong phát hiện thuốc.
• Cơ chế khuyến khích kép trong mạng cho phép thợ đào gửi các phân tử hoặc cạnh tranh với các thuật toán tìm kiếm hóa học.
• Quy trình chọn lọc nhiệt trong phát triển thuốc đánh giá các bài nộp về khả năng độc hại và hiệu quả.
• Các phản ứng tổ hợp có thể mở rộng tập dữ liệu của các phân tử tiềm năng lên khoảng 65 tỷ khả năng.
• Phát triển thuốc liên quan đến việc giảm rủi ro tài sản và tạo ra tài sản trí tuệ ở nhiều giai đoạn.
• Sự phức tạp của phát triển thuốc yêu cầu phải tinh chỉnh và thử nghiệm để đảm bảo an toàn và hiệu quả.
• Y học cá nhân hóa là rất quan trọng do sự khác biệt trong phản ứng của các cá nhân với các phương pháp điều trị.
• Các mạng lưới phi tập trung như Bittensor có thể đơn giản hóa quá trình phát hiện thuốc bằng cách khuyến khích sự sáng tạo toàn cầu.

Guest intro

Micaela Bazo là Giám đốc điều hành của Metanova Labs, công ty biotech gốc crypto đứng sau NOVA, Bittensor Subnet 68, một mạng lưới AI phi tập trung huy động phát hiện thuốc để sàng lọc hàng tỷ phân tử chống lại các mục tiêu protein. Nền tảng của cô đã sàng lọc 4,8 triệu phân tử trên 7.000 mục tiêu, tăng tốc việc xác định các liệu pháp mới cho các trạng thái tâm lý như tâm trạng và phần thưởng. Metanova nhằm mục đích giảm một nửa chi phí phát hiện thuốc bằng cách thay thế mô hình thử nghiệm và sai chậm chạp của Big Pharma bằng tối ưu hóa AI phân tán.

The structure and purpose of Bittensor

• Bittensor là một mạng lưới phi tập trung khuyến khích các đóng góp cho mô hình AI và tính toán thông qua phần thưởng tiền điện tử.

  — Metanova Labs

• Mạng lưới hỗ trợ một loạt các ứng dụng, bao gồm phát hiện thuốc và thuê tính toán.

• Một trong những điều làm cho nó trở nên độc đáo là thực tế bạn có thể sử dụng mạng này để đào tạo bất kỳ loại trường hợp sử dụng AI nào.

  — Metanova Labs

• Mô hình hoạt động của Bittensor dựa trên việc thưởng cho các đóng góp AI hữu ích.

• Tính linh hoạt của mạng lưới cho thấy tác động tiềm năng của nó trên nhiều ngành công nghiệp.

• Hiểu biết về các mạng lưới phi tập trung là rất quan trọng để nắm bắt vai trò của Bittensor trong AI.

• Các subnet hoạt động với ba tác nhân chính: chủ sở hữu/operator của subnet, thợ đào và người xác thực.

• Bạn có chủ sở hữu/operator của subnet, thợ đào và người xác thực, mỗi người đóng vai trò quan trọng.

  — Metanova Labs

The crisis in drug discovery

• Phát hiện thuốc được mô tả là đang trong tình trạng khủng hoảng do chi phí cao và thời gian dài.

• Hầu hết mọi người đang mô tả nó là đang trong tình trạng khủng hoảng với chi phí trung bình cho một loại thuốc khoảng 2,6 tỷ USD và mất khoảng mười năm.

  — Metanova Labs

• Quy trình truyền thống tốn kém và mất nhiều thời gian, cần các giải pháp đổi mới.

• Các mạng lưới phi tập trung như Bittensor cung cấp các giải pháp tiềm năng để đơn giản hóa quá trình phát hiện thuốc.

• Metanova Labs đang tiên phong trong cách tiếp cận phi tập trung để giải quyết những thách thức này.

• Nhu cầu về các giải pháp đổi mới được nhấn mạnh bởi những vấn đề đáng kể trong ngành dược phẩm.

• Trạng thái hiện tại của phát hiện thuốc nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giải quyết vấn đề phi tập trung.

• Hiểu biết về những thách thức trong quy trình phát hiện thuốc truyền thống là rất cần thiết để đánh giá các cách tiếp cận mới.

Decentralized virtual screening

• Metanova Labs đã ra mắt một bằng chứng khái niệm cho sàng lọc ảo phi tập trung.

• Chúng tôi đã ra mắt vào ngày 1 tháng 3 và đó là một bằng chứng khái niệm về việc thực hiện điều này theo cách phi tập trung.

  — Metanova Labs

• Cách tiếp cận này chưa từng được thử nghiệm trước đây, cho thấy tính tiên phong của nó.

• Sàng lọc ảo phi tập trung nhằm cải thiện quá trình phát hiện thuốc thông qua các phương pháp đổi mới.

• Các cơ chế khuyến khích kép tăng cường quy trình sàng lọc ảo.

• Thợ đào có thể gửi các phân tử hoặc cạnh tranh bằng cách sử dụng các thuật toán tìm kiếm hóa học.

• Các thợ đào của chúng tôi hoặc là đang gửi các phân tử quan tâm hoặc cạnh tranh trên các thuật toán tìm kiếm hóa học.

  — Metanova Labs

• Cách tiếp cận đổi mới này tận dụng các phương pháp phi tập trung và khuyến khích.

The role of combinatorial reactions in drug discovery

• Các phản ứng tổ hợp có thể mở rộng tập dữ liệu của các phân tử tiềm năng một cách đáng kể.

• Chúng tôi bắt đầu với một tập dữ liệu gồm một tỷ phân tử và mở rộng nó lên khoảng 65 tỷ khả năng.

  — Metanova Labs

• Sự mở rộng này cho thấy quy mô của các khả năng trong phát hiện thuốc.

• Cách tiếp cận đổi mới nhấn mạnh việc tổng hợp các phân tử mới thông qua hóa học tổ hợp.

• Hiểu biết về hóa học tổ hợp là rất quan trọng để đánh giá vai trò của nó trong phát hiện thuốc.

• Tiềm năng cho phát hiện thuốc được nâng cao rất nhiều bằng cách mở rộng tập dữ liệu.

• Cách tiếp cận này cung cấp một góc nhìn định lượng về quy mô của các khả năng.

• Sự mở rộng tập dữ liệu nhấn mạnh tính đổi mới trong các phương pháp của Metanova Labs.

The process of derisking assets and generating IP

• Phát triển thuốc liên quan đến việc giảm rủi ro tài sản và tạo ra tài sản trí tuệ.

• Đây là một trò chơi giảm rủi ro tài sản và tạo ra IP.

  — Metanova Labs

• Tạo ra IP và quản lý rủi ro là các chiến lược cần thiết trong phát triển thuốc.

• Cách tiếp cận chiến lược nhấn mạnh tầm quan trọng của quản lý rủi ro trong biotech.

• Hiểu biết về những phức tạp của phát triển thuốc là rất cần thiết để đánh giá các chiến lược này.

• Quy trình giảm rủi ro tài sản là cơ bản cho việc phát triển thuốc thành công.

• Tạo ra IP là một thành phần chính trong cách tiếp cận chiến lược của ngành biotech.

• Sự hiểu biết này cung cấp một lời giải thích rõ ràng về các cách tiếp cận chiến lược trong phát triển thuốc.

The complexity of drug development

• Phát triển thuốc là một quy trình phức tạp yêu cầu phải tinh chỉnh và thử nghiệm.

• Ý tưởng là cải thiện so với những gì sẽ là ngẫu nhiên, tăng tốc việc tìm ra các phương pháp chữa trị.

  — Metanova Labs

• Thử nghiệm lặp lại là cần thiết để đảm bảo an toàn và hiệu quả trong các phương pháp điều trị.

• Y học cá nhân hóa là rất quan trọng do sự phản ứng khác nhau của từng cá nhân.

• Sự phức tạp của phát triển thuốc nhấn mạnh nhu cầu về các giải pháp đổi mới.

• Hiểu biết về những thách thức trong việc đạt được các phương pháp điều trị hiệu quả là rất cần thiết.

• Sự cần thiết của việc tinh chỉnh và thử nghiệm nhấn mạnh tính lặp lại của phát triển thuốc.

• Sự hiểu biết này giải thích những thách thức phải đối mặt trong việc đạt được các phương pháp điều trị hiệu quả.

                  **Disclosure:** Bài viết này đã được chỉnh sửa bởi Nhóm Biên tập. Để biết thêm thông tin về cách chúng tôi tạo ra và xem xét nội dung, hãy xem Chính sách Biên tập của chúng tôi.