Metanova Labs: Bittensor революціонізує відкриття ліків за допомогою децентралізованого віртуального скринінгу, комбінаційні реакції розширюють можливості до 65 мільярдів, а подвійні стимули стимулюють інновації | TWIST

Ключові висновки

• Bittensor — це децентралізована мережа, яка використовує криптостимули, щоб винагороджувати внески в AI-моделі та обчислення.
• Мережа може підтримувати різноманітні застосунки, зокрема пошук ліків і оренду обчислювальних ресурсів.
• Субмережі в Bittensor охоплюють три основні ролі: власники/оператори субмереж, майнери та валідатори.
• Процес пошуку ліків наразі є дорогим і тривалим, його часто описують як такий, що перебуває в стані кризи.
• Metanova Labs запустила proof of concept для децентралізованого віртуального скринінгу, започаткувавши цей підхід у сфері пошуку ліків.
• Два механізми стимулювання в мережі дозволяють майнерам подавати молекули або змагатися з алгоритмами хімічного пошуку.
• Процес «heat picking» у розробці ліків оцінює подання на потенційну токсичність і ефективність.
• Комбінаторні реакції можуть розширити датасет потенційних молекул приблизно до 65 мільярдів можливостей.
• Розробка ліків включає зниження ризиків активів і генерацію інтелектуальної власності на різних етапах.
• Складність розробки ліків потребує доопрацювання та тестування, щоб забезпечити безпеку й ефективність.
• Персоналізована медицина має вирішальне значення через різні відповіді людей на лікування.
• Децентралізовані мережі на кшталт Bittensor можуть оптимізувати процес пошуку ліків, стимулюючи глобальну креативність.

Гостьовий вступ

Мікаела Бацо є CEO Metanova Labs, крипто-орієнтованої біотех-компанії, що стоїть за NOVA, Bittensor Subnet 68 — децентралізованою мережею AI, яка crowdsources пошук ліків, щоб просівати мільярди молекул проти білкових мішеней. Її платформа вже просканувала 4,8 мільйона молекул за 7,000 мішенями, прискоривши ідентифікацію нових терапевтичних рішень для ментальних станів на кшталт настрою та винагороди. Metanova прагне скоротити витрати на розробку ліків удвічі, замінивши повільну модель Big Pharma «проб і помилок» розподіленою оптимізацією на основі AI.

Структура та призначення Bittensor

• Bittensor — це децентралізована мережа, яка стимулює внески в AI-моделі та обчислення за допомогою криптонагород.

  — Metanova Labs

• Мережа підтримує широкий спектр застосунків, зокрема пошук ліків і оренду обчислювальних ресурсів.

• Одне з того, що робить її надзвичайно унікальною, — це те, що ви можете використовувати цю мережу для навчання будь-якого типу AI-кейсів.

  — Metanova Labs

• Операційна модель Bittensor базується на винагороді за корисні AI-внески.

• Універсальність мережі демонструє її потенційний вплив у багатьох індустріях.

• Розуміння децентралізованих мереж є критично важливим для осмислення ролі Bittensor в AI.

• Субмережі працюють за участі трьох основних ролей: власників/операторів субмереж, майнерів і валідаторів.

• У вас є власник/оператор субмережі, майнери та валідатори — і кожен відіграє критично важливу роль.

  — Metanova Labs

Криза в пошуку ліків

• Пошук ліків описують як такий, що перебуває в стані кризи, через високі витрати та довгі строки.

• Більшість людей описує це як стан кризи: середній препарат коштує близько $2.6 мільярда і розробляється протягом десяти років.

  — Metanova Labs

• Традиційний процес є дорогим і тривалим, тож потрібні інноваційні рішення.

• Децентралізовані мережі на кшталт Bittensor пропонують потенційні рішення, щоб оптимізувати пошук ліків.

• Metanova Labs запроваджує децентралізований підхід, щоб вирішити ці виклики.

• Потреба в інноваційних рішеннях підкреслюється суттєвими проблемами у фармацевтичній індустрії.

• Поточний стан пошуку ліків демонструє важливість децентралізованого вирішення проблем.

• Розуміння викликів у традиційних процесах пошуку ліків є важливим для сприйняття нових підходів.

Децентралізований віртуальний скринінг

• Metanova Labs запустила proof of concept для децентралізованого віртуального скринінгу.

• Ми запустили 1 березня, і це був proof of concept того, як зробити це децентралізовано.

  — Metanova Labs

• Цей підхід ніколи раніше не застосовували, що підкреслює його першопрохідний характер.

• Децентралізований віртуальний скринінг має на меті покращити пошук ліків за допомогою інноваційних методів.

• Два механізми стимулювання підсилюють процес віртуального скринінгу.

• Майнери можуть подавати молекули або змагатися, використовуючи алгоритми хімічного пошуку.

• Наші майнери або подають молекули, які становлять інтерес, або змагаються за допомогою алгоритмів хімічного пошуку.

  — Metanova Labs

• Цей інноваційний підхід використовує децентралізовані методи та стимулювання.

Роль комбінаторних реакцій у пошуку ліків

• Комбінаторні реакції можуть суттєво розширити датасет потенційних молекул.

• Ми почали з датасету в один мільярд молекул і розширили його приблизно до 65 мільярдів можливостей.

  — Metanova Labs

• Це розширення демонструє масштаб можливостей у пошуку ліків.

• Інноваційний підхід наголошує на синтезі нових молекул через комбінаторну хімію.

• Розуміння комбінаторної хімії є критично важливим для розуміння її ролі в пошуку ліків.

• Потенціал пошуку ліків значно посилюється завдяки розширенню датасету.

• Цей підхід надає кількісну перспективу масштабу можливостей.

• Розширення датасету підкреслює інноваційність методів Metanova Labs.

Процес зниження ризиків активів і генерації IP

• Розробка ліків включає зниження ризиків активів і генерацію інтелектуальної власності.

• Це гра зі зниження ризиків активів та генерації IP.

  — Metanova Labs

• Створення IP та управління ризиками — це важливі стратегії в розробці ліків.

• Стратегічний підхід підкреслює важливість управління ризиками в біотехнологіях.

• Розуміння складнощів розробки ліків є критично важливим для осмислення цих стратегій.

• Процес зниження ризиків активів є фундаментальним для успішної розробки ліків.

• Генерація IP — ключовий компонент стратегічного підходу біотех-індустрії.

• Це розуміння чітко пояснює стратегічні підходи в розробці ліків.

Складність розробки ліків

• Розробка ліків — складний процес, що потребує доопрацювання та тестування.

• Ідея в тому, щоб покращити результат порівняно з тим, що було б випадковим, пришвидшуючи рух до ліків.

  — Metanova Labs

• Ітераційне тестування необхідне, щоб забезпечити безпеку й ефективність лікування.

• Персоналізована медицина має вирішальне значення через різні індивідуальні відповіді.

• Складність розробки ліків підкреслює потребу в інноваційних рішеннях.

• Розуміння викликів досягнення ефективних методів лікування є суттєвим.

• Необхідність доопрацювання та тестування підкреслює ітеративний характер розробки ліків.

• Це розуміння пояснює труднощі, з якими стикаються під час досягнення ефективних методів лікування.

                  **Розкриття інформації:** Ця стаття була відредагована Редакційною командою. Щоб дізнатися більше про те, як ми створюємо та перевіряємо контент, див. нашу Редакційну політику.