Deskripsi
Deep Genomics berada di garis depan integrasi kecerdasan buatan dengan biologi untuk merevolusi penemuan dan perancangan obat genetik. Dengan memanfaatkan platform BioFM (Biological Foundation Model) milik mereka, Deep Genomics bertujuan untuk mempercepat proses penemuan obat dengan mengidentifikasi target molekuler yang mungkin terabaikan oleh metode tradisional. Platform ini dirancang untuk menghasilkan prediksi yang berbeda yang relevan dengan desain molekuler dan penemuan biologi target, memastikan keandalan dan reproduktibilitas dalam skala besar.
Platform BioFM menggabungkan alur kerja lab-in-the-loop, yang melibatkan perancangan dan penghasilan dataset untuk melatih model dari awal atau melakukan fine-tuning untuk aplikasi tertentu. Pendekatan ini memungkinkan kemajuan cepat dalam penemuan obat, baik secara internal maupun dalam kolaborasi dengan mitra farmasi besar. Kemampuan platform ini didukung oleh sistem informasi dan perangkat lunak yang kuat yang memastikan integrasi AI yang dapat diskalakan dan terintegrasi dalam alur kerja.
Model-model Deep Genomics, seperti BigRNA dan REPRESS, sangat penting dalam memprediksi efek varian genetik dan memahami biologi RNA. BigRNA, misalnya, dilatih pada lebih dari satu triliun sinyal dari dataset pengurutan throughput tinggi, memungkinkan untuk memprediksi efek on-target dan off-target dari obat genetik. REPRESS, di sisi lain, unggul dalam memprediksi pengikatan mikroRNA spesifik tipe sel dan degradasi mRNA, melampaui metode lain dalam berbagai tugas.
Perusahaan ini mengoperasikan fasilitas eksperimental di Toronto dan Cambridge, Massachusetts, di mana para ilmuwan bekerja sama dengan para ahli pembelajaran mesin untuk merancang eksperimen yang mempercepat misi mereka. Deep Genomics dipimpin oleh tim ahli berpengalaman dalam genomik, pengembangan obat, dan AI, termasuk CEO Brian O'Callaghan dan Pendiri Brendan Frey.
Deep Genomics berkantor pusat di Toronto, dengan kantor tambahan di Boston. Lokasi strategis mereka di Distrik Penemuan MaRS menempatkan mereka di jantung pusat teknologi yang berkembang, dikelilingi oleh lembaga penelitian terkemuka dan laboratorium AI.
Fitur Inti Deep Genomics
Penemuan obat genetik yang didorong oleh AI
Platform BioFM untuk desain molekuler
Alur kerja lab-in-the-loop
Model BigRNA untuk biologi RNA
Model REPRESS untuk pengikatan miRNA
Fasilitas eksperimental di Toronto dan Cambridge
Kolaborasi dengan mitra farmasi besar
Sistem perangkat lunak yang kuat untuk integrasi AI
Cara menggunakan Deep Genomics?
Konfigurasi: Siapkan platform BioFM untuk aplikasi tertentu
Gunakan: Manfaatkan model seperti BigRNA dan REPRESS untuk prediksi
Optimalkan: Lakukan fine-tuning model dengan dataset baru
Validasi: Gunakan alur kerja lab-in-the-loop untuk validasi eksperimental
Kasus Penggunaan Deep Genomics
- Penemuan Obat Genetik
- Desain Molekuler
- Penelitian Biologi RNA
- Prediksi Pengikatan miRNA
- Kolaborasi Penemuan Obat

