Розробка ліків – справа дуже складна. Згідно з офіційною статистикою, 90% кандидатів на ліки не проходять випробування вже на першому етапі. Для компаній, які займаються розробкою, цей процес пов’язаний з великими ризиками: він є дуже повільним і коштує мільярди доларів. Google сподівається полегшити цей процес за допомогою своєї останньої моделі штучного інтелекту під назвою TxGemma.
Як працює новий ШІ
Модель TxGemma є наступницею Tx-LLM, яку Google представила в жовтні минулого року для допомоги в розробці ліків. Перша версія викликала значний інтерес з боку дослідників та фармакологічних компаній, які хотіли б мати модель, яку можна використовувати й допрацьовувати для розробки терапевтичних засобів. Тому нове покоління технології ШІ можна навчати на власних даних і для своїх конкретних завдань, повідомляє блог Google.
TxGemma побудована на основі моделей Gemma від Google, але відрізняється тим, що вона навчена допомагати у розробці терапевтичних препаратів. TxGemma може розуміти й прогнозувати властивості терапевтичних препаратів протягом усього процесу розробки. Вона може допомогти дослідникам визначити найбільш перспективні мішені для атаки та передбачити результати клінічних випробувань, щоб менше часу витрачалося даремно.
Нові моделі TxGemma розроблені таким чином, щоб бути універсальними. Вони випускаються в трьох варіантах (фактично розмірах), щоб розробники могли вибрати відповідні моделі залежно від можливостей наявного в них апаратного забезпечення. На вибір доступні версії з 2 мільярдами параметрів, 9 мільярдами параметрів і 27 мільярдами параметрів.
Кожна з них має версію “передбачення”, яка може вирішувати вузькі завдання, такі як класифікація (наприклад, чи перетне молекула гематоенцефалічний бар’єр), регресія (наприклад, передбачення афінності зв’язування ліків), генерація (наприклад, маючи продукт певної реакції, згенерувати набір реагентів для цієї реакції).
“Найбільша модель TxGemma (версія для прогнозування 27B) забезпечує високу продуктивність. Вона не тільки краща або приблизно дорівнює нашій попередній найсучаснішій універсальній моделі (Tx-LLM) майже у всіх завданнях, але й конкурує або перевершує багато моделей, спеціально розроблених для окремих завдань. Зокрема, він перевершує або має порівнянну продуктивність з нашою попередньою моделлю в 64 з 66 завдань (перемагає її в 45), і робить те ж саме зі спеціалізованими моделями в 50 завданнях (перемагає їх в 26)”, – пише Google.
На додаток до моделей TxGemma, Google також випустила моделі TxGemma-Chat з конфігураціями параметрів 9B і 27B. Особливістю цих моделей є те, що дослідники можуть попросити модель поділитися міркуваннями щодо своїх висновків і відповісти на складні питання. Такі розмови можуть допомогти дослідникам значно пришвидшити розробку терапевтичних препаратів.
Google також анонсував Agentic-Tx на базі Gemini 2.0 Pro. Agentic-Tx спрямований на подолання обмежень, пов’язаних з актуальною зовнішньою інформацією та багатокроковими міркуваннями. Він оснащений 18 інструментами, які допомагають дослідникам досягати поставлених цілей, у тому числі:
- TxGemma як інструмент для багатокрокових міркувань.
- Загальні інструменти пошуку в PubMed, Вікіпедії та Інтернеті.
- Спеціальні молекулярні інструменти.
- Інструменти для генів і білків.
Користуватися цими моделями може будь-хто, оскільки вони опубліковані відкрито на Vertex AI Model Garden та Hugging Face. Google каже, що вони є відкритими, тому компанія очікує, що спільнота буде продовжувати експериментувати з ними й публікувати будь-які зроблені поліпшення. Така колективність дозволить розробляти терапевтичні методи ще швидше, щоб врятувати більше життів.
Поради лікарів, результати нових медичних досліджень, історії пацієнтів і теми профілактики хвороб. Усе про здоровий спосіб життя, медицину та самопочуття — читайте в розділі «Здоров’я».