Biontech will mit KI schneller personalisierte Medizin entwickeln
Kurz & Knapp
- Biontech und seine KI-Tochter InstaDeep stellten auf einem "AI Day" ihre Strategie vor, künstliche Intelligenz in die Entwicklung von Impfstoffen und Krebstherapien zu integrieren, um personalisierte Impfstoffe und zielgerichtete Therapien voranzutreiben.
- Ein Schwerpunkt ist die DeepChain-Plattform, die verschiedene Omics-Daten für das Medikamentendesign nutzt und bereits erfolgreich eingesetzt wurde. Zudem wurde der Supercomputer Kyber vorgestellt, der nahezu Exascale-Leistung erreichen soll.
- Der spezialisierte KI-Assistent Laila, basierend auf Metas Llama 3.1, soll Routineaufgaben in der experimentellen Biologie automatisieren und als Produktivitätsbeschleuniger dienen. Weitere Schwerpunkte sind neuartige KI-Modelle zur Proteinsequenzgenerierung und die Unterstützung in verschiedenen Bereichen der Immuntherapie-Pipeline.
Biontech und seine KI-Tochter InstaDeep stellen ihre KI-Strategie vor. Neue Modelle und Supercomputer sollen die Entwicklung von Impfstoffen und Krebstherapien beschleunigen.
Biontech und seine KI-Tochter InstaDeep haben auf einem "AI Day" genannten Event ihre Strategie zur Integration von künstlicher Intelligenz in die Entwicklung von Impfstoffen und Krebstherapien vorgestellt. Mit dem Londoner Tochterunternehmen InstaDeep als hauseigenem KI-Spezialisten wolle man den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Entwicklung personalisierter Impfstoffe und zielgerichteter Therapien vorantreiben.
Ein Schwerpunkt der Zusammenarbeit ist die DeepChain-Plattform, die verschiedene Omics-Daten für das Design von Medikamenten nutzt. Laut Biontech wurde die Plattform bereits in mehreren Projekten erfolgreich eingesetzt, darunter die mRNA-kodierte Antikörperplattform RiboMab. DeepChain steht auch für externe Partnerschaften zur Verfügung.
Biontech stellte zudem einen neuen Supercomputer namens Kyber vor, der nahezu Exascale-Leistung erreichen soll. Damit will das Unternehmen Berechnungen im großen Maßstab durchführen können.
KI-Assistent Laila für Routineaufgaben im Labor
Wie die Financial Times berichtet, haben Biontech und InstaDeep einen spezialisierten KI-Assistenten namens Laila entwickelt. Dieser basiert auf dem Open-Source-Modell Llama 3.1 von Meta und verfügt über detailliertes biologisches Wissen.
Das System soll etwa Routineaufgaben in der experimentellen Biologie automatisieren, wie die Analyse und Segmentierung von DNA-Sequenzen sowie die Visualisierung von Versuchsergebnissen.
Laila soll sich auch mit Laborgeräten verbinden und laufende Experimente oder von Robotern ausgeführte Aufgaben überwachen und sogar Gerätefehler melden. Laut Karim Beguir, CEO von InstaDeep, ist Laila ein Produktivitätsbeschleuniger und kein Versuch einer vollständigen KI-Automatisierung.
Ein weiterer Schwerpunkt sind neuartige KI-Modelle zur Proteinsequenzgenerierung, sogenannte Bayesian Flow Networks (BFN). Diese sollen bei der Entwicklung neuer Wirkstoffe helfen.
KI soll zudem in verschiedenen Bereichen der Immuntherapie-Pipeline unterstützen. Dazu gehören die Immunhistochemie, DNA/RNA-Sequenzierung, Proteomik, Proteindesign und funktionelle Validierung im Labor.
Google Deepmind an einem Wissenschafts-LLLM
Auch andere Technologieunternehmen arbeiten an KI-Assistenten für die wissenschaftliche Forschung. Google DeepMind entwickelt laut seines CEO Demis Hassabis ein "wissenschaftliches Sprachmodell", das als Forschungsassistent fungieren und Wissenschaftlern helfen soll, den Ausgang von Experimenten vorherzusagen.
In den kommenden Jahren sollen die von DeepMind entwickelten Tools Experimente auf Basis einer gegebenen Hypothese vorschlagen und entwerfen sowie Wissenschaftlern eine probabilistische Sicht auf den potenziellen Erfolg oder Misserfolg eines vorgeschlagenen Experiments geben, so Hassabis gegenüber der Financial Times.
Hassabis und Google betreiben das im März 2022 gegründete medizinische KI-Start-up Isomorphic Labs, das sich auf die KI-gestützte Entwicklung neuer Wirkstoffe und Medikamente spezialisiert hat. Es konnte Anfang des Jahres zwei erste Großkunden gewinnen.
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