Agencias. PYC Therapeutics anunció su intención de trabajar con Google Cloud y otros socios especializados con el objetivo de desarrollar modelos de aprendizaje automático que creen una nueva generación de medicamentos de precisión, tras una inversión inicial de 10 mdd, imprescindibles para desarrollar el proyecto en un plazo de doce meses.
En concreto, el proyecto buscará aprovechar los datos de medicina patentados por la misma empresa para predecir las secuencias y las estructuras óptimas de los nuevos fármacos. Toda esta información se almacenará en la plataforma de inteligencia artificial (IA) de Google Cloud. Desde la compañía aseguran que “el proyecto mantiene una fuerte integración entre las dimensiones computacional (in silico) y biológica (in vitro) para el descubrimiento de nuevos medicamentos”.
La colaboración contará con otros socios especializados, que participarán mediante una tarifa inicial de 4.5 mdd, ya que podrán acceder al conjunto de datos y capacidades patentados por PYC. Entre ellos se encuentran GoPomelo, Pte LD y un vehículo de propósito especial creado expresamente para implementar el proyecto.
Dentro de este pacto, Google se beneficiará mediante la retención del derecho a publicar el proceso utilizado para diseñar, alojar y ejecutar los modelos de aprendizaje automático que utiliza la plataforma de inteligencia artificial desplegada en la compañía. PYC añade que financiará “el proyecto con las reservas de capital de trabajo existentes”.
Cabe mencionar que PYC Therapeutics es una empresa de biotecnología en etapa clínica que crea y genera nuevas terapias de ARN para mejorar la vida de pacientes con enfermedades genéticas. En concreto, la empresa utiliza su plataforma patentada de administración de medicamentos para mejorar sus fármacos de precisión, en particular dentro de programas que tengan en cuentan enfermedades monogenéticas.
En concreto, Google ha desarrollado dos herramientas para mejorar el desarrollo de fármacos a través de la IA. La primera es Target and Lead Identification Suite, diseñada para predecir y comprender la estructura de los fármacos. La otra herramienta es la llamada Multiomics Suite, encargada de dirigir, almacenar, analizar y compartir cantidades altas de datos genómicos.
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