阿斯利康通过DeepMatter交易将AI带入分子构建

阿斯利康正与一家致力于实现化学重现性的大数据公司DeepMatter联手，以帮助提高其自动化化合物合成操作的生产率。

DeepMatter的人工智能技术DigitalGlassware平台可从位于反应容器中的多传感器探针捕获实时数据，这些数据包括温度，压力，紫外线强度等因素，并可以从周围环境进行测量。

该系统结合溶剂，催化剂和试剂的数据，监控，记录和分析合成药物化合物所需的各个步骤。

DeepMatter首席执行官Mark Warne在一份声明中说：“阿斯利康(AstraZeneca)站点开发的用于自动交付新铅系列的自动化化学平台给我们留下了深刻的印象。”

Warne说：“我们看到了从DigitalGlassware平台收集知识的机会，以使机器学习和AI技术能够提高生产高质量药物和确定候选药物分子的确定性。”

阿斯利康希望这项合作将使研究人员能够以数字方式重播和探索化学反应，同时使用机器学习来发现提高产量或节省时间和资源的方法。这家制药商的目标是在构建单个化合物以及更大的库时采用基于云的平台。

“我们的目标是结合创新的数字技术，结合自动化和AI来改变药物设计，”阿斯利康发现科学副总监Michael Kossenjans说。

“为了更快地为患者提供潜在的新药，我们需要减少铅鉴定和优化的周期时间，并期待与DeepMatter合作评估DigitalGlassware的潜力，以帮助实现这一目标，” Kossenjans说。

阿斯利康(AstraZeneca)最近采用了机器学习平台来对Schrödinger开发的潜在分子进行建模，并于去年9月开始将其纳入其药物发现工作中。

Schrödinger的平台旨在预测潜在化合物与靶蛋白的结合程度，阿斯利康希望这一点能够帮助减少在选择潜在候选者之前完全需要合成的数量。

当时，阿斯利康(AstraZeneca)全球化学研发负责人Garry Pairaudeau将这些步骤描述为“战略目标”的一部分，该战略旨在利用数字技术改造该公司的药物设计业务。

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