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I 期临床
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iCVM – 心血管与代谢项目
iNAP – 非成瘾性镇痛项目(未公开)
超过20个新启动的项目正处于探索阶段。
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用于药物发现、科学研究与可持续发展的生成式人工智能软件
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生成式人工智能与自动化:迈向健康长寿与可持续发展
英矽智能正在以生成式人工智能变革药物研发流程,
赋能更高效、更经济的创新药物研发解决方案,与业界携手满足患者之需,创造更健康、更长寿的未来。
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英矽智能的创新实践:
从早期蛋白建模到AI驱动的新药发现
“不确定性带来机遇。通过数据和巧妙的筛选,我们将不确定性转化为确定性和机遇”,Levitt 博士已看到未来的广阔前景,“50 年来一直困扰科学界的蛋白质折叠问题以及药物设计难题,如今都正在以这种全局性、全方位的方式得到解决。我个人非常看好此技术的前景。”
Michael Levitt 博士
斯坦福大学教授、英矽智能科学顾问委员会成员,因其在利用计算机建模研究蛋白质结构与折叠方面的开创性成果,于2013年获得诺贝尔化学奖。
在这个讲座中,Levitt 博士介绍了 50 年以来计算机速度的大幅提升和机器学习的惊人进步如何提升和帮助了他的研究。他谈到了 OPUS-X 和 AlphaFold,以及相关技术贡献对人类能力和认识的提高。Levitt 博士表示,英矽智能正在创建从头开始由人工智能驱动的创新药物发现解决管线。以识别疾病出发,训练人工智能做它最擅长的事情--分析从许多组件中获得的大量数据,从而发现潜在的靶点并从头设计新分子。
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2024“最具创新力”生物科技公司
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关于英矽智能
TNIK
TNIK 抑制剂:治疗肺和肾纤维化疾病
USP1
泛素特异性蛋白酶 1 (USP1) 抑制剂:治疗 BRCA 突变癌症
QPCTL
谷氨酰胺酰肽环转移酶样蛋白 (QPCTL) 抑制剂:冷肿瘤的创新免疫疗法
PHD
脯氨酸羟化酶 (PHD) 抑制剂:治疗炎症性肠病 (IBD) 和慢性肾脏疾病 (CKD)
MAT2A
甲硫氨酸腺苷转移酶 2α (MAT2A) 抑制剂:治疗 MTAP 缺失型癌症
TEAD
泛 TEAD 抑制剂:治疗间皮瘤和实体瘤
ENPP1
外核苷酸磷酸二酯酶 1 (ENPP1) 抑制剂:治疗抗 PD-1/-L1 耐药癌症
KAT6
KAT6 抑制剂:治疗 ER+/HER2- 乳腺癌
DGKA
二酰甘油激酶 A (DGKA) 抑制剂:联合检查点抑制剂治疗实体瘤
CDK12
细胞周期蛋白依赖性激酶 12 (CDK12) 抑制剂:通过诱导 BRCAness 治疗肿瘤
FGFR2/3
FGFR2/3 双重抑制剂:治疗实体瘤
KIF18A
KIF18A Inhibitor: Treating chromosomally unstable cancers with TP53 mutations
3CLPro
用于治疗 COVID-19 和冠状病毒感染的可口服不可逆共价结合 3CLPro 抑制剂
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