ИИ для поиска новых лекарств стал доступен без сложных вычислений и команд программистов

RusPhotoBank

Ставка на доступность технологий

Компания SandboxAQ объявила о партнерстве с Anthropic и интеграции своих моделей для научных исследований в Claude. Теперь инструменты, которые ранее требовали специализированной вычислительной инфраструктуры и глубоких технических знаний, стали доступны через обычный диалоговый интерфейс.

На рынке уже работают компании, развивающие ИИ для фармацевтики, включая Chai Discovery и Isomorphic Labs. Однако SandboxAQ делает акцент не столько на создании новых моделей, сколько на упрощении доступа к ним для исследователей.

Как работают модели SandboxAQ

В основе платформы лежат так называемые Large Quantitative Models — LQM. Эти модели отличаются тем, что опираются не на обработку текста, а на физические законы и научные расчёты. Они способны выполнять вычисления в области квантовой химии, моделировать молекулярную динамику и анализировать химические реакции на молекулярном уровне.

Благодаря этому исследователи могут заранее оценивать поведение потенциальных лекарственных соединений ещё до лабораторных испытаний. В SandboxAQ отмечают, что модели обучены на реальных лабораторных данных и научных уравнениях, а сама технология ориентирована на применение в биофармацевтике, энергетике, финансовом секторе и материаловедении.

Работа через обычный язык

Генеральный менеджер направления AI Simulation в SandboxAQ Надия Харен пояснила, что впервые количественная модель такого уровня стала доступна через крупную языковую модель с возможностью взаимодействия на естественном языке. Ранее пользователям приходилось самостоятельно обеспечивать инфраструктуру для запуска подобных вычислений.

Основными клиентами компании остаются вычислительные и исследовательские команды крупных фармацевтических и промышленных корпораций, занимающихся поиском новых материалов и лекарственных соединений. По словам представителей SandboxAQ, многие заказчики обращаются к компании после того, как другие программные решения не смогли справиться со сложностью их задач.

Разработка лекарств остаётся сложной задачей

В SandboxAQ подчёркивают, что разработка новых препаратов по-прежнему остаётся одной из самых трудоёмких задач современной науки. Компания использует сочетание физических симуляций и машинного обучения, чтобы ускорить поиск перспективных молекул и сократить время исследований.