JURA construit des modèles de base pour la conception thérapeutique qui génèrent les données d'entraînement exclusives dont ils ont besoin pour améliorer continuellement, bouclant ainsi la boucle entre l'IA et le laboratoire humide à une échelle qu'aucun ensemble de données publiques ne peut égaler.
Quel est le problème ?
La découverte thérapeutique fondée sur l'IA est limitée par un problème fondamental de données. Les bases de données publiques n'ont pas les annotations fonctionnelles qui comptent : spécificité de la liaison, activité hors cible et développabilité. Les flux de travail conventionnels en laboratoire ne peuvent pas générer de données expérimentales assez rapidement pour former de manière significative les modèles d'avant-garde, et le résultat est que l'IA échoue pour les cibles les plus difficiles et les modalités les plus récentes.
Quelle est leur solution ?
JURA construit l'infrastructure nécessaire aux modèles d'avant-garde afin de s'auto-améliorer. La plateforme VISTA de JURA sélectionne les candidats thérapeutiques conçus par l'IA à une échelle que même les systèmes automatisés à haut débit ne peuvent atteindre en intégrant directement l'IA à la chimie de synthèse de l'ADN, ce qui permet la construction physique et le criblage fonctionnel de bibliothèques couvrant plus de 10¹² séquences candidates conçues par l'IA. Chaque cycle expérimental alimente les modèles de base de JURA, en compilant des données fonctionnelles exclusives et en améliorant continuellement la qualité des candidats pour les anticorps et les thérapies cellulaires, les promoteurs de la régulation et les modalités émergentes.
