那我们现在可能像大湾生物的话,因为是通过 AI 的一个方向,直接把这个十个全部都看过一遍,这样就避免掉,可能就由于经验造成的一个就有些漏掉了是可以这么理解吧。

AI新药开发AI技术
王波 2022-12-09
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陈亮
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是可以这样子理解,这是一个,刚才讲的是从成功率上。另外一个就是我们从速度上,实际上比如说我们在细胞株筛选,通常我们是一个盲选过程,被动的盲选过程。所以它这个很多的劳动过程。直到 last minutes 最后一分钟它才能知道,那么现在我们通过 AI 的学习的方法,我们这个在大湾生物,我们是通过细胞影像的变化来预测细胞株的表达量的高低,这个是作为一个标准,那么这样话是变成一个主动了。所以我们传统在做的时候,通常我们就只能筛一万个细胞都不到,现在我们高通量的情况下,又有 AI 的技术的话,我们可以在二十几万甚至四十几万的细胞里面去找出这种高产率。当你的筛选基数、细胞筛选的基数大的时候,这个从概率上毫无疑问你得到了一个好的高质量的产这个细胞株,它的可能性会增加。
 那么它毫无疑问我们现在的一些证据数据、案例都已经得到这方面证明。比如说有些我们现在做了很多的案例,我们也做平行实验,跟原来传统方法做,表达量提高的话通常在 50% 以上提高,到 250 的提高,都有不同的提高。那么这个是无论从结果也好或者从逻辑上来说都得到了一个印证。
最重要的底层逻辑就是说因为 AI 的技术,因为产生了高通量的技术以后通常能解决了这个生物的一个不确定性。通常生物的不确定性就是它没办法高通量来做。那么这个 AI 技术来帮助这个生物制药界的能够在大量的细胞里面获取你所需要的东西。这个是重要,相当于我们现在 AI 这个人脸识别,通常你找一个人,你一个人要人工来做的话花很长时间,那你就现在把探头一扫,几千万人里面就能把你所要人就给它找出来了,同样类似的情况。

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