Dirk Van Hyfte, MD, PhD, cofondateur
et responsable de l'innovation de BioStrand, présentera ces
conclusions la semaine prochaine à la conférence HIMSS24 à Orlando,
Floride
IPA (IMMUNOPRECISE ANTIBODIES LTD.) (la « Société » ou « IPA »)
(NASDAQ : IPA), une société de recherche et de technologie
biothérapeutique axée sur l’intelligence artificielle, annonce
aujourd'hui le développement de son Foundation AI Model, qui
représente une avancée significative dans la R&D des sciences
de la vie. Le modèle de la Société combine de manière unique les
forces des grands modèles de langage (LLM) via une technique
avancée d'empilement avec la technologie brevetée HYFT de
BioStrand. La capacité d'HYFT à identifier des « empreintes »
uniques dans les séquences biologiques permet aux LLM empilés
d'appliquer leurs vastes connaissances avec une spécificité accrue,
avec à la clé des prédictions et des informations plus précises.
Cette intégration marque un moment décisif dans l'utilisation de
l'intelligence artificielle pour l'analyse de données biologiques
complexes et la découverte de médicaments.
Présentation des subtilités de la technologie HYFT
Au cœur du succès du Foundation AI Model de BioStrand réside
l’utilisation de sa technologie HYFT brevetée, un cadre sophistiqué
conçu pour identifier et exploiter les schémas universal
fingerprint™ dans l'ensemble de la biosphère. Ces empreintes
agissent comme des points d’ancrage critiques, englobant des
couches d’information détaillées qui relient les données
séquentielles aux données structurelles, aux informations
fonctionnelles, aux informations bibliographiques et plus encore,
servant ainsi de passerelle entre les domaines disparates de la
connaissance. Le noyau de la plateforme de BioStrand est construit
sur un graphique de connaissances complet et en expansion continue,
cartographiant 25 milliards de relations entre 660 millions
d’objets de données et reliant les données séquentielles,
structurelles et fonctionnelles de l’ensemble de la biosphère à des
textes écrits tels que la littérature scientifique, fournissant
ainsi une compréhension holistique des relations entre les gènes,
les protéines et les voies biologiques.
L’intégration optimale des HYFT avec des LLM empilés permet au
modèle d'IA de BioStrand AI de décoder le langage complexe des
protéines, générant ainsi des informations cruciales pour le
développement de médicaments à base d'anticorps et la médecine de
précision.
Développés à l’origine pour le traitement du langage naturel
(NLP), les grands modèles de langage (LLM) peuvent également être
appliqués au « langage des protéines », permettant ainsi d’obtenir
des informations sur les tâches, notamment la prédiction de la
structure des protéines, l’optimisation de la liaison des anticorps
et la mutagénèse des protéines.
Pour comprendre le « langage des protéines », il est essentiel
de détecter les mots pertinents et leur démarcation. C’est là que
les HYFT servent de catalyseurs critiques. En exploitant les
capacités de calcul sophistiquées de HYFT, la notion jusque-là
abstraite d’identification des unités fonctionnelles, ou « mots »,
dans les séquences de protéines est rendue concrète, permettant
ainsi une cartographie et une analyse précises.
L'Advanced Foundation AI Model utilise une approche différenciée
appelée « empilement LLM » pour combiner intelligemment différents
LLM, avec les HYFT liés à des caractéristiques spécifiques trouvées
dans divers LLM. Employant une analogie de langage naturel, cela
signifie qu'il est possible de distinguer la signification du mot «
Apple » en fonction du contexte spécifique. En d’autres termes, le
mot « Apple » fait-il référence au type de fruit ou au pionnier de
la Silicon Valley ? Dans un contexte des sciences de la vie, ces
caractéristiques, par exemple, pourraient inclure l’identification
des résidus critiques d’acides aminés impliqués dans la liaison aux
protéines ou la détection des variations séquentielles associées à
la prédisposition à une maladie. La diversité séquentielle
exploitée par les HYFT a été découverte lors du regroupement des
données de séquençage de prochaine génération provenant de la
filiale d’IPA, Talem Therapeutics, en utilisant le réseau HYFT en
association avec l’empilement LLM. Grâce à l’incorporation de
diverses caractéristiques fournies par l’empilement LLM dans cette
étude, il a été possible de faire la différence entre les anticorps
liant et non-liant, même lorsqu’ils partagent des schémas HYFT
similaires.
Ouvrir de nouveaux horizons dans les sciences de la
vie
Le concept de « démarcation des mots » dans les langages
protéiques offre une approche révolutionnaire pour débloquer les
complexités de la structure et de la fonction des protéines,
comblant ainsi une lacune dans la base de connaissances des
chercheurs et des développeurs de médicaments. En permettant
l’identification et la manipulation précises des unités
fonctionnelles au sein des protéines, cette méthodologie innovante
ouvre la voie à des avancées dans la découverte de médicaments, les
thérapies à base de protéines et la biologie synthétique. Elle
promet non seulement d’accélérer le développement de traitements
ciblés avec une efficacité accrue et des effets secondaires
réduits, mais aussi de révolutionner l’ingénierie et la conception
des protéines. Cette approche, qui s’appuie sur des modèles
informatiques et des techniques d’analyse de pointe, vise à réduire
considérablement les délais et les coûts de R&D.
Promouvoir la découverte de médicaments et la médecine de
précision - LENS ai ™ Integrated Intelligence
Technology™
Cette méthodologie révolutionne la recherche biotechnologique et
pharmaceutique en fournissant un cadre solide pour la découverte de
médicaments, l’ingénierie des protéines et le développement de
thérapies à base de protéines. L’application de la « démarcation
des mots » de la technologie HYFT est particulièrement prometteuse
et vise à accélérer considérablement les processus de R&D.
Grâce à la fourniture de traitements ciblés et à la création de
nouvelles thérapies, la technologie HYFT offre une réduction des
délais et des coûts de développement.
En fournissant une compréhension totale des relations complexes
entre les gènes, les protéines et les voies biologiques, le modèle
ouvre la voie au développement de thérapies ciblées et de
stratégies de traitement personnalisées.
Réaffirmer le leadership de BioStrand dans l’innovation
biotech
« Le développement de notre Foundation AI Model, optimisé par
notre approche unique d’empilement LLM et la technologie HYFT
brevetée, marque une étape importante dans le domaine de la
recherche biotechnologique », déclare Dirk Van Hyfte, MD, PhD,
cofondateur et responsable de l’innovation, BioStrand. « Cette
innovation élargit non seulement les limites de la recherche
biotechnologique actuelle, mais établit également une nouvelle
norme pour l’application de l’IA dans la résolution de défis
biologiques complexes. »
« Alors que la communauté mondiale reconnaît le potentiel de
transformation de l’intelligence artificielle dans les sciences de
la vie », poursuit le Dr Hyfte, « je suis convaincu que le
Foundation AI Model de BioStrand sera à l’avant-garde de
l’innovation et des futures solutions optimisées par l’IA en
biologie et en découverte de médicaments. »
Un avenir de découverte collaborative
Conformément à notre mission de promouvoir la collaboration et
l’innovation au sein de la communauté des sciences de la vie, nous
sommes heureux d’annoncer que la CEO d’IPA, la Dre Jennifer Bath,
participe à la première conférence virtuelle annuelle H.C.
Wainwright sur la découverte et le développement de médicaments
basés sur l’intelligence artificielle, ce 7 mars 2024. Cette
participation souligne notre engagement à diriger la conversation
sur l’avenir des solutions basées sur l’IA en biologie et en
médecine.
En outre, nous sommes ravis d’annoncer la participation de Dirk
Van Hyfte, MD, PhD, cofondateur et responsable de l’innovation de
BioStrand, au côté de notre précieux partenaire technologique,
InterSystems, à la conférence HIMSS®24 de cette année à Orlando, en
Floride. Ensemble, nous présenterons nos dernières avancées dans le
domaine des technologies des soins de santé grâce au programme
Innovator Introduction d’InterSystems.
Notre présentation se concentrera sur l’introduction de notre
Universal Foundation AI Model pour l’intégration de données
biologiques multiéchelles.
Nous vous invitons à suivre notre session de présentation
express, durant laquelle nous explorerons les capacités et l’impact
potentiel de notre Universal Foundation AI Model. Nous vous
invitons également à des conversations fructueuses sur le stand
d’InterSystems (n°1361) lors de la conférence HIMSS, du 12 au 14
mars 2024.
À propos d'ImmunoPrecise Antibodies Ltd.
ImmunoPrecise Antibodies Ltd. possède plusieurs filiales en
Amérique du Nord et en Europe, notamment des entités telles que
Talem Therapeutics LLC, BioStrand BV, ImmunoPrecise Antibodies
(Canada) Ltd. et ImmunoPrecise Antibodies (Europe) B.V.
(collectivement, la « famille IPA »). La famille IPA est un groupe
de recherche et de technologie biothérapeutique qui s’appuie sur la
biologie des systèmes, la modélisation multi-omique et des systèmes
complexes d’intelligence artificielle pour soutenir ses
technologies exclusives de découverte d’anticorps basées sur une
bioplateforme. Ses services comprennent la découverte, le
développement et l’octroi de licences de produits biologiques
thérapeutiques hautement spécialisés et complets afin d’aider ses
partenaires commerciaux dans leur quête de découverte et de
développement de nouveaux produits biologiques contre les cibles
les plus difficiles. Pour de plus amples informations, veuillez
consulter le site www.ipatherapeutics.com .
Informations prospectives
Le présent communiqué de presse contient des déclarations
prospectives au sens des lois sur les valeurs mobilières des
États-Unis et du Canada. Les déclarations prospectives sont souvent
identifiées par l’utilisation de mots tels que « potentiel », «
planifie », « s'attend à » ou « ne s’attend pas à », « est attendu
», « estime », « a l'intention de », « anticipe » ou « n'anticipe
pas » ou « pense », ou des variantes de ces termes ou indiquent que
certaines actions, événements ou résultats « peuvent », «
pourraient », « pourront » être pris, se produire ou être réalisés.
Les informations prospectives contenues dans le présent communiqué
comprennent, sans s’y limiter, les déclarations relatives aux
résultats attendus sur le marché, aux sciences de la vie, à la
découverte et au développement de médicaments, à l’intégration
et/ou au succès des technologies LENSai, LLM, RAG ou HYFT, y
compris leurs avantages, et aux déclarations relatives à
l’augmentation attendue des sources de revenus et de la croissance
financière d’IPA. En ce qui concerne les informations prospectives
contenues dans les présentes, IPA a fourni ces déclarations et
informations en se fondant sur certaines hypothèses que la
direction jugeait raisonnables.
L’information prospective comporte des risques connus et
inconnus, des incertitudes et d’autres facteurs qui peuvent faire
en sorte que les résultats réels, la performance ou les
accomplissements déclarés dans les présentes soient sensiblement
différents de tout résultat futur, rendement ou réalisation exprimé
ou implicite par l’information prospective. Les résultats réels
pourraient différer sensiblement de ceux actuellement prévus en
raison d’un certain nombre de facteurs et de risques, y compris,
sans s’y limiter, le risque que l’intégration de la plateforme LENS
ai d'IPA avec sa technologie HYFT ne présente pas les résultats
escomptés, les risques que les avantages attendus pour les soins de
santé, y compris la réduction des délais de développement et des
coûts, et que le développement de traitements ciblés avec une
efficacité plus élevée et des effets secondaires réduits ne soient
pas atteints, les risques que les avantages pour la découverte de
médicaments, les thérapies basées sur les protéines, et la biologie
synthétique ne soient pas atteints, en outre, les résultats réels
pourraient différer sensiblement de ceux actuellement prévus en
raison d’un certain nombre de facteurs et de risques, comme indiqué
dans la notice annuelle de la Société datée du 10 juillet 2023
(consultable sur le profil de la Société à l’adresse www.sedar.com
), et dans le formulaire 40-F de la Société, daté du 10 juillet
2023 (consultable sur le profil de la Société à l’adresse
www.sec.gov ). Si un ou plusieurs de ces risques ou incertitudes se
concrétisaient, ou si les hypothèses sous-jacentes aux déclarations
prospectives s’avéraient incorrectes, les résultats réels, la
performance ou les accomplissements peuvent varier sensiblement de
ceux exprimés ou suggérés dans les déclarations prospectives
contenues dans le présent communiqué. Le lecteur est invité à ne
pas se fier indûment aux informations prospectives contenues dans
le présent communiqué de presse. Les déclarations prospectives
contenues dans le présent communiqué sont faites à la date du
présent communiqué et, par conséquent, peuvent être modifiées après
cette date. La Société rejette toute obligation de mettre à jour ou
de réviser les déclarations prospectives, qu’elles soient écrites
ou orales, qui peuvent être faites de temps à autre par nous ou en
notre nom, sauf si la loi applicable l’exige.
Le texte du communiqué issu d’une traduction ne doit d’aucune
manière être considéré comme officiel. La seule version du
communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue
d’origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte
source, qui fera jurisprudence.
Consultez la
version source sur businesswire.com : https://www.businesswire.com/news/home/20240307545851/fr/
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