تطلق Metanova Labs اكتشاف الأدوية اللامركزية على Bittensor، وتوسعة مجموعة بيانات الجزيئات إلى 65 مليار

• بيتنتينور هو شبكة لامركزية تستخدم حوافز العملات المشفرة لتعويض المساهمات في نماذج الذكاء الاصطناعي والحوسبة.
• يمكن للشبكة دعم مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك اكتشاف الأدوية واستئجار موارد الحوسبة.
• تشمل الشبكات الفرعية في Bittensor ثلاثة أطراف رئيسية: مالكو/مشغلو الشبكة الفرعية، والمنقبون، والمُحققون.
• عملية اكتشاف الأدوية حاليًا مكلفة وطويلة، وغالبًا ما تُوصف بأنها في حالة أزمة.
• أطلقت Metanova Labs نموذجًا تجريبيًا للفحص الافتراضي اللامركزي، وهي أول من يعتمد هذا النهج في اكتشاف الأدوية.
• آليتان محفزتان مزدوجتان في الشبكة تسمحان للمناجم بإرسال جزيئات أو التنافس مع خوارزميات البحث الكيميائي.
• عملية اختيار الحرارة في تطوير الأدوية تقيم الطلبات من حيث السمية والفعالية المحتملة.
• يمكن أن توسع التفاعلات التوافقيّة مجموعة البيانات الخاصة بالجزيئات المحتملة إلى حوالي 65 مليار احتمال.
• يشمل تطوير الأدوية تقليل المخاطر على الأصول وخلق الملكية الفكرية في مراحل متعددة.
• تتطلب تعقيدات تطوير الأدوية تحسينًا واختبارًا لضمان السلامة والفعالية.
• الطب الشخصي أمر بالغ الأهمية بسبب اختلاف استجابات الأفراد للعلاجات.
• يمكن للشبكات اللامركزية مثل Bittensor تبسيط عملية اكتشاف الأدوية من خلال تحفيز الإبداع العالمي.

ميكيليا بازو هي الرئيسة التنفيذية لشركة Metanova Labs، الشركة البيوتكنولوجيا الأصلية في عالم العملات المشفرة وراء مشروع NOVA، وهو شبكة فرعية من Bittensor 68، وهي شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية تقوم بجمع تجارب اكتشاف الأدوية من خلال فحص مليارات الجزيئات ضد أهداف بروتينية. وقد قام منصتها بالفعل بفحص 4.8 مليون جزيء عبر 7000 هدف، مما يسرّع تحديد علاجات جديدة للحالات النفسية مثل المزاج والمكافأة. وتهدف Metanova إلى خفض تكاليف اكتشاف الأدوية بنسبة النصف من خلال استبدال نموذج التجربة والخطأ البطيء لشركات الأدوية الكبرى بتحسين ذكي موزع.

• بيتنتينور هو شبكة لامركزية تحفز المساهمات في نماذج الذكاء الاصطناعي والحاسوب من خلال مكافآت كريبتو.

  — ميتانوفا لابس

• الشبكة تدعم مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك اكتشاف الأدوية واستئجار الحوسبة.

• إحدى السمات التي تجعله فريدًا جدًا هي إمكانية استخدام هذا الشبكة لتدريب أي نوع من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

  — ميتانوفا لابس

• نموذج عمل Bittensor مبني على مكافأة المساهمات المفيدة للذكاء الاصطناعي.
• تُظهر مرونة الشبكة إمكاناتها التأثيرية عبر صناعات متعددة.
• فهم الشبكات اللامركزية أمر أساسي لفهم دور بيتنتور في الذكاء الاصطناعي.
• تعمل الشبكات الفرعية مع ثلاثة أطراف رئيسية: مالكو/مشغلو الشبكة الفرعية، والمنقبون، والمدققون.

• لديك مالك/مشغل الشبكة الفرعية، وعمال التعدين، والموثوقين، وكلٌّ يلعب دورًا حاسمًا.

  — ميتانوفا لابس

• يُوصف اكتشاف الأدوية بأنه في حالة أزمة بسبب التكاليف العالية والجداول الزمنية الطويلة.

• يصف معظم الناس الوضع بأنه في حالة أزمة، حيث يبلغ متوسط تعاطي المخدرات حوالي 2.6 مليار دولار وعشر سنوات.

  — ميتانوفا لابس

• العملية التقليدية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يستدعي حلولًا مبتكرة.
• تقدم الشبكات اللامركزية مثل Bittensor حلولًا محتملة لتبسيط اكتشاف الأدوية.
• تقوم Metanova Labs بقيادة نهج لامركزي لمعالجة هذه التحديات.
• تُبرز الحاجة إلى حلول مبتكرة المشكلات الكبيرة في صناعة الأدوية.
• حالة اكتشاف الأدوية الحالية تبرز أهمية حل المشكلات اللامركزي.
• فهم التحديات في عمليات اكتشاف الأدوية التقليدية ضروري لتقدير النهج الجديدة.

• أطلقت Metanova Labs نموذجًا تجريبيًا للفحص الافتراضي اللامركزي.

• أطلقنا في 1 مارس وكان هذا دليلاً على المفهوم لتنفيذ هذا بطريقة لامركزية.

  — ميتانوفا لابس

• لم يتم تجربة هذا النهج من قبل، مما يبرز طابعه الرائد.
• تهدف الفحص الافتراضي اللامركزي إلى تحسين اكتشاف الأدوية من خلال أساليب مبتكرة.
• تعزز آليات الحوافز المزدوجة عملية الفحص الافتراضي.
• يمكن للمناجم تقديم جزيئات أو التنافس باستخدام خوارزميات بحث كيميائي.

• محفّزونا إما يقدّمون جزيئات مهتمة أو يتنافسون على خوارزميات بحث كيميائية.

  — ميتانوفا لابس

• يستفيد هذا النهج المبتكر من الأساليب اللامركزية والحوافز.

• يمكن أن تُوسّع التفاعلات التوافقيّة مجموعة البيانات الخاصة بالجزيئات المحتملة بشكل كبير.

• بدأنا بمجموعة بيانات تضم مليار جزيء ووسعناها إلى حوالي 65 مليار احتمال.

  — ميتانوفا لابس

• هذا التوسع يُظهر حجم الإمكانيات في اكتشاف الأدوية.
• يُركّز النهج المبتكر على توليف جزيئات جديدة من خلال الكيمياء التوليفية.
• فهم الكيمياء التوليفية المركبة أمر ضروري لتقدير دورها في اكتشاف الأدوية.
• يُعزز توسيع مجموعة البيانات بشكل كبير إمكانات اكتشاف الأدوية.
• توفر هذه الطريقة منظورًا كميًا على نطاق الاحتمالات.
• يُبرز توسيع مجموعة البيانات الطابع الابتكاري لأساليب Metanova Labs.

• يشمل تطوير الأدوية تقليل المخاطر على الأصول وخلق الملكية الفكرية.

• إنه لعبة تقليل المخاطر على الأصول وخلق الملكية الفكرية.

  — ميتانوفا لابس

• إنشاء الملكية الفكرية وإدارة المخاطر هي استراتيجيات أساسية في تطوير الأدوية.
• يُبرز النهج الاستراتيجي أهمية إدارة المخاطر في التكنولوجيا الحيوية.
• فهم تعقيدات تطوير الأدوية أمر ضروري لتقدير هذه الاستراتيجيات.
• عملية تقليل المخاطر على الأصول أساسي لتطوير الأدوية الناجح.
• توليد الملكية الفكرية هو عنصر أساسي في النهج الاستراتيجي لصناعة التكنولوجيا الحيوية.
• يوفر هذا التحليل شرحًا واضحًا للنهج الاستراتيجية في تطوير الأدوية.

• تطوير الأدوية عملية معقدة تتطلب تحسينًا واختبارًا.

• الفكرة هي تحسين النتائج مقارنةً بالعشوائية، وتسريع الوصول إلى علاجات.

  — ميتانوفا لابس

• الاختبار التكراري ضروري لضمان السلامة والفعالية في العلاجات.
• الطب الشخصي ضروري بسبب اختلاف ردود الأفعال الفردية.
• تعقيد تطوير الأدوية يؤكد الحاجة إلى حلول مبتكرة.
• فهم التحديات في تحقيق علاجات فعالة أمر أساسي.
• ضرورة التحسين والاختبار تُبرز الطابع التكراري لتطوير الأدوية.
• هذا التحليل يشرح التحديات التي واجهت تحقيق علاجات فعالة.