在临床前阶段，正在探索人工智能的应用，以了解疾病生物学和候选药物;在临床阶段，帮助目标人群和设计干预研究;以及在发展数字疗法和设备，以实现持续监测。MELLODDY项目(创新药物倡议联盟，我们是其一部分)创建了一个AI平台，该平台从多家制药公司提供的专有化合物分析数据(1000万个小分子的10亿个以上数据点)中学习，同时通过基于区块链的加密来保持机密性。公司保持对自己的数据和由此产生的机器学习模型的控制。这些模型学习了疾病相关性生物分析中化学亚结构和活性之间的相关性，并受益于“转移学习”等技术，即通过在相邻区域学习模型可以提高预测精度的原则。MELLODDY将通过为我们的药物发现管道中的传统和当前分析提供结构-活性信息，实现更便宜、更快和更高吞吐量的药物发现。我们使用生成性化学来增强化学团队，为我们的最终用户提供一种无缝的方式，以良好的注释，高质量的想法。我们使用机器学习来扫描化合物库中的数十亿个分子，并根据药物发现专家的定义，提出具有所需靶点轮廓的虚拟分子。它有效地报告了每个药剂师每天进行的多参数思维过程。输出是一组易于管理的优化复合建议，可以很容易地进行合成。发现科学家可以直接从选定的化合物中进行选择，也可以被告知提出相关但新颖的想法。
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