召集来自工业界、学术界和政府的创新者
点击这里观看药物发现人工智能开放创新论坛的演讲录音通过 玛弗Smillie
尽管 增加44% 在过去十年的药物开发投资中，制药管道已经放缓，新药产量减少，成本增加，疗效有限。 As the industry grapples with this paradox, Rafik B。 Hariri计算机新濠影汇线上赌场研究所’s hosted the 药物发现人工智能开放创新论坛 2024年10月30日星期三，来自工业界、学术界和政府的160多位创新者齐聚一堂，直面这些挑战。 人工智能的新发展有望解决即将面临的挑战 通过合作实现。
为期一天的活动包括主题演讲和小组讨论，重点介绍了最先进的人工智能技术，并使参与者能够解决药物发现方面的紧迫挑战。 与会者分成分组讨论，以确定具体问题 优先考虑关键的人工智能技术、紧迫的挑战以及应该在开源环境中协作开发的活动。 该活动还设有一个动手环节，有机会使用开源模型，如 生物医学基础模型这是药物发现的基础。 该论坛是一个新的药物发现人工智能工作组的启动活动 AI联盟。
“这次论坛是波士顿大学哈里里新濠影汇线上赌场研究所、IBM新濠影汇线上赌场研究院、克利夫兰诊所和哈里里大规模开放云联盟之间独特合作的结果。” Yannis Paschalidis哈里里计算新濠影汇线上赌场研究所所长在会后指出。 他补充说，这次活动“说明了人们对人工智能的巨大兴趣，以及它在生物技术行业的巨大影响和足迹。” 人工智能在生物技术新濠影汇线上赌场研究和开发中的应用是相当先进的，超出了实验范畴。 看到人们对开源模型的兴趣以及参与者在这种方法中看到的价值（就模型质量、使用的数据集的多样性和影响而言），这令人耳目一新。”
欢迎评论
格洛丽亚·沃特斯博士, 波士顿大学教务长兼首席学术官，欢迎学者和行业领袖等受人尊敬的听众，为论坛拉开序幕。 随后，她介绍了马萨诸塞州政府官员，并分享了他们的开幕词。 伊冯·郝，经济发展执行办公室秘书，以及 柯克泰勒马萨诸塞州生命科学中心总裁兼首席执行官强调了该州对创新的承诺，包括对该州生命科学领域的10年再投资。 郝说：“我们新濠影汇线上赌场研究了每个不同的领域，我们想要解决的大问题，以及人工智能可以加速解决这些问题的方式我们希望让马萨诸塞州成为人工智能的领先中心。” 后来她解释道内德说，超过10亿美元的 群众引导法 – a $4 billi在 ec在omic development bill signed into law by Governor Healey 在 November 20 – will go toward life sciences and AI initiatives that will c在tinue to gro马萨诸塞州在人工智能药物研发领域处于领先地位。
哈里里主任Yannis Paschalidis和 将鹰胡作为IBM新濠影汇线上赌场研究员和卫生人工智能全球科学领导者，他强调了合作努力在应对药物开发挑战方面的重要性。
开场主讲人， 约瑟夫Loscalzo，深入新濠影汇线上赌场研究了传统经验药物发现方法的高失败率，并探索了旨在提高成功率的新兴方法。 他强调了基于网络、人工智能驱动和量子启发的战略的潜力，这些战略将彻底改变疾病和药物靶点的识别方式。 该论坛的中心任务是突出药物发现中的关键挑战，促进跨学科合作，以开发创新的解决方案。 Additi在al keynote speakers included 杰里米•詹金斯 US Head Discovery Sciences, Novartis BioMedical Research who gave a talk entitled ““生成式人工智能在早期药物发现中的应用”； 肖恩·穆尼, Director, Center for Informati在 Technology, NIH, whose talk focused 在 “AI@NIH：药物发现、临床医疗和多模式人工智能”； 以及 普林斯顿大学计算机科学教授 蒙纳辛格。
面板
T在这里 were two panel discussi在s during the forum, each tackling critical aspects of AI’s role in drug discovery。 第一个 由黛安·约瑟夫·麦卡锡主持的小组讨论集中在 药物发现瓶颈和人工智能如何提供帮助。 这 讨论汇集了来自医学、数据科学和科技行业的演讲者，他们强调了关键 药物研发过程中的挑战； 如开发时间长，成本高，和复杂性 分析大量的数据集。 该小组探讨了人工智能工具如何简化这些过程，帮助新濠影汇线上赌场研究人员更快、更精确地确定可行的候选药物。 演讲者还强调了将特定领域的专业知识与人工智能技术相结合以有效解决这些瓶颈的必要性。 The sec在d panel, 新的生成式AI方法药物发现和开放式创新的需要, was led by 米甲Rozen-Zvi and featured panelists from journalism, medicine, and technology。
这次讨论强调了生成式人工智能模型（例如那些能够设计新分子或预测蛋白质结构的模型）如何改变药物发现。 该小组强调了开放式创新的重要性，鼓励跨学科合作以及共享模型和数据以加速进展。 他们还讨论了确保生成式人工智能新濠影汇线上赌场研究的透明度、可重复性和可及性。
分组会议
在小组讨论之后，与会者分成分组讨论，每个分组讨论的重点是基准、多模态融合、模型架构以及挑战和竞赛等关键主题。 这些会议旨在鼓励跨学科的公开对话和合作，汇集来自学术界、工业界和新濠影汇线上赌场研究界的专家 机构。
通过促进跨学科的对话，分组讨论创造了一个空间，与会者可以分享见解，确定共同的挑战，并探索推进药物发现的创新方法。 长达一小时的讨论使参与者能够专注于他们选择的主题，融合不同的观点和专业知识来解决复杂的问题。 在每次会议结束时，小组领导人介绍了他们的发现，综合了可以指导人工智能驱动的药物发现未来工作的想法和建议。 这些突破性小组通过强调协作创新的重要性，在论坛的成功中发挥了关键作用。 The diversity of expertise within each group ensured that soluti在s were not siloed within a single field but instead reflected a comprehensive understanding of the challenges and opportunities in the development of AI models for drug discovery。
活动目的
论坛还设有一个动手环节，参与者使用红帽OpenShift在大规模开放云（MOC）上使用IBM预部署的人工智能模型。 参与者在一个高效、互动的设置中测试了模型，展示了OpenShift AI如何简化科学新濠影汇线上赌场研究（特别是药物发现）模型的构建、测试和缩放。 Participants explored protein combinati在s, learned about training open-source models, and utilized MOC’s open-access cloud platform, which further fosters collaborati在 between academia and industry。 通过MOC帐户，用户可以加入药物发现项目，使用相同的工具来推进人工智能驱动的药物发现。
分组讨论和实践环节的目的是将具有不同技能和知识基础的参与者聚集在一起，促进联系，为未来在人工智能驱动的药物发现方面的合作奠定基础。 通过结合生物学、化学、数据科学、计算机工程和政治学等领域的专业知识，会议鼓励跨学科解决问题和创新。 这些互动旨在打破孤岛，确保用于药物发现的人工智能模型的开发从广泛的角度受益，最终推动更有效和合乎道德的解决方案。
是次活动的协办单位包括： 波士顿大学哈里里新濠影汇线上赌场研究所, 生物工程技术与创业中心, 商务部联盟, 红色的帽子, IBM, 克利夫兰诊所 和 AI联盟。
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