集成端到端抗体发现过程的重要性
药物发现过程通常以循序渐进的方式进行 - 从目标识别到先导化合物优化过程。这意味着数据在每个过程中都是孤立的，导致不同过程中定量和定性见解的指数级损失。要充分发挥药物发现的潜力，在数据驱动的自动化平台中进行数据集成至关重要。
由 HYFT 技术支持的LENS ai ™ Foundation AI 模型旨在解决 AI 驱动的合理药物设计背后的挑战，利用先进的 AI 和 ML 功能以高精度应对药物发现的复杂性。通过整合预测模型、数据分析和先导优化功能，LENS ai加速了有前景的候选药物的端到端发现和开发。
LENS ai系统以独特的方式整合了结构化和非结构化数据，作为存储、查询和分析各种数据集（包括不同的组学层、化学和药理学信息）的集中图表。借助 LENS ai，药物发现过程每个阶段的数据不再是孤立的，而是以互连图表中的子图的形式表示，该图表汇总了所有流程的数据。这种互连方法可实现双向和循环信息流，从而实现灵活性和迭代细化。
例如，在计算机模拟先导化合物优化过程中，可能会出现与先导化合物的药代动力学特性或脱靶效应有关的挑战。通过利用集成知识图谱，我们可以 亚美尼亚手机数据 回到早期阶段重新评估决策并探索替代策略。这种整体视图可确保在整个药物发现过程中不断融入见解和调整。
专利的 HYFT 技术使复杂生物数据的集成知识图谱导航成为可能。HYFT 是从整个生物圈中挖掘出来的氨基酸模式，它通过捕获子序列和序列级别的不同信息层，充当知识图谱中的关键连接器。HYFT 封装了有关“语法”（氨基酸的排列）以及“结构”和“功能”的信息，并将这些数据与句子和概念级别的文本信息联系起来。这种基于 HYFT 的多模态集成确保我们超越单纯的“语法”，融入“生物语义”，代表结构和功能之间的联系。