Blog

Фармацевтична промисловість стикається з значними проблемами – від визначення правильних біологічних цілей до розробки безпечної та ефективної терапії. Традиційно фармацевтичні компанії використовували штучний інтелект (AI) для розвитку існуючих методів лікування при створенні наркотиків ME-Too. Однак наступний кордон використовує AI для виходу за межі відомих, виявлення раніше досліджених біологічних шляхів та терапевтичних способів. Аналізуючи генетичні дані, дослідники зараз використовують AI, щоб виявити молекули, подібні до наркотиків, з можливістю революціонізувати, як вони наближаються до лікування захворювання.

Джо Келлехер, старший віце -президент з біології в Empress Therapeutics, має 25 років лідерства на перехресті між біологією та хімією, провідними успішними зусиллями щодо виявлення наркотиків у цій галузі. Він працював як в біомедичних науково -дослідних установах, так і в біотехнологічних компаніях, де допомагав створити та вирощувати спеціалізовані дослідницькі групи та керував розробкою цільових портфелів та терапевтичних програм. Нещодавно Келлехер допоміг розробити платформу Chemilogics ™ в Empress Therapeutics, яка використовує генетичні дані, AI/машинне навчання (ML) та коеволюцію, щоб передбачувано генерувати кращі вихідні точки для наркотиків. Новини про виявлення наркотиків Розмовляв з Келлером, щоб дізнатися про те, як його команда використовує AI для аналізу складних біологічних даних, виявлення прихованих закономірностей та прискорення виявлення інноваційних методів лікування різних захворювань.

Чому розуміння біологічних шляхів та генетичних даних важливо для розробки ефективних препаратів?

Виявлення наркотиків-це горезвісно низькопродуктивна вправа, напевно, якщо ми почнемо з неправильних цілей, зробимо кандидатів на наркотики, які недостатньо безпечні, або виберемо неправильні клінічні показання до кандидатських препаратів. Розуміння біологічних шляхів та генетичних даних може допомогти вирішити всі ці проблеми.

У імператриці ми маємо власний спосіб видобувати клінічні дані людини за допомогою AI та причинного машинного навчання (ML) для пошуку безпечних, ефективних модуляторів малої молекули людських шляхів, що стосуються захворювання, які можуть бути швидко оптимізовані для кандидатів у наркотики. Ключ полягає в тому, щоб включити 170 000 000 генів, кодованих у мікробах, які співпрацювали в нашому тілах (наш “інший геном”) в аналізі. Це шукає кластерів бактеріальних генів, які виробляють невеликі молекули, активні на людських цілях способами, які спричиняють нас здоровими.

Потім ми використовуємо синтетичну біологію для початкової ідентифікації та характеристики цих малих молекул і слідуємо за цим за допомогою хімічного синтезу та оптимізації для отримання кандидатів на наркотики. Наша теза полягає в тому, що це будуть безпечні та ефективні ліки, обов'язково діяти на відповідні цілі або шляхи, а також спрямовані на їх оптимальні клінічні показання.

Які переваги пошуку маломолекулярних лікарських засобів з мікробної ДНК всередині людського організму?

Ми бачимо три основні переваги.

По -перше, дрібні молекули, що базуються на сполуках, вже присутніх у здорових людей, швидше за все, добре переносяться та безпечно порівняно з невеликими молекулами з більш поширеного скринінгу бібліотеки (включаючи віртуальні) та оптимізаційних підходів.

По -друге, з моменту нашої хімілогіки^ТМ Двигун Discovery закріплений у клінічних даних людини, збагачуючи лише молекули, які, ймовірно, сприяють здоров’ю, ми вважаємо, що ми працюємо над найбільш релевантними та ефективними цілями та шляхами наркотиків.

Нарешті, наш двигун створює моделі, порівнюючи генетичні та клінічні дані здорових людей із хворими, які мають такі захворювання, як запальні захворювання кишечника, ревматоїдний артрит, рак, метаболічні захворювання та неврологічні стани, що забезпечують кандидати на лікарські засоби та застосовуються до відповідних клінічних показників. Ми бачимо це як трифекта виявлення наркотиків – правильна молекула для правильної цілі, яка допоможе людям із специфічним захворюванням.

Як ваша команда в Empress використовує AI, щоб розкрити раніше невідомі біологічні шляхи та терапевтичні способи з генетичних даних?

Ми не обов'язково виявляємо невідомі шляхи з боку біології людини, хоча багато мікробних синтетичних шляхів можуть бути новими відкриттями. Можливо, що ще важливіше, наші моделі AI/ML ведуть нас до людських цілей та шляхів, що дозволяє нам здійснювати несподівані зв’язки з захворюваннями людини та клінічними показаннями, які раніше не були оцінені. Існують «ага» моменти, оскільки ми знаходимо цілі та шляхи, які ми думали, що ми знаємо, робимо несподівані та важливі речі в контексті певної хвороби, способами, які мають сенс і захоплюються перекладати клінічно.

Приємний приклад цього – коли ми виявили терапевтичний механізм, де необхідно залучити дві цілі з перекриттям, компенсаторними біологічними ефектами. Як і стільки цілей захворювань, промисловості та академічних зусиль, які раніше не розкрили важливу роль для кожної з цілей окремо, але ще не мають перевести їх на змістовний клінічний успіх. Дотримуючись початкових, генетичних підказок від коеволюції між мікробними хіміками та біологічними шляхами людини, ми виявили унікальну терапевтичну гіпотезу. Я не думаю, що ми б розкрили це іншими методами. Я з радістю бачу, як це відкриття перекладається для пацієнтів, оскільки це може бути першим прикладом ліків, отриманих у контексті їх хвороби.

AI постійно розвивається, що несе сильні сторони, але також викликає виклики. Чи можете ви пояснити їх з точки зору застосування ШІ для розкриття біологічних шляхів та терапевтичних способів?

Поточні методи AI та ML можуть знайти закономірності в даних та робити з'єднання та прогнози, які можуть бути неможливі, щоб знайти або зробити інакше. Однак методи обмежені якістю та кількістю основних даних. Для виявлення наркотиків, більша кількість та якість даних, зокрема, клінічні дані людини, можуть допомогти.

Наші моделі AI/ML зростають ще краще, коли ми включаємо різні способи даних. Сюди входить мультимічне профілювання зразків людей як господарів, поєднуючись із зразками наших резидентних мікробів та клінічними особливостями накладки для все більшої кількості людей, що представляють все більшу різноманітність біології.

Чи є якісь потенційні етичні чи регуляторні міркування, що виникають внаслідок використання AI для виявлення невідомої біологічної та терапевтичної цілі?

Ми ділимося та сприймаємо серйозно нашим етичним зобов'язанням знайти безпечні та ефективні нові ліки для людей, які живуть із захворюваннями, та розглядають AI як інструмент, який допоможе забезпечити це починання.

Як і у багатьох зусиллях про виявлення наркотиків, коли задіяні зразки пацієнта, захист конфіденційності є першорядним. На щастя, механізми для анонімізації даних є багато, що дозволяє компаніям співвіднести дані геномного та зразкового аналізу з клінічними тестами та результатами здоров'я. Ми захищаємо клінічні дані людини, які використовуються в наших моделях AI/ML відповідно до Закону про переносність та підзвітність медичного страхування та інші застосовні норми. Ми також оцінюємо безпеку та ефективність наших кандидатів на наркотики у суворому дотриманні FDA та іншим регуляторним вимогам.

Як ви сподіваєтесь, що майбутнє виглядає для використання AI у фармацевтичній галузі?

Я сподіваюся, що методи AI та ML продовжують розробляти та вдосконалювати, щоб допомогти виявити безпечну та ефективну терапію. Пошук правильних препаратів для правильних цілей та шляхів для вирішення конкретних захворювань залишається першорядним. Я сподіваюсь, що додаткові методи до того, що ми використовуємо в імператриці, також працюватимуть, зокрема, для захворювань, де мікроби-резиденції людини можуть не мати сильного впливу.

Це інтерв'ю було конденсовано та відредаговано для ясності.

Egnyte, провідний постачальник хмарних рішень для співпраці та керування контентом, оголошує про низку нових патентів і функцій продукту, а також про новий генеративний помічник на основі штучного інтелекту (GenAI) для забезпечення безпеки та полегшення керування критично важливими завданнями. даних. Ці інновації відображають відданість Egnyte вирішенню найбільш важливих світових проблем із даними, особливо в тому, що стосується комплексного управління даними та відповідності, заявили в компанії.

У 2024 році Egnyte отримала низку нових патентів, у результаті чого загальна кількість виданих патентів перевищила 50, які «підтримують нашу конкурентну перевагу на цьому ринку. Усі ці патенти вирішують складні проблеми управління даними та дотримання нормативних вимог, починаючи від гібридної співпраці та аналізу контенту й закінчуючи відповідністю конфіденційності та правилами конфіденційності даних», — пояснив Амріт Джассал, технічний директор і засновник Egnyte.

Деякі з останніх патентів Egnyte включають:

• Розширена співпраця щодо вмісту з покращеним виявленням і вирішенням конфліктів у гібридних хмарних середовищах
• Централізований контроль доступу користувачів у гібридних хмарних системах
• Спрощене та консолідоване керування дозволами з кількох систем зберігання
• Спрощена обробка запитів на доступ до суб’єктів (SAR). що покращує відповідність положенням про конфіденційність, таким як GDPR

Ще однією захоплюючою подією є запуск Egnyte Copilot, помічника на базі GenAI, який підвищує продуктивність роботи зі знаннями, одночасно витягаючи більше цінності з корпоративного контенту. Egnyte Copilot узагальнює документи, щоб легше виводити важливу інформацію; організовує інформацію в тисячах файлів у базах знань; транскрибує мультимедіа, наприклад аудіо- та відеовміст; і керує реакціями штучного інтелекту за допомогою контекстних інструкцій.

«Оскільки організації продовжують оцифровувати величезні обсяги даних, для людини стає неможливим завданням ефективно керувати інформацією, аналізувати та витягувати з неї розуміння», — сказав Джассал. «Egnyte Copilot дає змогу користувачам прискорити роботу зі знаннями, ефективно підсумовуючи документи та витягаючи ідеї з мультимедійного вмісту, а також розкриваючи цінність даних організації, організовуючи та запитуючи інформацію в великих файлових системах, допомагаючи командам швидко приймати обґрунтовані рішення».

Egnyte Copilot легко інтегрується в існуючі робочі процеси, не вимагаючи нових інструментів або спеціальних навичок. Це відображає один із основних принципів Egnyte, де його метою є «надавати корисні рішення. Переважна більшість поточних випадків використання генеративного штучного інтелекту потрапляє в категорію «новинки»… завдяки нашим рішенням підприємства можуть використовувати потужність штучного інтелекту без збоїв, які часто пов’язані із впровадженням нових технологій», — пояснив Джассал.

Окрім останніх патентів Egnyte та Egnyte Copilot, компанія також запустила понад 300 нових функцій продукту, призначених для підвищення продуктивності користувачів, оптимізації робочих процесів і посилення безпеки даних. Деякі з цих функцій включають динамічні водяні знаки для захисту вмісту, інтегроване рішення eSignature для юридично обов’язкових електронних підписів, автоматичне тегування метаданих тощо. Egnyte також випустив кілька можливостей на основі штучного інтелекту, включаючи порівняння зображень, пошук подібності зображень і класифікацію вмісту на основі критеріїв, визначених користувачем.

Зрештою, цей випуск демонструє, «як швидко розвивається світ технологій і як Egnyte продовжує задовольняти вимоги ринку… заглядаючи вперед, усе, що ми створили у 2024 році, забезпечує міцну основу для продовження інновацій у 2025 році та продовження розвитку нашої платформи для задовольнити потреби ринку», – резюмував Джасал.

Щоб дізнатися більше про Egnyte, відвідайте https://www.egnyte.com/.

Через чотири місяці після відбуття терміну ув'язнення за відмивання грошей Чанпен Чжао перетворив Binance Labs на сімейний офіс.

Чанпен Чжао, відомий під ініціалами CZ, оголосив про те, що перетворює Binance Labs, підрозділ венчурного капіталу своєї криптовалютної компанії Binance, на сімейний офіс під назвою YZi Labs. Цей крок стався лише через кілька місяців після того, як він був звільнений із в’язниці в США, де він відбував чотиримісячний термін ув’язнення за звинуваченням у відмиванні грошей, скоєних ним, будучи генеральним директором Binance. Компанія заплатила 4,3 мільярда доларів штрафу.

Binance Labs була заснована в 2018 році для інвестування в стартапи web3 і криптотехнологій. За словами Чжао, на момент ребрендингу на YZi Labs під управлінням компанії було близько 10 мільярдів доларів, пов’язаних з криптовалютою.

Відповідно до бази даних CVC Funding Round Database GCV, Binance Labs брала участь у 19 раундах фінансування у 2024 році в блокчейні, іграх web3 і криптостартапах. До таких компаній відноситься Sophon, китайський виробник технології блокчейн, розробленої для мереж 2 рівня. Іншим був MilkyWay, американський оператор протоколу ліквідних ставок.

Жоден із раундів фінансування, у яких Binance Labs брала участь минулого року, а в 2023 році вийшов за межі етапу серії A. У січні 2024 року CVC заявив, що в його портфоліо входять 250 компаній у 25 країнах.

Будучи сімейним офісом, YZi буде фондом управління особистим капіталом Чжао, а також співзасновника Binance І Хе. YZi розширить свою інвестиційну діяльність від діяльності Binance Labs, вийшовши за межі криптовалюти та web3 до штучного інтелекту та біотехнологій. Чжао запросив Еллу Чжан керувати фондом, яка допомогла створити Binance Labs.

Чжао та І Хе заснували криптобіржу Binance в Китаї в 2017 році. До січня 2018 року це була найбільша криптобіржа у світі і залишалася нею до квітня 2021 року.

Стівен Герфорд

Стівен Герфорд є молодшим репортером Global Corporate Venturing.

У значному кроці для цифрового фінансового сектору президент США Дональд Трамп підписав виконавчий наказ (EO) під назвою “Посилення американського лідерства в галузі цифрових фінансових технологій”. Виконавчий наказ вводить кілька ключових положень, включаючи заборону на створення та видачу цифрової валюти Центрального банку (CBDC) у Сполучених Штатах, а також встановлення заходів щодо регулювання цифрових активів, таких як криптовалюти та стаблеїни.

Заборона на цифрову валюту Центрального банку (CBDC)

Одним із центральних аспектів цього виконавчого розпорядження є офіційна заборона щодо створення CBDC у Сполучених Штатах. EO визначає CBDC як “форму цифрових грошей або грошової вартості, номінованої в Національній частині рахунку, що є прямим відповідальністю Центрального банку”. У розпорядженні зазначено, що “за винятком того, наскільки вимагається законодавством, агенціями забороняються здійснювати будь -які дії щодо встановлення, випуску або сприяння CBDC” як у США, так і за кордоном. Крім того, будь -які поточні плани або ініціативи, пов'язані з створенням CBDC, будуть негайно зупинені.

Створення федеральної регуляторної бази цифрових активів

Виконавчий розпорядження також встановлює президентську робочу групу, яка має завдання розробити федеральну регуляторну базу для цифрових активів, включаючи StableCoins. Обов'язки групи включатимуть оцінку створення національних запасів цифрових активів. У звіті робочої групи буде стосуватися критичні сфери, такі як структура ринку, нагляд, захист прав споживачів та управління ризиками в просторі цифрових активів.

Запас зосередиться на криптовалютах, вилучених федеральним урядом, з потенційним акцентом на біткойн. Це узгоджується з попередньою обіцянкою президента Трампа створити стратегічний національний заповідник біткойна, використовуючи біткойн, вилучений із зусиль правоохоронних органів. За даними Arkham Intelligence, США наразі володіють 198,109 біткойна, оціненим у понад 20,1 мільярда доларів.

Бачення Трампа щодо національних запасів біткойна

Під час конференції Bitcoin 2024 в Нешвілі президент Трамп висловив свою прихильність до створення національних стратегічних запасів біткойна. Його план передбачає використання біткойна, який уряд США придбав через хаки та судоми. Після виступу Трампа сенатор США Сінтія Лумміс ввів законодавство, щоб створити стратегічний резерв Bitcoin за допомогою іншого підходу. Її пропозиція пропонує уряду США придбати 200 000 біткойна на рік протягом наступних п'яти років, маючи намір накопичити 1 000 000 BTC. Однак це законодавство повинно пройти як через Палату представників, так і через Сенат, перш ніж дійти до столу президента для остаточного затвердження.

Відповідно до своєї підтримки спільноти криптовалют, президент Трамп також виконав обіцянку, зроблену під час своєї кампанії, надаючи повне та безумовне прощення Россу Ульбріхту, піонеру біткойна та засновника платформи Шовкового дороги. Ця дія є частиною більш широкого порядку денного Трампа щодо підтримки сектору цифрових активів, який також включає створення резерву біткойна, заборону CBDC та створення консультативної ради, орієнтованої на цифрові активи.

Регуляторні зміни для цифрових активів

За допомогою цього нового виконавчого розпорядження адміністрація Трампа позиціонує себе як лідер у галузі цифрових фінансових технологій, займаючись твердою позицією проти прийняття CBDC. Очікується, що висновки робочої групи та потенційне створення стратегічного резерву біткойна формуватимуть майбутнє регулювання криптовалют та створить США як ключового гравця на світовому ринку цифрових активів.

У міру розвитку регуляторного ландшафту, зацікавлені сторони промисловості будуть уважно спостерігати, щоб побачити, як ці нові заходи вплинуть на більш широку екосистему криптовалюти та чи будуть інші країни дотримуватися позову про заборону CBDC або встановлення подібних резервів біткойнів.

Аджай Гарг був призначений головним директором з розвитку в галузі управління ідентичності, Савіянт.

Гарг, який приєднується до Савіянта з Palo Alto Networks, приносить із собою значний досвід інженерного лідерства в секторі кібербезпеки. У Palo Alto Networks він обіймав посаду віце-президента з інженерії та відповідав за керівництво глобальною командою у розробці AI-орієнтованих вдосконалених рішень безпеки, що охоплюють безпеку даних, SaaS Security, Wildfire та Інтернет-безпеку.

Як головний директор з розвитку в Савіянті, Гаргу буде покладатися на нагляд за всіма аспектами інженерії, включаючи якісну інженерну, інфраструктуру та інженерію надійності сайтів, відомий як SRE. Його нова роль передбачає керування зростанням та постійного розвитку платформи безпеки ідентичності Савіянта.

Пол Зольфагарі, президент Савіянта, висловив підтримку призначення Гарга, заявивши: “Аджай – досвідчений інженерний лідер, який приносить глибокі знання про домен, широкий досвід управління та сильну технічну проникливість. Він провів останні двадцять років у деяких у світі Прем'єр-міністр в кібербезпеці, інфраструктурі, веб-безпеці та безпеці SaaS, де він керував високоефективними культурами, які забезпечують інновації, забезпечуючи надзвичайно позитивні результати клієнтів. “

Великий досвід Гарга включає його попереднє перебування в Cybercube Analytics, де він був глобальним віце -президентом з інженерії. У цій ролі він керував розробкою платформи аналітики кібер -ризику CyberCube. До цього він обіймав значні керівні посади в системах Fireeye та Cisco, де він мав вплив на сприяння інноваціям у важливих областях, таких як хмарна безпека, управління ідентифікацією, аналітика загроз, безпечний доступ та безпеку контенту.

Після приєднання до Савіянта, Гарг прокоментував: “Мені приємно приєднатися може вирішити кілька викликів безпеки в межах єдиної інтегрованої архітектури. “