اختيار شركة ألكيماب لاستخدام الحاسوب الفائق كامبريدج-1 المقدّم من إنفيديا لتعزيز اكتشاف الأجسام المضادة المدعوم بتقنية التعلم الآلي

(بزنيس واير): وقع اختيار شركة "إنفيديا" على شركة التكنولوجيا الحيوية "ألكيماب ثيرابيوتيكس" التي تركّز على اكتشاف وتطوير الأجسام المضادة الواقية الطبيعية وأدوات التصنيف القائم على مخزون الأجسام المضادة للمرضى، لتسخير قوة الحاسوب الفائق في المملكة المتحدة "كامبريدج-1". سوف تستخدم شركة "ألكيماب" مجموعة الحوسبة الفائقة "إنفيديا دي جي إكس سوبر بيه أو دي"، المدعومة بأنظمة "إنفيديا دي جي إكس إيه 100"، لاكتساب فهم ورؤى أكبر من قواعد بيانات علم الأعصاب والأورام الشاملة.

وفي هذا السياق، قال دوغلاس إيه. تريكو، الحائز على شهادة الدكتوراه، والرئيس التنفيذي لشركة "ألكيماب ثيرابيوتيكس": "يشرفنا أن نتعاون مع ’إنفيديا‘ لتطوير أعمالنا المتمحورة حول تطبيق التعلم الآلي للتنبؤ ببنية الأجسام المضادة ووظائفها. وسيؤدي استخدام ’كامبريدج-1‘، إلى تسريع قدراتنا في ’ألكيماب‘ بشكل ملموس. ونُعرب عن حماسنا بشأن إمكانية التعاون مع فريق ’إنفيديا‘ الرائد عالمياً لفهم لغة الأجسام المضادة بشكل أفضل".

وفي معرض تعليقه، قال كريج رودز، رئيس شؤون القطاع للرعاية الصحية وعلوم الحياة لدى بشركة "إنفيديا" في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا: "يتيح حاسوب ’كامبريدج-1‘ تطبيق التعلم الآلي للمساعدة في إيجاد حلول لأكثر التحديات السريرية إلحاحاً، وتطوير الأبحاث الصحية من خلال علم الأحياء الرقمي، وإطلاق العنان لفهم أعمق للأمراض. ويُعزز النظام أعباء أعمال الحوسبة الفائقة التي يتم توسيع نطاقها وتحسينها، ويُساعد ذلك المؤسسات الاستثنائية على غرار شركة ’ألكيماب‘، وهي عضو في برنامج ’إنفيديا إنسبشن‘، على مواصلة أبحاثها المتمحورة حول الأجسام المضادة والعلاجات الوقائية الأخرى للأمراض التي يصعب علاجها".

ومن جهته، قال جايك غالسون، الحائز على شهادة الدكتوراه، ورئيس شؤون التكنولوجيا في شركة "ألكيماب ثيرابيوتيكس": "سيُسهم تعاوننا مع ’إنفيديا‘ بإتاحة فرص لامحدودة أمامنا لتطوير منصة ’ألكيماب‘ الحديثة، ما يسهل اكتشاف العلاجات الجديدة وتقنيات التصنيف للمرضى. ويُسرّع التعلم الآلي وتيرة الأبحاث في مجالات علاجية متعددة، وسيُؤدي دوراً محورياً في مساعدة ’ألكيماب‘ على التنبؤ بوظائف الأجسام المضادة الجديدة بناءً على تسلسلها فحسب".

ويُرمِّز مخزون الأجسام المضادة الخاص لكل فرد معلومات حول الاستجابات المناعية السابقة وإمكانية الحماية من الأمراض في المستقبل. وتعتقد "ألكيماب‘ أن فك رموز المعلومات المخزنة في قواعد بيانات تسلسل الأجسام المضادة هذه سيُسهم في إحداث تحول نوعي في الفهم الأساسي للمرض وتمكين اكتشاف التشخيصات الجديدة والعلاجات القائمة على الأجسام المضادة. وباستخدام التعلم الآلي الخاضع للإشراف الذاتي، طورت "ألكيماب" نموذجاً لغوياً خاصاً بالأجسام المضادة "أنتيبرتا" (تمثيل مشفر ثنائي الاتجاه خاص بالجسم المضاد من المحولات)، وهو نموذج محول مكوّن من 12 طبقة يوفر تمثيلاً رقمياً سياقياً لتسلسلات الأجسام المضادة. ويفهم "أنتيبرتا" المعلومات ذات الصلة بيولوجياً، ويتم إعداده للعديد من المهام النهائية التي تعمل على تحسين فهمنا للغة الأجسام المضادة.

يمكنكم حضور الجلسة التي تنظمها "ألكيماب" حول فك رموز لغة الأجسام المضادة في 24 مارس في مؤتمر "جي تي سي"، وهو مؤتمر مجاني للذكاء الاصطناعي. يمكنكم العثور على المزيد من التفاصيل حول برنامج "إنفيديا إنسبشن" هنا. ويمكنكم الاطلاع على تحديثات المشروع وعلى معلومات إضافية حول مشاريع "كامبريدج-1" عبر الرابط التالي.

لمحة عن "ألكيماب"

طورت "ألكيماب" منصة عالية التمايز تتيح تحديد أهداف الأدوية الجديدة والعلاجات وأدوات التصنيف للمرضى من خلال تحليل مخزون الأجسام المضادة الخاص بهم. وتستخدم المنصة عينات المرضى المحددة جيداً، وتسلسل الخلايا البائية العميقة، والتحليل الحسابي لتحديد استجابات الأجسام المضادة الواقية المتقاربة بين الأفراد المعرضين للإصابة بأمراض معينة، لكنّهم يتمتعون بدرجة عالية من الصمود.

وتبتكر "ألكيماب" مجموعة واسعة من العلاجات الوقائية للأمراض التي يصعب علاجها، مع التركيز الأولي على حالات التنكس العصبي والأورام. وتتوافر عينات المرضى المتخصصة بدرجة عالية التي تدعم منصة "ألكيماب" من خلال الشراكات والتعاونات القيّمة مع المجموعات الممثلة للمرضى والبنوك الحيوية وشركاء القطاع والمؤسسات الأكاديمية.

لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع الإلكتروني التالي: www.alchemab.com.

يمكنكم الاطلاع على النسخة الأصلية للبيان الصحفي على موقع "بزنيس واير" (businesswire.com) على الرابط الإلكتروني التالي: /https://www.businesswire.com/news/home/20220322005202/en

إنّ نص اللغة الأصلية لهذا البيان هو النسخة الرسمية المعتمدة. أما الترجمة فقد قدمت للمساعدة فقط، ويجب الرجوع لنص اللغة الأصلية الذي يمثل النسخة الوحيدة ذات التأثير القانوني.