หน้า: 1

ชนิดกระทู้ ผู้เขียน กระทู้: Cyclica ใช้ฐานข้อมูล GOSTAR ของ Excelra  (อ่าน 10 ครั้ง)
add
เรทกระทู้
« เมื่อ: 21 ต.ค. 20, 15:24 น »
ตอบโดยอ้างถึงข้อความ
Send E-mail

แบ่งปันกระทู้นี้ให้เพื่อนคุณอ่านไหมคะ?

ปิดปิด
 

Cyclica ใช้ฐานข้อมูล GOSTAR ของ Excelra เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกด้วย AI & ML สำหรับการวิเคราะห์หาเป้าหมายของยา

Excelra องค์กรข้อมูลและการวิเคราะห์ชั้นนำระดับโลก ประกาศในวันนี้ว่า บริษัทได้ให้ใบอนุญาตใช้ฐานข้อมูล Global Online Structure Activity Relationship Database (GOSTAR) แก่บริษัทเทคโนโลยีชีวภาพชั้นนำ Cyclica Inc. ซึ่งเป็นเจ้าของแพลตฟอร์มระบบ AI-augmented ที่สามารถออกแบบโมเลกุลของยาจากข้อมูลการใช้ยาหลายขนาน (Polypharmacology) แบบหลายวัตถุประสงค์ได้

GOSTAR เป็นฐานข้อมูลออนไลน์ขนาดใหญ่ที่สุดที่รวบรวมข้อมูลความสัมพันธ์ระหว่างการออกฤทธิ์และโครงสร้างของยา (Structure Activity Relationship) โดบประกอบไปด้วยโมเลกุลขนาดเล็กกว่า 5.5 ล้านโมเลกุล และคุณสมบัติทางเภสัชวิทยา ชีววิทยา และเคมีที่เกี่ยวข้อง ฐานข้อมูลได้รับการดูแลเป็นอย่างดีโดยทีมวิทยาศาสตร์ของเรา ซึ่งคัดลอกและเรียบเรียงชุดข้อมูลจากงานวิจัยการทดสอบการทำงานของโมเลกุลทั้งในหลอดทดลองและในสิ่งมีชีวิต และนำมาทำให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น โดยกิจกรรมต่างๆ ของโมเลกุลขนาดเล็ก ซึ่งประกอบไปด้วยข้อมูล SAR, เคมีฟิสิกส์, เมตาบอลิก, ADME และพิษวิทยา ได้ถูกเก็บรวบรวมและนำมาจัดวางโครงสร้างเข้าสู่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) ทำให้ GOSTAR เป็นเครื่องมือที่สำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักวิจัย โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่จะก่อให้เกิดแนวความคิดใหม่ๆ ในการออกแบบและค้นหายา ทั้งในระยะเริ่มต้น ตลอดจนการพัฒนาในระยะต่อๆ ไป

Dr. Raveendra Dayam ผู้อำนวยการฝ่าย Chemistry Services บริษัท Excelra กล่าวว่า "GOSTAR มอบการเข้าถึงข้อมูลปฏิกิริยาเชิงปริมาณจำนวนมากกว่า 28 ล้านรายการซึ่งได้จากการทดลองปฏิกิริยาระหว่างโมเลกุลขนาดเล็กกับพื้นที่เป้าหมายที่สามารถพัฒนาเป็นยาได้ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากปฏิกิริยาเหล่านี้จะเข้ามาช่วยเสริมแนวคิด Polypharmacology เพื่อการค้นหาสูตรผสมยาใหม่ของ Cyclica ให้สมบูรณ์มากยิ่งขึ้นไปอีก GOSTAR คือชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ทั้งในเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ ซึ่งได้รับความไว้วางใจจากบริษัท AI/ML หลายแห่ง และเราตื่นเต้นที่ข้อมูลเหล่านี้จะมาช่วยสนับสนุน Cyclica ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์เชิงทำนาย"

ความกว้างของข้อมูลในฐานข้อมูล GOSTAR จะช่วยขยายขอบเขตการประยุกต์ใช้แบบจำลองต่างๆ ของ Cyclica ดังเช่นที่ Dr. Stephen MacKinnon รองประธานฝ่าย R&D บริษัท Cyclica ได้ระบุว่า "ความร่วมมือกับ GOSTAR จะช่วยเสริมแกร่งข้อมูลการฝึกอบรมการใช้แบบจำลองแพลตฟอร์มต่างๆ ของ Cyclica โดยช่วยให้ Cyclica สามารถทำหมายเหตุประกอบการอธิบายข้อมูลการตรวจคัดกรองโปรตีโอม อันจะเป็นการยกระดับขีดความสามารถด้านการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ ซึ่งสิ่งนี้จะส่งผลโดยตรงต่อการพัฒนายาที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้นสำหรับผู้ป่วย"

เกี่ยวกับ Cyclica

Cyclica เป็นบริษัทแรกที่เข้าใกล้แนวคิด Polypharmacology โดยการประยุกต์ใช้กระบวนการทางคอมพิวเตอร์วิเคราะห์แบบ structure-based, AI-augmented เพื่อการออกแบบและการค้นหาตัวยาใหม่ ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ 'Ligand Design' และ 'Ligand Express' และขับเคลื่อนโดยแพลตฟอร์มของบริษัท ได้แก่ MatchMaker(TM) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการตรวจคัดกรองโปรตีโอมด้วยการเรียนรู้เชิงลึก และ POEM(TM) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) เพื่อการทำนายคุณสมบัติเชิงโมเลกุล ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ www.cyclicarx.com

เกี่ยวกับ Excelra:

Excelra นำเสนอโซลูชั่นข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยเสริมสร้างศักยภาพในการสร้างสรรค์นวัตกรรมให้กับวงการชีววิทยาศาสตร์ ตั้งแต่การวิจัยไปจนกระทั่งออกสู่ตลาด Excelra Edge มาจากการรวมสินทรัพย์ข้อมูล ความเชี่ยวชาญในสาขาของตนเอง และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าด้วยกันอย่างไร้รอยต่อ เพื่อเร่งผลักดันการค้นคว้าและพัฒนายา ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ www.excelra.com

สื่อมวลชนติดต่อ :
Dorothy Paul – Director Marketing
อีเมล: dorothy.paul@excelra.com

โลโก้: https://mma.prnewswire.com/media/692189/Excelra_Logo.jpg

noticeแจ้งลบความคิดเห็นนี้   บันทึกการเข้า
Tags:
Tags:  

หน้า: 1

 
ตอบ

ชื่อ:
 
แชร์ไป Facebook ด้วย
กระทู้:
ไอค่อนข้อความ:
ตัวหนาตัวเอียงตัวขีดเส้นใต้จัดย่อหน้าชิดซ้ายจัดย่อหน้ากึ่งกลางจัดย่อหน้าชิดขวา

 
 

[เพิ่มเติม]
แนบไฟล์: (แนบไฟล์เพิ่ม)
ไฟล์ที่อนุญาต: gif, jpg, jpeg
ขนาดไฟล์สูงสุดที่อนุญาต 20000000 KB : 4 ไฟล์ : ต่อความคิดเห็น
ติดตามกระทู้นี้ : ส่งไปที่อีเมลของสมาชิกสนุก
  ส่งไปที่
พิมพ์อักษรตามภาพ:
พิมพ์ตัวอักษรที่แสดงในรูปภาพ
 
:  
  • ข้อความของคุณอยู่ในกระทู้นี้
  • กระทู้ที่ถูกใส่กุญแจ
  • กระทู้ปกติ
  • กระทู้ติดหมุด
  • กระทู้น่าสนใจ (มีผู้ตอบมากกว่า 15 ครั้ง)
  • โพลล์
  • กระทู้น่าสนใจมาก (มีผู้ตอบมากกว่า 25 ครั้ง)
         
หากท่านพบเห็นการกระทำ หรือพฤติกรรมใด ๆ ที่ไม่เหมาะสม ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสื่อมเสียแก่สถาบันชาติ ศาสนา พระมหากษัตริย์ รวมถึง การใช้ข้อความที่ไม่สุภาพ พฤติกรรมการหลอกลวง การเผยแพร่ภาพลามก อนาจาร หรือการกระทำใด ๆ ที่อาจก่อให้ผู้อื่น ได้รับความเสียหาย กรุณาแจ้งมาที่ แนะนำติชม