Qubit Pharmaceuticals, innowacyjny i szybko rozwijający się start-up, działa w awangardzie badań chemicznych i symulacji numerycznych. Jego ambitny cel to przyspieszenie odkrywania nowych cząsteczek i generowanie kandydatów na leki na podstawie złożonych danych molekularnych. Zespół uczenia maszynowego Qubit Pharmaceuticals, złożony z wyspecjalizowanych badaczy i programistów, zwrócił się do MARGO o opracowanie i wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego (Xgboost, Lightgbm, Catboost, GNN, NN), które zoptymalizują i zautomatyzują proces odkrywania cząsteczek.
-
17 kwi 2026
Qubit Pharmaceuticals: rewolucja w badaniach molekularnych dzięki sztucznej inteligencji
Kontekst: dlaczego przewidywanie popytu stało się strategiczne?
Wyzwania: optymalizacja badań molekularnych, by stać się liderem innowacji medycznych
Głównym wyzwaniem Qubit Pharmaceuticals jest zwiększenie efektywności procesu generowania cząsteczek: eksploracja ma być szybsza, pełniejsza i lepiej ukierunkowana. Chodzi o ograniczenie kosztownych testów laboratoryjnych i umożliwienie szerszej, a zarazem precyzyjniejszej eksploracji molekularnej.
Cele projektu:Optymalizacja narzędzia do generowania nowych cząsteczek za pomocą modeli uczenia maszynowego (Xgboost, Lightgbm, Catboost, GNN, NN).
Eksploracja przestrzeni molekularnej w sposób pełniejszy, szybszy i bardziej ukierunkowany.
Opracowanie narzędzia plug-and-play dostępnego dla wszystkich zespołów badawczych, aby umożliwić wdrożenie na dużą skalę.
Wskaźniki:
- Szybkość zbieżności: pomiar czasu, jakiego modele potrzebują, by osiągnąć optymalne rozwiązanie. Poprawa tego wskaźnika zwiększyła efektywność procesu generowania cząsteczek.
- Różnorodność eksploracji: kluczowy wskaźnik różnorodności generowanych cząsteczek. Celem jest znalezienie równowagi między eksploracją wyczerpującą a ukierunkowaną.
- Powtarzalność: pomiar zdolności do odtworzenia uzyskanych wyników, który potwierdza solidność i niezawodność opracowanych modeli.
- Dokładność predykcji chemicznej: ocena zdolności modeli do poprawnego przewidywania właściwości chemicznych cząsteczek, kluczowe kryterium optymalizacji wyboru kandydatów na leki.
Wskaźniki te pozwalają śledzić skuteczność modeli uczenia maszynowego i upewnić się, że wyniki są zgodne z celami projektu.
Odpowiedź MARGO: optymalizacja eksploracji molekularnej i opracowanie algorytmów uczenia maszynowego
MARGO wdrożyło rozwiązanie integrujące modele uczenia maszynowego, takie jak grafowe sieci neuronowe (GNN) i podejścia oparte na uczeniu przez wzmacnianie (RL), aby skuteczniej przewidywać właściwości chemiczne cząsteczek.
Od danych do odkryć: wsparcie szyte na miarę
W ścisłej współpracy z wewnętrznymi zespołami Qubit Pharmaceuticals MARGO:
- zoptymalizowało eksplorację molekularną dzięki połączeniu technik uczenia maszynowego i teorii grafów, które pozwalają modelować cząsteczki i przyspieszać ich generowanie;
- wdrożyło rozwijany wewnętrzny pakiet ML, który umożliwia szybkie i płynne włączanie nowych odkryć do procesu badawczego;
- opracowało wskaźniki jakości mierzące szybkość zbieżności, różnorodność eksploracji i powtarzalność, które gwarantują efektywność i niezawodność procesu odkrywania.
Innowacja w sercu projektu
Ten projekt doskonale pokazuje, jak MARGO potrafi wykorzystać najnowocześniejsze technologie, by sprostać złożonym wyzwaniom. Zastosowanie grafowych sieci neuronowych do eksploracji molekularnej, nowe i obiecujące podejście, pozwala w pełni wykorzystać potencjał danych molekularnych i precyzyjniej przewidywać nowe, rokujące cząsteczki.
ROI
Działania MARGO przyniosły znaczące korzyści:
Oszczędność czasu i niższe koszty badań Automatyzacja generowania cząsteczek zmniejsza liczbę testów laboratoryjnych i pozwala skupić zasoby na najbardziej obiecujących cząsteczkach.
Szybsze badania nad lekami Dzięki modelom predykcyjnym Qubit szybciej identyfikuje kandydatów na leki, co skraca czas wprowadzenia na rynek.
Większa efektywność procesów wewnętrznych Automatyzacja zadań wewnętrznych, takich jak parsowanie dokumentów, zwiększa produktywność zespołu ML i pozwala badaczom skupić się na zadaniach o wyższej wartości dodanej.
Skalowalność systemu ML Zaktualizowany pakiet ML jest teraz stabilny, elastyczny i łatwy we wdrażaniu, dzięki czemu Qubit może szybciej reagować na nowe wyzwania badawcze.
Podsumowanie: Qubit Pharmaceuticals osiąga kluczowy etap w badaniach nad nowymi cząsteczkami
Ekspertyza MARGO w dziedzinie AI pozwoliła Qubit Pharmaceuticals osiągnąć ważny kamień milowy w optymalizacji procesów generowania nowych cząsteczek. Projekt generowania cząsteczek, zoptymalizowany dziś dzięki metodom uczenia maszynowego, stał się prawdziwą dźwignią strategiczną przyspieszania odkryć naukowych.
Narzędzie do generowania cząsteczek jest gotowe do wdrożenia na dużą skalę i będzie dostępne dla wszystkich zespołów Qubit. Projekt wpisuje się w szerszą wizję innowacji, z potencjalnymi nowymi zastosowaniami w fizyce kwantowej, chemii i medycynie.
Masz podobne wyzwania? Skontaktuj się z nami!
Dzięki technologiom uczenia maszynowego i ścisłej współpracy z chemikami i badaczami Qubit Pharmaceuticals MARGO sprawiło, że generowanie nowych cząsteczek jest szybsze, bardziej niezawodne i tańsze. Partnerstwo z Qubit potwierdza ekspertyzę MARGO we wdrażaniu nowoczesnych rozwiązań AI, zwłaszcza w tak złożonych sektorach jak badania naukowe i farmaceutyczne.
Zamień swoje wyzwania w szanse dzięki innowacyjnym rozwiązaniom szytym na miarę!
Jaki był główny cel Qubit Pharmaceuticals?
Qubit Pharmaceuticals chciał przyspieszyć odkrywanie nowych cząsteczek i generować kandydatów na leki na podstawie złożonych danych molekularnych, wykorzystując zaawansowane modele uczenia maszynowego.
Jakie były główne wyzwania?
Wyzwaniem było uczynienie eksploracji molekularnej szybszą, pełniejszą i lepiej ukierunkowaną, przy jednoczesnym ograniczeniu kosztownych testów laboratoryjnych i ułatwieniu wdrożenia narzędzi AI na dużą skalę.
Jakie technologie wdrożyło MARGO?
Zespoły MARGO zintegrowały modele uczenia maszynowego, takie jak grafowe sieci neuronowe (GNN) i uczenie przez wzmacnianie (RL), a także Xgboost, LightGBM i Catboost, aby modelować i przewidywać właściwości chemiczne cząsteczek.
Na czym polegała współpraca Qubit i MARGO?
MARGO ściśle współpracowało z zespołami wewnętrznymi, aby zoptymalizować eksplorację molekularną, opracować skalowalny wewnętrzny pakiet ML i stworzyć wskaźniki jakości gwarantujące niezawodność i wydajność modeli.
Jakie konkretne korzyści osiągnięto?
Projekt przyniósł niższe koszty badań, krótszy czas wprowadzania nowych leków na rynek, wyższą produktywność wewnętrzną oraz bardziej elastyczny i skalowalny system ML.
Jakich wskaźników użyto do pomiaru wydajności?
Do oceny efektywności i solidności modeli AI wykorzystano szybkość zbieżności, różnorodność eksploracji, powtarzalność wyników i dokładność predykcji chemicznej.
Jaki jest ogólny wpływ projektu?
Projekt to kluczowy krok Qubit Pharmaceuticals w modernizacji badań molekularnych, który otwiera drogę do nowych zastosowań w chemii, medycynie i fizyce kwantowej.
Jak MARGO wspiera inne firmy?
Dzięki ekspertyzie w dziedzinie AI i industrializacji modeli uczenia maszynowego MARGO pomaga innym organizacjom sprostać podobnym wyzwaniom, optymalizując ich procesy badawcze, analityczne i innowacyjne.
