U startupu sa sjedištem u Kini koristili su strojno učenje kako bi neuralne mreže podučili traženju novih molekula koje bi se bolje mogle nositi s bolestima
Insilico Medicine, startup tvrtka iz Hong Konga, objavila je u časopisu Nature Biotechnology rezultate istraživanja koji pokazuju kako njihovi sustav za dubinsko učenje može prepoznati moguće načine liječenja fibroze.
Sustav GENTRL (što je skraćenica za generative tensorial reinforcement learning) uspio je pronaći šest mogućih načina liječenja za samo 21 dan. Jedan među njima pokazao je obećavajuće rezultate u eksperimentima s miševima. Računalni kod korišten pri modeliranju sustava objavljen je na Githubu.
PRIRUČNIK ZA SUTRAŠNJICU
Bez ovih 12 riječi i izraza teško ćete razumjeti tehnologiju budućnosti
Tvrtku Insilico Medicine pokrenuo je Alex Zhavoronkov 2014. godine. Prije toga bavio se računalnim znanostima. Nekoliko godina radio je za tvrtku ATI, dok ju 2006. nije preuzeo AMD. Zhavoronkov se nakon toga odlučio prebaciti na istraživanje biotehnologija, s fokusom na usporavanje procesa starenja.
Doktorirao je na Državnom sveučilištu u Moskvi, radeći na korištenju strojnog učenja u fizici molekularnih interakcija u biološkim sustavima. Potom je radio za nekoliko tvrtki, da bi zatim došao u Baltimore (SAD) i osnovao Insilico.
Ispočetka su u Insilicu koristili dubinsko učenje za obuku neuralnih mreža kako bi pomoću ogromnih kataloga molekula pronašle potencijalne ciljane lijekove. Ubrzo se Zhavoronkov oduševio radom Iana Goodfellowa na području strojnog učenja i odlučio promijeniti smjer te koristiti strojno učenje za razvoj novih molekula, umjesto listanja po postojećima, piše Forbes.