Os pesquisadores podem enviar os candidatos pré-selecionados para laboratórios parceiros integrados para síntese e testes, com resultados encaminhados de volta ao sistema para orientar a próxima rodada de design.
"Levaria 18 meses para chegar a 300 possíveis candidatos a medicamentos. Agora, os cientistas podem criar rapidamente 300 candidatos em algumas semanas", disse Rajiv Chopra, vice-presidente de IA para a área de saúde e ciências da vida da AWS, em entrevista à Reuters.
Chopra disse que o rápido aumento dos modelos de descoberta de medicamentos transformou em gargalo os biólogos computacionais que podem traduzir os objetivos do laboratório em conjuntos de aprendizado de máquina.
A AWS disse que Bayer, Broad Institute e Voyager Therapeutics estão entre os primeiros a adotar a tecnologia, e 19 das 20 maiores empresas farmacêuticas globais já usam seus serviços de computação.
Em uma colaboração com o Memorial Sloan Kettering Cancer Center, a AWS disse que a plataforma usou vários modelos para gerar cerca de 300 mil novas moléculas de anticorpos e reduzi-las a 100 mil candidatas para testes de laboratório pela parceira Twist Bioscience, comprimindo o trabalho que pode levar meses em semanas.
Chopra disse que o serviço tem o objetivo de aumentar, e não substituir, os cientistas e as organizações de pesquisa contratadas.

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