Insilico旗下人工智能系统Chemistry42被UCB药物发现项目采用

2021-03-09 13:09:08来源：TechWeb 关键词：人工智能系统 AI技术阅读量：21273

导读：据介绍，Chemistry42是Insilico Medicine自主研发的的软件平台，该平台将人工智能方法与医学和计算化学领域相结合，用于设计具有自定义药物类物理化学性质的新型小分子。

　　3月9日消息，人工智能药物研发公司Insilico Medicine宣布，UCB将集成Insilico的Chemistry42到UCB的内部药物研发管线中。

　　UCB前期采用Insilico的专有技术将有助于UCB科学家快速设计新的、能够满足多个预定义参数的hit化合物，并实现优化。得益于Chemistry42TM平台，UCB的科学家们也将大大节省在新药设计、测试和商业化方面的相关人力和成本。

　　Insilico Medicine首席执行官Alex Zhavoronkov表示:“UCB是小分子药物研发领域的一家前沿企业。5年前，正是他们在这一科学前沿的洞察力和方法鼓励我们进入人工智能驱动化学领域，我很高兴UCB能够成为我们Chemistry42操作系统的启动伙伴。”

　　据介绍，Chemistry42是Insilico Medicine自主研发的的软件平台，该平台将人工智能方法与医学和计算化学领域相结合，用于设计具有自定义药物类物理化学性质的新型小分子。Chemistry42是一个可伸缩的分布式web应用程序，能够在几小时内并行运行多个任务。容器编排和工作流管理支持可预测的硬件无关的资源分配，以及在云或本地HPC基础设施上的实现。

　　资料显示，UCB公司是位于比利时布鲁塞尔的一家生物制药公司，专注于发现和开发创新药物和解决方案，致力于改善免疫系统或中枢神经系统严重疾病患者的生活。公司在拥有7500名员工，遍布40个国家，2019年实现营收49亿美元。UCB在布鲁塞尔泛欧证券交易所上市(股票代码:UCB)。

　　(原标题：Insilico旗下人工智能系统Chemistry42被UCB药物发现项目采用)

上一篇：德国研究人员打造自主水下机器人以拯救溺水者

下一篇：Seatrec技术利用温度变化为水下滑翔机提供动力

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

通快AI技术驱动汽车智造提质增效
目前，汽车行业的首批客户已在批量生产中应用这一技术，通快也在 INTECH 展会上展示了该创新解决方案。
AI技术汽车制造
2025-04-15 11:01:46
AI赋能制造业：迈向实时化与智能化的未来
AI技术正在深刻改变制造业的生产方式和管理模式。本文将深入探讨AI如何赋能制造业，实现从传统制造到智能化生产的跨越，并通过具体案例分析AI在制造业中的应用效果。
AI技术制造业
2025-04-14 11:08:02
2025年，人工智能将如何改变前沿发展？
到2025年，人工智能将通过自动化流程、提升用户体验和优化代码管理，持续改变前端开发。随着AI技术的不断改进，其在前端开发中的应用也将不断增加。
人工智能AI技术
2025-04-07 11:21:07
强强联合！人工智能如何推动机器人革命？
机器人已经存在了几十年，但传统机器人大多局限于预编程任务，缺乏灵活性和适应性。目前，人工智能正在彻底改变机器人技术，使其更智能、更适应性强、更高效。
AI技术机器人
2025-04-07 10:04:09
2025年人工智能：企业应用值得关注的5大预测
2025年，人工智能将在企业应用中迎来重大变革。多模态AI的兴起、盈利能力和商业模式的创新、算力的重要性、UGC的崛起以及差异化竞争的加剧，将成为企业应用AI技术的关键趋势。
人工智能AI技术
2025-04-02 13:21:49
OpenAI又有高管离职创业了押注利用AI技术加速新材料的发现
OpenAI后训练团队负责人William Fedus认为，AI在材料科学中的应用潜力巨大，希望通过技术创新，推动材料领域的革命性突破。
OpenAIAI技术新材料
2025-03-20 09:34:09

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。