IPA的子公司BioStrand公佈了生活中的重大突破
利用 LLM 的高級基礎人工智能模型進行科學
堆疊和 HYFT 技術
Dirk Van Hyfte 醫學博士、BioStrand 聯合創始人兼創新主管 Dirk Van Hyfte 到
本次調查結果將於下週在佛羅裏達州奧蘭多舉行的 HIMSS24 會議上直播
維多利亞州，不列顛哥倫比亞省（加拿大），2024 年 3 月 7 日-IPA（IMMUNOPRECISE ANTIBODIES LTD.）（“公司” 或 “IPA”）（納斯達克股票代碼：IPA）是一家由人工智能驅動的生物治療研究和技術公司，今天宣佈開發基礎人工智能模型，該模型代表了生命科學研究與開發的重大進展。該公司的模型通過先進的堆疊技術與BioStrand的專利HYFT技術獨特地結合了大型語言模型（LLM）的優勢。HYFT能夠查明生物序列中唯一的 “指紋”，這使堆疊的LLM能夠更具特異性地應用其龐大的知識庫，從而得出更準確的預測和見解。這種整合標誌着利用人工智能進行復雜生物數據分析和藥物發現的關鍵時刻。
揭開 HYFT 技術的複雜性
BioStrand基金會人工智能模型成功的核心是其對HYFT專利技術的利用，這是一種複雜的框架，旨在識別和利用整個生物圈中的通用指紋™ 模式。這些指紋充當了關鍵的錨點，涵蓋了將序列數據與結構數據、功能信息、書目見解等聯繫起來的詳細信息層，是不同知識領域之間的絕佳連接器。BioStrand的平臺核心建立在全面且不斷擴展的知識圖譜之上，繪製了6.6億個數據對象中的250億個關係，並將來自整個生物圈的序列、結構和功能數據與科學文獻等書面文本聯繫起來，從而全面瞭解基因、蛋白質和生物途徑之間的關係。
HYFT與堆疊式LLM的無縫集成使BioStrand AI模型能夠解碼複雜的蛋白質語言，從而解鎖對抗體藥物開發和精準醫療至關重要的見解。
大型語言模型（LLM）最初是為自然語言處理（NLP）開發的，也可以應用於 “蛋白質語言”，從而深入瞭解包括但不限於蛋白質結構預測、抗體結合優化和蛋白質誘變在內的任務。
要理解 “蛋白質語言”，必須檢測有意義的單詞和單詞邊界。這就是 HYFT 充當關鍵推動力的地方。通過利用HYFT的複雜計算能力，以前抽象的識別蛋白質序列中功能單元或 “單詞” 的概念變得切實可見，從而可以進行精確的映射和分析。
高級基礎人工智能模型採用一種稱為 “LLM 堆疊” 的獨特方法來智能地組合不同的 LLM，HYFT 與各種 LLM 中的特定功能相關聯。用自然語言類比，這意味着人們能夠根據詞語的上下文來區分 “蘋果” 的含義，換句話説，“蘋果” 一詞是指一種水果，而不是硅谷的先驅者 “蘋果”。例如，在生命科學背景下，這些特徵可能包括識別參與蛋白質結合的關鍵氨基酸殘基或檢測與疾病易感性相關的序列變異。HYFT利用HYFT網絡和LLM堆棧對來自IPA管道子公司Talem Therapeutics的下一代測序數據進行聚類時發現了HYFT所利用的序列多樣性。通過將LLM堆疊提供的各種特徵納入本研究，可以區分結合抗體和非結合抗體，即使它們具有相似的HYFT模式。
開創生命科學的新前沿
蛋白質語言中的 “詞語邊界” 概念為解開蛋白質結構和功能的複雜性提供了一種開創性的方法，填補了研究人員和藥物開發人員知識庫中的空白。通過實現對蛋白質內功能單元的精確識別和操作，這種創新方法為藥物發現、基於蛋白質的療法和合成生物學的進步鋪平了道路。它不僅有望加速具有更高療效和更低副作用的靶向治療的開發，而且還將徹底改變蛋白質工程和設計。這種方法利用尖端的計算模型和分析技術，將顯著縮短研發時間和成本。
推進藥物發現和精準醫學-LENSai™ 綜合智能技術™
這種方法為藥物發現、蛋白質工程和基於蛋白質的療法的開發提供了強大的框架，從而徹底改變了生物技術和藥物研究。HYFT技術對 “文字邊界” 的應用尤其引人注目，因為它旨在顯著加快研發過程。通過促進靶向治療和創新療法，HYFT技術縮短了開發時間和成本。
通過全面瞭解基因、蛋白質和生物途徑之間的複雜關係，該模型為靶向療法和個性化治療策略的開發鋪平了道路。
重申 BioStrand 在生物技術創新領域的領導地位
BioStrand聯合創始人兼創新負責人Dirk Van Hyfte博士表示：“我們的基礎人工智能模型的開發由我們獨特的'LLM堆疊'方法和HYFT專利技術提供支持，標誌着生物技術研究領域的一個重要里程碑。”“這項創新不僅擴大了當前生物技術研究的邊界，而且為應用人工智能解決複雜的生物挑戰建立了新的標準。”
海夫特博士繼續説：“隨着全球社會認識到人工智能在生命科學領域的變革潛力，我相信BioStrand的基礎人工智能模型將站在生物學和藥物發現領域創新和未來人工智能驅動解決方案的最前沿。”
協作探索的未來
根據我們在生命科學界促進合作與創新的使命，我們很高興地宣佈，IPA首席執行官詹妮弗·巴斯博士將於今天3月7日參加H.C. Wainwright第一屆年度基於人工智能的藥物發現與開發虛擬會議第四，2024。此次參與凸顯了我們致力於領導關於人工智能驅動的生物學和醫學解決方案未來的對話。
此外，我們很高興地宣佈，醫學博士、BioStrand聯合創始人兼創新主管Dirk Van Hyfte博士與我們尊敬的技術合作夥伴InterSystems一起參加了今年在佛羅裏達州奧蘭多舉行的HIMSS® 24會議。我們將共同通過InterSystems的創新者介紹計劃展示我們在醫療保健技術領域的最新進展。
我們的演講將重點介紹我們開創性的用於多尺度生物數據集成的環球基金會人工智能模型。
我們邀請您加入我們的閃電宣傳會議，屆時我們將深入探討環球基金會人工智能模型的功能和潛在影響。此外，我們歡迎您在3月12日HIMSS會議上的InterSystem展位#1361 上進行富有成效的對話第四-14第四, 2024.
關於ImmunoPrecise 抗體有限公司
ImmunoPrecise Antibodies Ltd.在北美和歐洲擁有多家子公司，包括Talem Therapeutics LLC、BioStrand BV、ImmunoPrecise Antibodies（加拿大）有限公司和ImmunoPrecise Antibodies（歐洲）有限公司（統稱為 “IPA家族”）等實體。IPA家族是一個生物治療研究和技術集團，利用系統生物學、多組學建模和複雜的人工智能系統來支持其在基於生物平臺的抗體發現方面的專有技術。服務包括高度專業化、全連續性的治療性生物製劑的發現、開發和外包許可，以支持其業務合作伙伴尋求針對最具挑戰性的目標發現和開發新型生物製劑。欲瞭解更多信息，請訪問 www.ipatherapeutics.com。
聯繫人：investors@ipatherapeutics.com
前瞻性信息
本新聞稿包含適用的美國證券法和加拿大證券法所指的前瞻性陳述。前瞻性陳述通常通過使用 “潛在”、“計劃”、“預期” 或 “不期望”、“預期”、“估計”、“打算”、“預期” 或 “不相信” 等詞語來識別，或此類詞語和短語的變體，或聲明某些行為、事件或結果 “可能”、“會”、“可能” 或 “將” 已採取、發生或已實現。本新聞稿中包含的前瞻性信息包括但不限於與市場預期結果、生命科學、藥物發現和開發、LensAI、LLM、RAG或HYFT技術的整合和/或成功（包括其優勢）相關的陳述，以及與IPA預期的收入來源增加和財務增長相關的聲明。關於此處包含的前瞻性信息，IPA根據管理層當時認為合理的某些假設提供此類陳述和信息。
前瞻性信息涉及已知和未知的風險、不確定性和其他因素，這些因素可能導致此處所述的實際結果、業績或成就與前瞻性信息所表達或暗示的任何未來業績、業績或成就存在重大差異。由於許多因素和風險，包括但不限於整合IPA的LENS的風險，實際結果可能與目前的預期存在重大差異ai採用HYFT技術的平臺可能無法取得預期的結果，包括降低開發及時性和成本在內的預期醫療保健收益，以及無法開發療效更高、副作用更低的靶向治療的風險，無法實現藥物發現、基於蛋白質的療法和合成生物學的益處的風險，此外，由於許多因素和風險，實際結果可能與目前的預期存在重大差異，正如公司年度報告中所討論的那樣註明日期的信息表2023年7月10日（可在公司簡介www.sedar.com上查看），以及公司2023年7月10日的40-F表格（可在公司簡介www.sec.gov上查看）。如果其中一項或多項風險或不確定性成為現實，或者前瞻性陳述所依據的假設被證明不正確，則實際業績、業績或成就可能與本新聞稿中包含的前瞻性陳述所表達或暗示的結果存在重大差異。因此，讀者不應過分依賴本新聞稿中包含的前瞻性信息。本新聞稿中包含的前瞻性陳述自本新聞稿發佈之日起作出，因此在此日期之後可能會發生變化。除非適用法律要求，否則公司不承擔任何義務更新或修改我們或代表我們不時作出的任何前瞻性陳述，無論是書面還是口頭的。