Insilico Medicine va organiza un webinar dedicat Pharma AI în primăvara anului 2026
Pe măsură ce era AI devine din ce în ce mai influențată de modelele fundamentale, industria farmaceutică intră într-o nouă etapă de oportunități pentru descoperire, proiectare și luarea deciziilor, toate conduse de AI pentru știință.
Insilico Medicine, o companie aflată în stadiul clinic, specializată în descoperirea de medicamente prin generative AI, a anunțat organizarea evenimentului Pharma.AI Spring Kickoff 2026, care va avea loc pe 14 aprilie, la ora 10:00 AM ET.
Webinarul din 2026 va evidenția revoluția continuă a AI în științele vieții, inclusiv interesul crescut pentru utilizarea modelelor fundamentale, în timp ce modelele specializate rămân esențiale pentru biologie, chimie și cercetarea translațională. Vor fi discutate modul în care Pharma.AI integrează modelele fundamentale și agenții AI științifici într-un flux de lucru unificat, condus de AI, pentru cercetarea și dezvoltarea medicamentelor, precum și modul în care abordarea „AI antrenează AI” a Insilico ar putea adapta mai bine modelele fundamentale pentru aplicațiile științifice și descoperirea de medicamente, accelerând evoluția sistemelor de luare a deciziilor AI.
Evenimentul va prezenta noi capacități din ecosistemul Pharma.AI, inclusiv MMAI Gym pentru Știință, actualizări ale modulelor de bază precum PandaOmics, Generative Biologics și Chemistry42.
„Pe măsură ce începem anul 2026, ne concentrăm pe evoluția de la AI simplu la un ecosistem de decizie cu adevărat AI. Cu introducerea Pharma.AI, construim fundația pentru sistemele de superinteligentă farmaceutică, care pot raționa mai eficient, se pot adapta la fluxurile de lucru științifice reale și pot genera un impact semnificativ în descoperirea și dezvoltarea medicamentelor”, a declarat Alex Aliper.
MMAI Gym pentru Știință, un cadru de antrenament pentru modele fundamentale, a fost lansat de Insilico în ianuarie 2026. Acesta valorifică peste 1.000 de benchmark-uri de R&D pentru medicamente și aproximativ 120 de miliarde de token-uri de date publice și proprietare. Cadrul utilizează învățarea prin fine-tuning multi-task și învățarea prin întărire pentru a îmbunătăți semnificativ performanța modelelor fundamentale în sarcini specializate.
Modelele fundamentale antrenate prin MMAI au obținut câteva performanțe de până la 10 ori mai mari pe benchmark-urile cheie comparativ cu modelele fundamentale de uz general, care au avut rezultate slabe în aproximativ 75–95% dintre sarcini. De asemenea, în martie 2026, Insilico și Liquid AI au colaborat pentru a livra modelul LFM2-2.6B-MMAI (v0.2.1), primul model antrenat prin colaborarea MMAI Gym. Modelul a demonstrat o performanță de top în mai multe sarcini cheie, chiar și cu un design ușor, pe premisă. Detaliile procesului de antrenare și performanța finală au fost acceptate la ICLR 2026.
Participanții la eveniment vor învăța cum acest sistem de antrenare și benchmarking prin fine-tuning și întărire poate îmbunătăți semnificativ performanța LLM-urilor cauzale în sarcini reale de descoperire a medicamentelor și cum pot accesa platforma.
PandaOmics este platforma AI a Insilico Medicine pentru descoperirea țintelor terapeutice și extinderea indicațiilor. Aceasta integrează și analizează seturi mari de date multi-omics și biomedicale pentru a ajuta cercetătorii să identifice și să prioritizeze ținte medicamentoase specifice bolii.
Printre actualizările recente ale PandaOmics se numără integrarea seturilor de date complete din celule individuale, care oferă o rezoluție mai bună pentru identificarea țintelor. De asemenea, PandaClaw, un instrument AI agentic, permite oamenilor de știință să efectueze analize complexe multi-omics în timp real, să genereze ipoteze de cercetare și să realizeze evaluări ale țintelor printr-o interfață simplă în limbaj natural.
Chemistry42 este platforma AI a Insilico Medicine dedicată proiectării și descoperirii de molecule mici noi. Aceasta combină ensemble-uri de modele generative și metode avansate bazate pe fizică pentru a ajuta cercetătorii să creeze și să optimizeze compuși noi. Un element esențial al Chemistry42 este Nach01, un model AI antrenat pe miliarde de puncte de date pentru a înțelege atât limbajul natural, cât și pe cel chimic, facilitând sute de sarcini profesionale și pregătind terenul pentru un viitor „prompt-to-drug”.
Actualizările recente includ suportul multitarget pentru generarea de molecule, vizualizări îmbunătățite pentru rezultate mai clare și noi calcule ale energiei libere de legare absolute în Alchemistry.
Generative Biologics este o platformă avansată de inginerie biologică. Aceasta folosește optimizarea multi-parametrică pentru a aborda provocări complexe în proiectarea anticorpilor, peptide și alte medicamente biologice. Cu ajutorul a peste 10 modele generative și predictive și instrumente avansate bazate pe fizică, Generative Biologics permite crearea rapidă de biologice optimizate și variate, permițând oamenilor de știință să genereze candidați viabili în mai puțin de 72 de ore.
Platforma a primit actualizări majore pentru proiectarea peptidei, inclusiv un nou flux de lucru pentru peptide ciclice, susținând atât arhitecturi head-to-tail, cât și cele cu legături disulfurice, generând sute de candidați în câteva ore cu prioritizare bazată pe AI și fizică. De asemenea, cercetătorii au optimizat cu succes peptidele liniare folosind platforma pentru a rafina candidatul principal, P3, împotriva GLP-1R și pentru a produce zeci de candidați noi, cu varianta de vârf, P3-1, având o îmbunătățire de șase ori față de candidatul inițial.
Pharma.AI este o platformă AI completă pentru descoperirea și dezvoltarea medicamentelor, integrând descoperirea țintelor, chimia generativă, proiectarea biologicelor și modelarea clinică predictivă într-un flux de lucru unificat, condus de AI, pentru R&D farmaceutic.
Data: 14 aprilie 2026
Ora: 10:00 AM ET
