video: PandaOmics Box专为本地部署而设计，支持离线模式下高效运行，为隐私数据处理搭建安全的环境。 view more
Credit: 英矽智能
创新药物研发是一项高成本、长周期且风险巨大的探险。平均而言，一款新药从立项到获批上市常常需要至少十年时间和数十亿美元。确定有效靶点并进行生物学分析是药物研发过程的第一步，其重要性不言而喻。
为更好地保护数据隐私和数据安全，由生成式人工智能（AI）驱动的临床阶段生物科技公司英矽智能近期发布了人工智能硬件PandaOmics Box，无需接入互联网，即可在本地开展生物学机制研究、靶点识别、生物标志物发现、适应症探索，个性化医疗和药物发现深度研究。
PandaOmics Box无缝集成英矽智能专有的生成生物学人工智能平台PandaOmics、全面的科学数据库、强大的本地计算能力以及采用芯片级安全技术的硬件系统。PandaOmics Box专为本地部署而设计，支持离线模式下高效运行，为隐私数据处理搭建安全的环境。
该硬件解决方案的核心PandaOmics平台涵盖20余种预测模型和生成生物学模型，囊括了科学界产生的转录组学、基因组学、表观基因组学、蛋白质组学、单细胞数据和化合物信息的全部内容，支持专业的靶点排序、分析和筛选，使潜在靶点和生物标志物的研究更加高效便捷。
在此基础上，强大的本地大型语言模型（LLM）进一步优化平台功能，搭建真正的全方位研究辅助工具：如ChatPandaGPT让研究人员通过直观的自然语言与英矽智能知识图谱数据库互动，基因和疾病的综合匹配报告可以自动生成，通过针对特定领域的全面分析为用户实现科研减负；论文起草工具则辅助创建结构合理的论文草稿，简化前沿研究转化为文献发表的流程。
此外,该系统还提供开放式API接口，使生物信息学家能够通过API方式访问PandaOmics的海量数据库和先进的人工智能算法。为个性化分析与开发提供足够的自由度，使专有数据融合创新策略的突破成为可能，驱动深刻科研见解。
英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示，“考虑到对生物数据安全性的要求，不接入互联网甚至局域网，但能在芯片层面执行大量研究任务的本地隐私计算设备可能是最稳妥的解法。许多医院、研究所和生物科技公司出于隐私安全考虑，选择将宝贵的数据封存起来，我希望帮助他们释放这些数据的价值，开展前沿研究，为患者带来获益。”
整体而言，英矽智能本地部署的创新硬件平台PandaOmics Box旨在变革生物医药研究，支持离线环境下的靶点识别、生物标志物发现、适应症排序等尖端研究流程，LLM支持的一系列卓越功能和开放式 API进一步提升了研究体验，为科研人员带来强大助力。
作为将生成式人工智能应用于药物发现的先驱，英矽智能于2016年全球首次在同行评审期刊上阐述了使用生成式人工智能设计新型分子的概念。随后，英矽智能为其基于生成对抗网络（GAN）的人工智能平台开发并验证了多种算法和功能，并将这些算法集成到商业化的Pharma.AI 平台中，涵盖生成生物学、化学和医学等领域。
自 2021 年以来，英矽智能建立了超过30条丰富的自研管线组合，并从中提名了18款临床前候选项目，其中 9 个分子已经获得临床试验许可。2024 年 3 月，英矽智能在全球顶尖学术期刊Nature Biotechnology上发表论文，披露了其领先的抗纤维化项目的部分临床前和临床阶段原始数据和评估结果，这是一款利用生成式人工智能研发的治疗特发性肺纤维化的潜在全球首创TNIK抑制剂，目前正在患者群体中展开2期临床试验。
关于英矽智能
英矽智能是一家由生成式人工智能驱动的临床阶段生物医药科技公司，通过下一代人工智能系统连接生物学、化学和临床试验分析，利用深度生成模型、强化学习、转换模型等现代机器学习技术，构建强大且高效的人工智能药物研发平台，识别全新靶点并生成具有特定属性分子结构的候选药物。英矽智能聚焦癌症、纤维化、免疫、中枢神经系统疾病、衰老相关疾病等未被满足医疗需求领域，推进并加速创新药物研发。
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