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    Grandes empresas farmacêuticas, incluindo Novartis e Merck, criam uma plataforma de aprendizagem federada para a descoberta de medicamentos


    Em junho passado, 10 grandes empresas farmacêuticas – Amgen, Astellas, AstraZeneca, Bayer, Boehringer Ingelheim, GSK, Institut De Recherches Servier, Janssen, Merck e Novartis – firmaram um acordo para construir uma plataforma compartilhada chamada MELLODDY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Descoberta). Em parceria com a Nvidia, Owkin e outros, o grupo procurou alavancar técnicas como o aprendizado federado para treinar coletivamente IA em conjuntos de dados sem ter que compartilhar nenhum dado proprietário.

    Hoje, os contribuintes do projeto MELLODDY de três anos anunciaram que alcançaram o objetivo do primeiro ano: implantar a plataforma com sucesso. Marcando um marco maior, eles dizem que também concluíram as primeiras execuções de aprendizado federado da plataforma.

    Menos de 12% de todos os medicamentos que entram em testes clínicos acabam nas farmácias, e leva pelo menos 10 anos para os medicamentos completarem a jornada desde a descoberta até o mercado. Os testes clínicos por si só levam de seis a sete anos, em média, colocando o custo de P&D em cerca de US $ 2,6 bilhões, de acordo com a Pharmaceutical Research and Manufacturers of America.

    Os cofundadores do projeto MELLODDY afirmam que a aprendizagem federada pode acelerar esse processo. No aprendizado de máquina, o aprendizado federado envolve algoritmos de treinamento em dispositivos descentralizados que mantêm amostras de dados sem trocar essas amostras. Um servidor centralizado pode ser usado para orquestrar as etapas do algoritmo e atuar como um relógio de referência ou o arranjo pode ser ponto a ponto. Independentemente disso, os algoritmos locais são treinados em amostras de dados locais e os pesos (os parâmetros aprendíveis dos algoritmos) são trocados entre os algoritmos em alguma frequência para gerar um modelo global.

    Para construir a plataforma MELLODDY, os fornecedores de tecnologia BME, Iktos e Nvidia implementaram soluções de aprendizado de máquina para descoberta de medicamentos, garantindo privacidade e otimizando o treinamento em placas gráficas Nvidia. Owkin forneceu Owkin Connect, sua estrutura de preservação de privacidade projetada para aprendizado federado multitarefa, enquanto KU Leuven forneceu uma biblioteca de código aberto chamada SparseChem para treinar modelos de aprendizado de máquina específicos para descoberta de drogas. A Kubermatic implantou sua plataforma Kubernetes para construir a infraestrutura para cada parceiro farmacêutico. E a Substra Foundation gerenciava as operações técnicas, monitorava as cargas de trabalho e hospedava o código-fonte aberto que faz parte do Owkin Connect.

    Na plataforma MELLODDY, uma parte da qual está hospedada no Amazon Web Services, os parceiros registram com segurança seus conjuntos de dados em uma instância local da arquitetura. (Um porta-voz disse ao VentureBeat que a plataforma foi aprovada em auditorias de segurança “extensas” conduzidas por uma empresa externa e por equipes de TI de cada parceiro farmacêutico.) Um blockchain privado fornece rastreabilidade, com um livro razão distribuído de forma descentralizada entre os parceiros farmacêuticos.

    Durante as rodadas iniciais, todas as empresas farmacêuticas participantes conseguiram treinar simultaneamente seus modelos preditivos de forma desidentificada e agregada, sem expor pesquisas, dados ou informações privadas, de acordo com um porta-voz.

    Os parceiros do projeto MELLODDY dizem que iniciaram avaliações científicas e de caso de negócios dos resultados do primeiro ciclo de modelagem. Eles analisarão a publicação desses resultados em um artigo científico e, nos próximos dois anos, o projeto MELLODDY se concentrará em melhorar o desempenho do modelo preditivo comum, expondo-o a uma quantidade crescente de dados.

    O projeto MELLODDY se baseia em outros esforços para revelar percepções sobre saúde por meio do uso de aprendizagem federada. Em maio, a Intel revelou os detalhes de um programa financiado pelo National Institutes of Health que utilizará a IA para identificar tumores cerebrais, preservando a privacidade. Com a Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia (Penn Medicine), a empresa coordenará uma federação de 29 centros médicos internacionais nos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Alemanha, Suíça e Índia para treinar modelos de IA usando aprendizado federado.

    Além disso, o American College of Radiology, o Brazilian Imaging Center Diagnosticos da America, a Partners HealthCare, a Ohio State University e a Stanford Medicine colaboraram para desenvolver um modelo de aprendizagem federado usando mais de 130.000 imagens de 33.000 estudos de mamografia. E a Nvidia começou a trabalhar com colaboradores para lançar modelos relacionados ao COVID-19 treinados com aprendizagem federada por meio da plataforma Clara Imaging Software da empresa, após uma colaboração com King’s College London em uma rede neural de aprendizagem federada para segmentação de tumor cerebral.

    O projeto MELLODDY tem um orçamento estimado de € 18,4 milhões ($ 21,76 milhões) e recebe financiamento da Innovative Medicines Initiative, uma parceria público-privada entre a União Europeia e a indústria farmacêutica europeia. (Os parceiros da Pharma contribuíram com € 10 milhões e a Nvidia com € 120.000, com o restante vindo de doações públicas.) A subsidiária da Johnson & Johnson, Janssen Pharmaceutica NV, atua como líder da indústria farmacêutica, com coordenação de Owkin.


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