Alchemab Therapeutics首席执行官Douglas A. Treco博士表示：“我们很荣幸与NVIDIA合作，推进我们将机器学习应用于抗体结构和功能预测的工作。利用剑桥1号，Alchemab将大幅加速提升自身能力。与NVIDIA世界领先的团队合作，能够更深入地认识抗体语言，我们对合作的前景感到振奋。”
NVIDIA欧洲、中东和非洲地区医疗保健和生命科学行业主管Craig Rhodes评论道：“剑桥1号可促进机器学习技术的应用，帮助解决最紧迫的临床挑战，通过数字生物学推进健康研究，并加深对疾病的认识。该系统可支持针对超级计算进行了扩展和优化的工作负载，并将帮助像NVIDIA Inception项目成员Alchemab这样的杰出组织，进一步研究针对难治疾病的抗体和其他�；ば灾瘟埔┪�。”
Alchemab Therapeutics技术主管Jake Galson博士表示：“与NVIDIA的合作将为Alchemab带来无数机会，可进一步推动Alchemab的一流平台，促进新型治疗药物和患者分层技术的发现�；餮凹际跽诩涌炜缭蕉喔鲋瘟屏煊虻难芯�，并将在帮助Alchemab仅根据其序列预测新型抗体的功能方面发挥关键作用。”
个体的抗体库可编码有关既往免疫应答和未来疾病保护潜力的信息。Alchemab相信，如果能够破译这些抗体序列数据集内部存储的信息，将改变人类对疾病的基本认识，并能够发现新的诊断方法和抗体治疗药物。Alchemab采用自监督机器学习技术，开发出了抗体特异性语言模型AntiBERTa（来自转换器的抗体特异性双向编码器表示），这是一个12层的转换器模型，可提供抗体序列的上下文数字表示。AntiBERTa可学习生物学相关信息，并为多项下游任务做好准备，此类任务正在提高人类对抗体语言的认识。
敬请参加3月24日在GTC上举行的Alchemab破译抗体语言会议，这是一场免费注册的全球性AI会议。点击此处查阅有关NVIDIA Inception项目的更多详细信息。点击此处查阅有关剑桥1号的项目更新和更多信息。
关于Alchemab
Alchemab开发出一个高度差异化的平台，该平台能通过分析患者抗体库来识别新颖的药物靶点、治疗药物和患者分层工具。该平台采用定义明确的患者样本、深度B细胞测序和计算分析，来识别易感但对特定疾病有抵抗力的个体之间有共性的�；ば钥固逵Υ�。
Alchemab正在针对难治疾病构建广泛的�；ば灾瘟埔┪锊废撸跏冀锥沃氐忝嫦蛏窬诵行约膊『椭琢觥Ｎ狝lchemab平台提供支持的高度专科化的患者样本来自于公司与患者代表团体、生物库、行业合作伙伴和学术机构之间的宝贵伙伴关系和协作。
如需了解更多信息，请访问www.alchemab.com。
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