Best grote nieuws in de BCI-wereld vandaag. Voor Insilico was ik in BCI. Ik had niet verwacht dat invasieve interfaces zo snel zouden vorderen. De toekomst zal geweldig zijn en ik hoop dat Elon en Google er snel serieus werk van maken.

Dag 5 van #ScienceAIBench: Doelidentificatie 🎯 We gaan door met onze dagelijkse release-serie met Dag 5, waarbij we de focus verschuiven van moleculaire eigenschappen naar de complexe uitdaging van biologische doelontdekking. Het identificeren van het juiste therapeutische doel is de meest kritische stap in de geneesmiddelenontwikkeling om kostbare klinische mislukkingen te voorkomen. Vandaag duiken we dieper in bio-informatica en introduceren we de resultaten voor de TargetBench-module. Succes in geneesmiddelenontdekking begint met het juiste doel. De benchmark van vandaag evalueert het vermogen van grensverleggende AI-modellen om gevestigde, klinische doelen voor complexe fibrotische ziekten te herstellen, waarbij echte biologische signalen van ruis worden onderscheiden. We hebben ook een preprint gepubliceerd waarin onze methodologie en volledige resultaten worden beschreven, die nu beschikbaar zijn naast de live benchmarkgegevens op onze website. 📄 Lees de Preprint: [ 🌐 Bekijk de Benchmark: [ 📋 Benchmark Specificaties: Ziekte-aanduidingen: Idiopathische Longfibrose (IPF), Atherosclerose en Artrose. Metriek: Klinische Doelherinnering (CTR) — het aandeel van bekende klinische doelen dat is teruggevonden in de top-rangschikkingen van het model. Geëvalueerde Modellen: GPT-5, Claude Opus 4, Grok 4 en DeepSeek R1. 📊 Geobserveerde Prestaties: Top Presteerder: GPT-5 toonde de hoogste Klinische Doelherinnering over alle geteste indicaties, met 0.474 voor Atherosclerose en 0.352 voor IPF. Prestatie Stratificatie: Er bestaat een duidelijke kloof tussen modellen; Claude Opus 4 stond op de tweede plaats (bijv. 0.377 voor Atherosclerose), terwijl Grok 4 en DeepSeek R1 over het algemeen lagere terugvindpercentages vertoonden. Complexe Ziekte-uitdaging: IPF bleek de moeilijkste indicatie te zijn voor baselines, waarbij Grok 4 zijn laagste score van 0.199 registreerde, wat de moeilijkheid van redeneren over complexe fibrotische pathologie benadrukt. Algemene Trend: De gegevens onthullen significante stratificatie in redeneringscapaciteiten voor biologische doelontdekking, met duidelijke prestatieniveaus tussen modelgeneraties. 🔄 Een bijgewerkte versie van TargetBench met uitgebreide ziekte-aanduidingen komt binnenkort. Blijf op de hoogte voor verdere inzichten. #ScienceAI #InsilicoBench #DrugDiscovery #AI #TargetIdentification #Bioinformatics #MachineLearning

Groot nieuws van @davidasinclair & groot nieuws voor de industrie