Ganska stora nyheter i BCI-världen idag. Innan Insilico var jag på BCI. Jag förväntade mig inte att invasiva gränssnitt skulle utvecklas så snabbt. Framtiden kommer att bli fantastisk och jag hoppas att Elon och Google snart lägger in lite seriös kraft i den.

Dag 5 av #ScienceAIBench: Målidentifiering 🎯 Vi fortsätter vår dagliga releaseserie med Dag 5, där vi skiftar fokus från molekylära egenskaper till den komplexa utmaningen att upptäcka biologiska mål. Att identifiera rätt terapeutiskt mål är det mest kritiska steget i läkemedelsutvecklingen för att undvika kostsamma kliniska misslyckanden. Idag fördjupar vi oss i bioinformatik och presenterar resultaten för TargetBench-modulen. Framgång inom läkemedelsupptäckt börjar med rätt mål. Dagens riktmärke utvärderar förmågan hos frontlinjemodeller för AI att återvinna etablerade, kliniska mål för komplexa fibrotiska sjukdomar, och särskilja verkliga biologiska signaler från brus. Vi har också publicerat en preprint som beskriver vår metodik och fullständiga resultat, tillgängliga nu tillsammans med live-benchmarkdata på vår webbplats. 📄 Läs Preprinten: [ 🌐 Visa referenspunkten: [ 📋 Benchmark-specifikationer: Sjukdomsindikationer: Idiopatisk lungfibros (IPF), åderförkalkning och artros. Mått: Klinisk målåterkallelse (CTR) — andelen kända kliniska mål som hämtats i modellens högst rankade förutsägelser. Utvärderade modeller: GPT-5, Claude Opus 4, Grok 4 och DeepSeek R1. 📊 Observerad prestation: Topppresterare: GPT-5 visade den högsta kliniska målåterkallelsen över alla testade indikationer, med 0,474 för åderförkalkning och 0,352 för IPF. Prestandastratifiering: Ett tydligt glapp finns mellan modellerna; Claude Opus 4 rankades tvåa (t.ex. 0,377 för ateroskleros), medan Grok 4 och DeepSeek R1 generellt visade lägre uttagsfrekvenser. Komplex sjukdomsutmaning: IPF visade sig vara den svåraste indikationen för baslinjer, med Grok 4 som noterade sitt lägsta resultat på 0,199, vilket belyser svårigheten att resonera över komplex fibrotisk patologi. Allmän trend: Data visar betydande stratifiering i resonemangsförmåga för biologisk målupptäckt, med tydliga prestandanivåer mellan modellgenerationerna. 🔄 En uppdaterad version av TargetBench med utökade sjukdomsindikationer kommer snart. Håll utkik efter fler insikter. #ScienceAI #InsilicoBench #DrugDiscovery #AI #TargetIdentification #Bioinformatics #MachineLearning

Stora nyheter från @davidasinclair och stora nyheter för branschen