((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto))
(Ajout de l'estimation d'un analyste au paragraphe 3, de détails sur la plateforme et du contexte aux paragraphes 6,7)
Le fabricant de médicaments Eli Lilly
LLY.N a déclaré mardi qu'il lançait une plateforme d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique qui permet aux sociétés de biotechnologie d'accéder à des modèles de découverte de médicaments formés à partir d'années de données de recherche.
Les développeurs de médicaments augmentent l'adoption des technologies d'IA pour la découverte et les tests de sécurité afin d'obtenir des résultats plus rapides et moins coûteux, conformément à la volonté de la FDA de réduire les tests sur les animaux dans un avenir proche.
Plus tôt dans l'année, les analystes de Jefferies avaient estimé que les dépenses de recherche et de développement liées à l'IA atteindraient environ 30 à 40 milliards de dollars d'ici à 2040.
La plateforme de Lilly, TuneLab, consiste en des modèles d'IA qui incluent des données propriétaires obtenues pour un coût de plus d'un milliard de dollars.
"Lilly TuneLab a été créée pour permettre aux petites entreprises d'accéder à certaines des capacités d'IA utilisées quotidiennement par les scientifiques de Lilly", a déclaré Daniel Skovronsky, directrice scientifique de Lilly.
Les sociétés privées Circle Pharma et insitro ont déclaré qu'elles s'associaient à Lilly pour TuneLab. Circle Pharma utilisera la plateforme de Lilly pour développer des thérapies contre le cancer, tandis qu'insitro construira de nouveaux modèles d'intelligence artificielle qui seront utilisés par TuneLab pour la découverte de thérapies à base de petites molécules.
TuneLab travaille sur des ensembles de données représentant des données expérimentales obtenues avec des centaines de milliers de molécules uniques. En échange de l'accès, les partenaires biotechnologiques sélectionnés fournissent des données d'entraînement qui peuvent améliorer la plateforme d'IA.
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