Révolutionner le développement de médicaments : le modèle d’IA TxGemma de Google
Une étude de 2022 publiée par la Bibliothèque nationale de médecine a révélé une statistique stupéfiante : 90 % des candidats médicaments échouent à l’issue des essais de phase 1. Cette statistique souligne les risques et les coûts inhérents, souvent de plusieurs milliards, au développement de thérapies vitales. Face à ces défis, Google a lancé TxGemma, un modèle d’IA pionnier visant à transformer le développement de médicaments.
L’évolution de TxGemma
TxGemma se présente comme le successeur direct du modèle précédent de Google, Tx-LLM, qui avait attiré l’attention en octobre dernier pour ses applications potentielles dans le développement de médicaments. Les chercheurs ont exprimé le besoin d’un modèle personnalisable pour s’adapter à leurs applications thérapeutiques spécifiques. En réponse, Google a rendu TxGemma accessible aux développeurs, leur permettant de l’utiliser et de l’adapter à leurs ensembles de données spécifiques.
Capacités de TxGemma
Ce modèle s’appuie sur le framework Gemma de Google, mais se concentre spécifiquement sur le développement thérapeutique. TxGemma est conçu pour comprendre et anticiper les caractéristiques des produits thérapeutiques tout au long de leur cycle de développement, aidant ainsi les chercheurs à identifier les cibles médicamenteuses les plus prometteuses et à prédire les résultats des essais cliniques, minimisant ainsi le gaspillage de temps et de ressources.
Spécifications et performances du modèle
TxGemma propose une suite de modèles en trois tailles différentes, permettant aux développeurs de choisir la version la plus adaptée à leurs capacités matérielles. Les options incluent des modèles avec 2 milliards, 9 milliards et un robuste modèle avec 27 milliards de paramètres. Chaque variante inclut une fonction de prédiction capable d’effectuer des tâches spécifiques telles que :
- Classification (par exemple, déterminer si une molécule peut traverser la barrière hémato-encéphalique)
- Régression (par exemple, estimation de l’affinité de liaison d’un médicament)
- Génération (par exemple, production de réactifs potentiels à partir du résultat d’une réaction)
Soulignant l’efficacité de son modèle de 27 milliards de paramètres, Google a déclaré :
Le plus grand modèle TxGemma (version prédictive 27B) offre d’excellentes performances. Il est non seulement supérieur, voire quasiment égal, à notre précédent modèle généraliste de pointe (Tx-LLM) sur presque toutes les tâches, mais il rivalise ou surpasse également de nombreux modèles spécifiquement conçus pour des tâches uniques. Plus précisément, il surpasse ou affiche des performances comparables à celles de notre modèle précédent sur 64 tâches sur 66 (le surpassant sur 45), et fait de même face aux modèles spécialisés sur 50 tâches (les surpassant sur 26).
Présentation de TxGemma-Chat
Outre les modèles TxGemma, Google a lancé TxGemma-Chat avec des configurations de 9 et 27 milliards de paramètres. Cette version permet aux chercheurs d’interagir avec le modèle, l’incitant à expliquer son raisonnement et à répondre à des questions complexes, ce qui pourrait accélérer considérablement le développement thérapeutique.
Le lancement d’Agentic-Tx
Google a également dévoilé Agentic-Tx, qui s’appuie sur le framework Gemini 2.0 Pro. Cet outil innovant répond aux défis liés à l’exploitation des informations externes actuelles et à la conduite de raisonnements multi-étapes. Doté de 18 outils spécialisés, Agentic-Tx offre aux chercheurs :
- TxGemma pour le raisonnement multi-étapes avancé
- Capacités de recherche générale à partir de PubMed, Wikipédia et du Web
- Outils d’analyse moléculaire dédiés
- Ressources d’analyse des gènes et des protéines
Premiers pas avec TxGemma
Pour exploiter les capacités de TxGemma, les développeurs intéressés peuvent visiter le Vertex AI Model Garden ou Hugging Face. En maintenant ces modèles en open source, Google encourage la communauté scientifique à innover et à partager les améliorations. Cette approche collaborative vise à accélérer le développement de nouvelles thérapies et, à terme, à sauver d’innombrables vies.
Articles connexes:
Google abandonne deux appareils Nest Smart Home et propose des produits de remplacement tiers.
17:18
Date de sortie du nouveau Google Pixel 9a
16:14
Google apporte des modifications internes au développement d’Android avant les versions publiques
22:08
Laisser un commentaire ▼