Revolucionando o desenvolvimento de medicamentos: modelo de IA TxGemma do Google
Um estudo de 2022 apresentado na National Library of Medicine revelou uma estatística impressionante: 90% dos candidatos a medicamentos falham na conclusão dos testes da fase 1. Essa estatística ressalta os riscos e custos inerentes — muitas vezes chegando a bilhões — associados ao desenvolvimento de terapêuticas que salvam vidas.À luz desses desafios, o Google introduziu o TxGemma, um modelo de IA pioneiro que visa transformar o desenvolvimento de medicamentos.
A evolução do TxGemma
O TxGemma surge como um sucessor aberto do modelo anterior do Google, o Tx-LLM, que ganhou atenção em outubro passado por suas potenciais aplicações no desenvolvimento de medicamentos. Pesquisadores expressaram a necessidade de um modelo capaz de personalização para se adequar às suas aplicações terapêuticas exclusivas. Em resposta, o Google tornou o TxGemma acessível para que os desenvolvedores utilizem e adaptem aos seus conjuntos de dados específicos.
Capacidades do TxGemma
Este modelo é construído sobre a estrutura Gemma do Google, mas com foco dedicado no desenvolvimento terapêutico. O TxGemma é projetado para compreender e prever as características dos terapêuticos durante o ciclo de vida do desenvolvimento, auxiliando pesquisadores a identificar os alvos de medicamentos mais promissores e a prever resultados de ensaios clínicos, minimizando assim o desperdício de tempo e recursos.
Especificações e desempenho do modelo
O TxGemma oferece um conjunto de modelos em três tamanhos diferentes, permitindo que os desenvolvedores escolham a versão que se alinha com suas capacidades de hardware. As opções incluem modelos com 2 bilhões, 9 bilhões e robustos 27 bilhões de parâmetros. Cada variante inclui uma função ‘predict’ capaz de executar tarefas estreitas, como:
- Classificação (por exemplo, determinar se uma molécula pode atravessar a barreira hematoencefálica)
- Regressão (por exemplo, estimar a afinidade de ligação de um medicamento)
- Geração (por exemplo, produção de reagentes potenciais a partir de um resultado de reação)
Destacando a eficácia de seu modelo de 27 bilhões de parâmetros, o Google declarou:
“O maior modelo TxGemma (versão de previsão 27B) oferece desempenho forte. Ele não é apenas melhor do que, ou aproximadamente igual ao nosso modelo generalista de última geração (Tx-LLM) anterior em quase todas as tarefas, mas também rivaliza ou supera muitos modelos que são projetados especificamente para tarefas únicas. Especificamente, ele supera ou tem desempenho comparável ao nosso modelo anterior em 64 de 66 tarefas (superando-o em 45) e faz o mesmo contra modelos especializados em 50 das tarefas (superando-os em 26).”
Apresentando TxGemma-Chat
Além dos modelos TxGemma, o Google lançou o TxGemma-Chat em 9 bilhões e 27 bilhões de configurações de parâmetros. Esta versão permite que pesquisadores se envolvam em diálogo com o modelo, levando-o a explicar seu raciocínio e lidar com indagações complexas, potencialmente acelerando o desenvolvimento terapêutico significativamente.
O lançamento do Agentic-Tx
O Google também revelou o Agentic-Tx, que alavanca a estrutura Gemini 2.0 Pro. Esta ferramenta inovadora aborda desafios relacionados à utilização de informações externas atuais e à condução de raciocínio multietapas. Equipado com 18 ferramentas especializadas, o Agentic-Tx capacita pesquisadores ao fornecer:
- TxGemma para raciocínio avançado em várias etapas
- Capacidades gerais de pesquisa do PubMed, Wikipedia e da web
- Ferramentas dedicadas de análise molecular
- Recursos para análise de genes e proteínas
Introdução ao TxGemma
Para aproveitar os recursos do TxGemma, os desenvolvedores interessados podem visitar o Vertex AI Model Garden ou o Hugging Face. Ao manter esses modelos de código aberto, o Google incentiva a comunidade de pesquisa a inovar ainda mais e compartilhar melhorias. Essa abordagem colaborativa visa agilizar o desenvolvimento de novas terapêuticas, salvando, em última análise, inúmeras vidas.
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