การเริ่มต้นครั้งที่ห้าของ AION Labs จะมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแพลตฟอร์ม AI ที่ระบุโปรตีนที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติของคู่ที่มีปฏิสัมพันธ์กับดอกเบี้ย-E3 ซึ่งทำงานร่วมกันในส่วนต่างๆ ของร่างกายภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ นอกจากนี้ยังต้องการสร้างแบบจำลองโครงสร้าง 3 มิติของคอมเพล็กซ์ที่มีปฏิสัมพันธ์เพื่อให้สามารถออกแบบโมเลกุลขนาดเล็กได้Dr. Yair Benita , CTO ของ AION Labs กล่าวว่า “จากความสำเร็จในการเปิดตัวและการคัดเลือกผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพที่ยอดเยี่ยม 4 คนสำหรับ AION Labs
ในปี 2565 เรามีความกระตือรือร้นที่จะรับมือกับความท้าทายด้านการวิจัยและพัฒนาด้านเภสัชกรรม
อีกครั้ง””เราคาดว่าจะมีแอปพลิเคชันรอบใหม่ที่แข็งแกร่ง และตั้งตารอที่จะทำงานร่วมกับสตาร์ทอัพที่ได้รับเลือกเพื่อพัฒนาโซลูชันการคำนวณที่ล้ำสมัย ซึ่งจะเปิดช่องทางในการกำหนดเป้าหมายโปรตีนซึ่งจนถึงขณะนี้ถูกมองว่าไม่สามารถทนทานได้”
AION Labs เชิญบริษัทสตาร์ทอัพ นักชีววิทยาคอมพิวเตอร์ นักวิทยาศาสตร์ชีวสารสนเทศและโปรตีโอมิกส์ รวมถึงผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อเสนอการพัฒนาแพลตฟอร์มการคำนวณยุคใหม่เพื่อระบุโปรตีนที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติของคู่ปฏิสัมพันธ์ E3 ligase ที่น่าสนใจเพื่อพัฒนากาวระดับโมเลกุล แนวคิดดั้งเดิมที่ไปไกลกว่าปัจจุบันได้รับการสนับสนุน
FundและAmazon Web Services (AWS)ซึ่งขับเคลื่อนโดยBioMed Xโดยได้รับการสนับสนุน
จากรัฐบาลอิสราเอลผ่านทางอิสราเอล หน่วยงานด้านนวัตกรรมและ Digital Israel Initiative ที่มาพร้อมกับพันธกิจเดียวที่ชัดเจน: เพื่อสร้างและนำเทคโนโลยี AI ใหม่ที่ก้าวล้ำมาใช้ ซึ่งจะเปลี่ยนกระบวนการค้นหาและพัฒนายาเพื่อนำไปสู่สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีของทุกคนในโลก- กว้าง.
AION Labs เป็นศูนย์ร่วมทุนที่ไม่เหมือนใครซึ่งนักประดิษฐ์และผู้ก่อตั้งนักวิทยาศาสตร์ที่ยอดเยี่ยมจากทั่วโลกมารวมตัวกันเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้าน R&D ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดซึ่งได้รับคำแนะนำจากความรู้ ข้อมูล และประสบการณ์ที่สั่งสมมานานหลายปีในด้านเภสัชกรรม ห้องปฏิบัติการใช้ประโยชน์จากความรู้ที่มีอยู่มากมายของพันธมิตรและความคิดแบบสหสาขาวิชาชีพใหม่ที่มีความเฉลียวฉลาด
ความคล่องตัว และพลังแห่งนวัตกรรมของระบบนิเวศสตาร์ทอัพของอิสราเอล เพื่อพัฒนาบริษัทที่แข็งแกร่งด้วยกลยุทธ์ระยะยาวที่ชัดเจน ซึ่งจะปูทางไปสู่อนาคตของการดูแลสุขภาพ . AION Labs บ่มเพาะนวัตกรรมจากภายใน กระบวนการสร้างผู้ร่วมทุนที่ไม่เหมือนใครเชื่อมช่องว่างระหว่างการวิจัยเชิงวิชาการที่โดดเด่นในสาขา AI และความต้องการ R&D ที่ใหญ่ที่สุดในการค้นพบและพัฒนายาใหม่เพื่อประโยชน์ของผู้ป่วย
