私たちの使命: 私たちは、ウェットラボの化学者をデータ駆動型最適化とロボットによる実験実行の力によって支援することにより、化学プロセス開発の加速と自動化を目指しています。 問題点: 新しい医薬品の発見は、病気との闘いにおける私たちの最も重要な武器の1つです。しかし、医薬品開発パイプラインは、これらの医薬品を大規模に製造するための化学プロセスの設計中に、多くの場合、数か月間停止することがあります。これにより、FDAの試験が遅延し、医薬品発売までの時間が長くなります。化学プロセスの設計には、触媒/温度/溶媒などの適切なパラメータの特定が含まれます。現在、プロセス開発は、多くの場合、退屈な試行錯誤実験(遅い)または網羅的なスクリーニング(高価で無駄)によって行われています。 私たちの取り組み: 私たちの研究では、トランスファーラーニングとベイズ最適化を活用した化学プロセス最適化のためのアルゴリズムを開発しました。私たちは、ウェットラボでこれらのアルゴリズムを検証し、網羅的なスクリーニングと比較して、実験的負担とコストを最大95%削減できることを示しました。私たちは、ユーザーフレンドリーなノーコードソフトウェアプラットフォームを通じて、人間の実験者向けに、そしてAPIを通じて自動化された実験室機器向けに、これらのアプローチをアクセス可能にしました。 私たちの背景: 私たちは最近、ケンブリッジ大学で化学のための機械学習の博士号を取得しました。私たちは、研究中に最適化戦略を検証するために自動化されたラボを構築し、現在、化学とバイオテクノロジーを加速し自動化する取り組みに取り組んでいます。
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