Từ mã nguồn đến phòng khám: nha cai 1xbet đang (và không) viết lại vòng đời của một loại thuốc như thế nào

00:21, Chris Thonis

Chào mọi người. Chào mừng trở lại với Quà tặng của 1xbet. Hôm nay là Thứ Tư, ngày 29 tháng 4 năm 2026. Matt Larew tham gia cùng tôi. Anh ấy là đối tác và nhà phân tích nghiên cứu về các công cụ khoa học đời sống và chẩn đoán tại 1xbet. Matt, cảm ơn vì đã tham gia cùng chúng tôi.

00:35, Matt Larew

Này, Chris. Rất vui được làm điều đó.

00:36, Chris

Vì vậy, tôi đã mời Matt trò chuyện về chủ đề gần đây của anh ấy trong ngành. Nó có tên là Từ mã đến phòng khám: nha cai 1xbet đang (và không) viết lại cuộc đời của một loại thuốc như thế nào, tự động kết luận rằng mặc dù nha cai 1xbet có thể không thay thế công việc khám phá thuốc trong phòng thí nghiệm vật lý nhưng nó đang định hình lại nó. Vì vậy, để bắt đầu, Matt, hy vọng bạn có thể bắt đầu với một cái nhìn tổng quan cấp cao về nội dung của báo cáo. Và bạn biết đấy, tại sao chủ đề này lại có liên quan ngay lúc này. Và sau đó tôi nghĩ từ đó chúng ta có thể đào sâu hơn một chút.

01:03, Matt

Ừ. Thỏa thuận tốt. Vì vậy, hãy nhìn xem, Chris, việc khám phá ma túy rất khó khăn, tốn kém và mất thời gian. Và chỉ để đưa ra một số con số về điều đó, được thôi, thật khó: khoảng 10% là những ứng cử viên thuốc tham gia thử nghiệm lâm sàng trên người và cuối cùng trở thành thuốc được phê duyệt. Đắt: thông thường phải mất hơn 2 tỷ USD cho mỗi loại thuốc được phê duyệt. Tốn thời gian: trung bình mất khoảng mười năm hoặc hơn từ khi lên ý tưởng đến khi được phê duyệt.

Vì vậy, bạn biết đấy, giống như nhiều ngành hiện nay, nơi nha cai 1xbet đã được áp dụng để đạt được hiệu quả, người ta lạc quan rằng nha cai 1xbet có thể giúp đưa nhiều loại thuốc ra thị trường hơn với thời gian nhanh hơn và với chi phí thấp hơn. Điều đó nghe có vẻ tuyệt vời. Nhưng ngành dịch vụ và công cụ khoa học đời sống mà tôi đề cập đến, nó thực sự tồn tại để cung cấp năng lượng cho động cơ khám phá nghiên cứu khoa học. Và vì vậy, nếu bạn bước vào, bạn biết đấy, bất kỳ phòng thí nghiệm nào trên thế giới, bạn sẽ thấy các dụng cụ có tên công ty của tôi ở mặt trước, các bộ dụng cụ thử nghiệm có tên của chúng, v.v.

Và vì vậy, như các nhà đầu tư đã quan sát trong vài tháng qua, bạn biết đấy, nhận thức ngày càng tăng về LLM mà người tiêu dùng phải đối mặt cũng như hiệu suất được cải thiện cũng như thông báo về một số khả năng cụ thể về khoa học đời sống từ một số phòng thí nghiệm nha cai 1xbet lớn ở biên giới. Nguồn dự trữ trong không gian của tôi đang chịu áp lực rất lớn, một phần là do luận điểm lỗi thời của phòng thí nghiệm ẩm ướt này, về cơ bản, rằng những hiểu biết khoa học trong tương lai sẽ ngày càng được tạo ra thông qua nha cai 1xbet chứ không phải thực nghiệm trong phòng thí nghiệm, do đó làm giảm nhu cầu về một số sản phẩm và dụng cụ mà công ty của tôi cung cấp.

Vì vậy, đó thực sự là trọng tâm - để kiểm tra mức độ ảnh hưởng và không ảnh hưởng của nha cai 1xbet đến việc khám phá thuốc.

02:44, Chris

Đã hiểu. Bạn đã đề cập đến công việc trong phòng thí nghiệm ướt, đó là khuôn khổ cốt lõi trong báo cáo, bạn biết đấy, đây là điểm khác biệt giữa công việc trong phòng thí nghiệm khô và phòng thí nghiệm ướt. Người nghe nên nghĩ như thế nào về những khái niệm đó và tại sao sự khác biệt đó lại quan trọng đến vậy?

02:58, Matt

Đúng vậy, ý tôi là hãy coi phòng thí nghiệm khô như máy tính, phải không? Vì vậy, các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình dữ liệu để tạo ra ý tưởng. Bạn biết đấy, mục tiêu nào cần theo đuổi, phân tử nào cần thử. Và sau đó hãy coi phòng thí nghiệm ẩm ướt là khía cạnh vật lý hoặc thế giới thực của vấn đề này. Vì vậy, bạn biết đấy, việc chứng minh liệu những ý tưởng đó có thực sự đúng trong sinh học vật lý hay không. Và bạn biết đấy, việc khám phá thuốc hoạt động thông qua một chu trình thiết kế, xây dựng, thử nghiệm, học hỏi.

Vì vậy, hãy thiết kế một giả thuyết, xây dựng và thử nghiệm nó trong phòng thí nghiệm, sau đó học hỏi từ những kết quả đó và quay ngược lại. Và bạn biết đấy, nha cai 1xbet đang và thực sự ngày càng được tận dụng như một công cụ phòng thí nghiệm khô khan trong các giai đoạn thiết kế và tìm hiểu đó, đặc biệt là tạo và đưa ra các giả thuyết. Tuy nhiên, cuối cùng, những giả thuyết đó vẫn phải được xác thực trong phòng thí nghiệm ẩm ướt vì cấp độ quyết định và đây là chìa khóa ở đây, bằng chứng cấp quy định, nó đòi hỏi bằng chứng vật lý.

Vì vậy, khi bạn vạch ra quy trình làm việc và chúng tôi thực hiện điều này trong báo cáo, hầu hết công việc cần thiết để đưa một loại thuốc tiềm năng vào thử nghiệm trên người, thực ra là ở các giai đoạn xây dựng, thử nghiệm và giai đoạn xác thực. Không nhiều như các giai đoạn thiết kế và tìm hiểu. Vì vậy, bạn biết đấy, quan điểm là nếu nha cai 1xbet thành công trong việc cải thiện việc tạo giả thuyết bằng cách tạo ra nhiều ứng viên nhanh hơn, hy vọng là những ứng viên tốt hơn, thì điều đó sẽ tạo ra nhiều nhu cầu hơn nữa đối với công việc xác thực phòng thí nghiệm ẩm ướt đó.

Và điểm cuối cùng ở đây thực sự là chất lượng đầu ra từ mô hình sinh học, vì vậy về phía phòng thí nghiệm khô, nó được xác định trực tiếp dựa trên chất lượng và tiện ích của dữ liệu được đào tạo. Và ngành sinh học ngày nay thực sự thiếu những đầu vào cần thiết, quá chuẩn hóa, phù hợp với mục đích, dữ liệu thực nghiệm để tạo ra kết quả đầu ra mong muốn, nên những ý tưởng thuốc mới. Vì vậy, để nha cai 1xbet phát huy được tiềm năng của nó trong sinh học, bạn biết đấy, quan điểm của chúng tôi là có một lượng đáng kể dữ liệu thử nghiệm mới cần được tạo ra trong phòng thí nghiệm ẩm ướt. Chúng tôi nghĩ điều này sẽ tạo ra một luồng gió thuận lợi bền vững cho các công ty mà chúng tôi phụ trách đang giải quyết những nút thắt dữ liệu đó.

Vì vậy, bạn biết đấy, tóm lại, quan điểm của chúng tôi là câu chuyện về sự lỗi thời của phòng thí nghiệm ẩm ướt mà tôi đã đề cập ở trên thực sự đã bị cường điệu hóa và nói thẳng ra là bị đóng khung sai.

05:16, Chris

Điều đó hợp lý. Vì vậy, báo cáo nhấn mạnh rằng việc khám phá thuốc tiếp tục tốn kém. Nó dài. Nó không chắc chắn. nha cai 1xbet có vị trí tốt nhất để giải quyết những thách thức cụ thể nào trong thực tế đó?

05:28, Matt

Ừ. Vì vậy, tôi đã đề cập đến các điểm dữ liệu trước đó, mười năm, tỷ lệ thành công 10%, hơn 2 tỷ đô la để đưa một liệu pháp ra thị trường. Và quan trọng, bạn biết đấy, không giống như nhiều công nghệ và lĩnh vực công nghệ được hưởng lợi từ Định luật Moore trong nhiều năm qua, chi phí phát triển một loại thuốc mới đã tăng gần gấp đôi cứ sau 9 năm kể từ những năm 1950, do đó, trên thực tế, nó được gọi là Định luật Eroom trong phát triển thuốc.

Vì vậy, với bối cảnh đó, chúng tôi cho rằng cơ hội lớn nhất trong thời gian ngắn là nén các mốc thời gian và đặc biệt là các mốc thời gian tìm kiếm và phân loại hoặc cải thiện kênh, bạn biết đấy, xếp hạng và lọc ứng viên sớm hơn để bạn lãng phí ít thời gian và năng lực phòng thí nghiệm hơn cho các ý tưởng có xác suất thấp. Và việc áp dụng nha cai 1xbet đang phát triển trong các lĩnh vực năng lực đó. Và đôi khi, chúng tôi đã thấy các điểm dữ liệu ngoài kia, nén dòng thời gian từ ý tưởng đến ứng viên tiền lâm sàng từ hơn 5 năm xuống còn 12 đến 18 tháng. Vì vậy, đó thực sự là một lĩnh vực lớn đang nén dòng thời gian.

Tôi chỉ ra rằng cơ hội dài hạn lớn nhất có lẽ là giảm thất bại lâm sàng, đặc biệt là ở giai đoạn hai, mặc dù tôi cho rằng bộ công cụ nha cai 1xbet hiện tại kém phát triển hơn trong lĩnh vực này. Một lần nữa, liên quan đến loại nén, tìm kiếm và phân loại theo dòng thời gian.

06:48, Chris

Bạn lưu ý rằng trong sinh học, bạn biết đấy, dữ liệu thường là yếu tố hạn chế sự phát triển của nha cai 1xbet. Điều gì khiến dữ liệu sinh học trở nên thách thức đặc biệt so với dữ liệu được sử dụng trong các ứng dụng nha cai 1xbet khác?

07:02, Matt

Chắc chắn rồi. Vì vậy, tôi nghĩ, có lẽ ngay từ đầu nên chỉ ra lý do tại sao sinh học là mục tiêu hấp dẫn của nha cai 1xbet. Bởi vì nó có thể lập trình được. Và điều đó ban đầu có thể không rõ ràng, nhưng bạn biết đấy, nó dựa vào mã giống như cách máy tính làm. Đó chỉ là mã DNA và có lẽ bạn có thể nhớ từ môn sinh học trung học, A T C G là bốn chữ cái của mã, thay vì các số 1 và số 0 được sử dụng trong máy tính. Nhưng nó vẫn là một mật mã.

Và trong DNA, nên mã của DNA, A T C G, có những vùng gọi là gen mà cơ thể con người biến thành protein. Và protein là thứ thực hiện mọi nhiệm vụ chức năng trong cơ thể. Và các protein DNA, và sau đó, loại phân tử trung gian là mRNA, chúng đều có mã riêng biệt có thể đọc được và chúng có các đặc tính vật lý và không gian có thể quan sát được, có thể chụp ảnh.

Và do đó, việc hình thành một bức tranh hoàn chỉnh về DNA, phân tử trung gian mRNA và các protein liên quan đến bệnh tật, bức tranh hoàn chỉnh đó thực sự giúp các nhà nghiên cứu khám phá và thiết kế các loại thuốc để điều trị các bệnh đó. Và vì vậy, về mặt lý thuyết, nếu bạn có thể đọc và lập mô hình mã đó, bạn sẽ có thể đưa ra những dự đoán tốt hơn về bệnh tật và thuốc.

Nhưng đây là điểm thu hút so với các LLM thông thường. Dữ liệu sinh học không giống như văn bản trên internet, phải không? Vì vậy, bạn biết đấy, nhiều ứng dụng nha cai 1xbet mà bạn có thể đào tạo trên các bộ dữ liệu khổng lồ, rẻ tiền, đã được số hóa này và tín hiệu đào tạo gần như miễn phí. Tuy nhiên, trong sinh học, câu hỏi quan trọng nhất mà bạn đang cố gắng trả lời là hợp chất này có thực sự thay đổi trạng thái tế bào không? Mục tiêu này có quan trọng không? Liệu protein, khi chúng ta sắp xếp nó, có mô hình hóa nó không? Liệu nó có thực sự hoạt động trong cơ thể con người theo cách chúng ta nghĩ không? Tất cả đều yêu cầu kết quả thử nghiệm trong phòng thí nghiệm ẩm ướt. Và có rất nhiều dữ liệu sinh học nguồn mở hiện có, trong hệ sinh thái công cộng, và nói thẳng ra là hầu hết các mô hình sinh học nguồn mở đang tồn tại. Người nghe có thể quen thuộc với những thứ như AlphaFold, sản phẩm đã đoạt giải Nobel. Sau đó, chúng được xây dựng phần lớn dựa trên dữ liệu đó.

Nhưng có một vấn đề với điều đó, đó là những bộ dữ liệu đó được tập hợp trong nhiều thập kỷ từ các thí nghiệm riêng lẻ được tiến hành, bạn biết đấy, cho nhiều mục đích sinh học khác nhau. Chúng không được tiến hành, thiết kế như quá trình học máy với các giao thức, tài liệu, biện pháp kiểm soát được tiêu chuẩn hóa.

Và thực tế là, nếu bạn không có sự nhất quán, nhãn mác rõ ràng và đủ đa dạng sinh học thì các mô hình sẽ bị sai lệch và nhiễu. Và điều này đã được một số công ty nha cai 1xbet trong lĩnh vực này chỉ ra rằng có một bức tường dữ liệu trong lĩnh vực này, nơi mà tiến độ, tại thời điểm này, ngày càng bị hạn chế, không phải bởi các thuật toán mà bởi khả năng truy cập vào dữ liệu mới, được quản lý tốt và có căn cứ thực nghiệm.

Và đó thực sự là chìa khóa mà chúng tôi nghĩ, bạn biết đấy, trong tương lai là việc tạo ra dữ liệu mới.

10:22, Chris

Thực ra đây không phải là câu hỏi tôi đặt ra ở đây mà chỉ dựa trên những gì bạn vừa nói thôi, vì nó cực kỳ thú vị. Ý tôi là, tất cả dữ liệu đã có từ nhiều thập kỷ trước, liệu có khả năng nha cai 1xbet tìm ra cách lấy dữ liệu đó và thực sự biến nó thành dữ liệu có thể sử dụng được không? Hoặc mọi chuyện vẫn như vậy….

10:38, Matt

Ừ, tôi phải nói là, bạn biết đấy, cho đến nay, nó rất hữu ích. Một lần nữa, chúng ta đã học được nhiều điều, tôi đã đề cập đến AlphaFold, có rất nhiều mô hình khác, Bolt và những mô hình khác, ý tôi là, lý do khiến họ giành được giải Nobel là vì nó có thể dự đoán cách thức các protein gấp lại chỉ từ một trình tự.

Và như vậy, có các mô hình gấp protein, có các mô hình ngôn ngữ protein. Đã có những tiến bộ to lớn được thực hiện. Và tôi đã đề cập, bạn biết đấy, các công ty dược phẩm đã áp dụng rộng rãi một số mô hình này ở một số giai đoạn quan trọng xung quanh việc xác định mục tiêu mới và thiết kế các loại thuốc mới, phải không? Vì vậy, tiền đề là, nếu tôi có mục tiêu, tôi có thể sử dụng mô hình để thiết kế hàng nghìn loại thuốc tiềm năng, chẳng hạn như kháng thể tiềm năng, sau đó thử nghiệm từng loại thuốc đó.

Và đó là điều không thể thực hiện được trước rất nhiều mẫu trong số này. Nhưng những gì chúng tôi tìm thấy và, tất nhiên, ý tôi là, không phải tôi, mà đối với lĩnh vực này, bạn biết đấy, họ ngày càng bị hạn chế do thiếu dữ liệu mới, được quản lý tốt và dữ liệu tập trung vào các vùng bệnh cụ thể hoặc trong các vùng mô hoặc cơ quan cụ thể, bạn biết đấy, thực sự để tìm ra loại thuốc mới.

Vì vậy, chúng là điểm khởi đầu tuyệt vời. Nhiều mô hình trong số này, những gì chúng ta đã thấy, gần như là bước tăng trưởng tiếp theo là các công ty sử dụng những mô hình đó và sắp xếp dữ liệu phòng thí nghiệm ẩm ướt độc quyền của riêng họ trong các lĩnh vực trọng tâm cụ thể. Vì vậy, chúng là một điểm khởi đầu tuyệt vời. Và bạn biết đấy, họ đã mang lại công lao lớn cho lĩnh vực này.

Tuy nhiên, một trong những điểm trong báo cáo của chúng tôi là đó là điểm khởi đầu cho mức độ tác động của nha cai 1xbet và các mô hình nha cai 1xbet.

12:16, Chris

Đã hiểu. Vì vậy, có quan điểm cho rằng việc tăng cường áp dụng nha cai 1xbet có thể làm giảm nhu cầu làm việc trong phòng thí nghiệm. Dựa trên nghiên cứu của bạn, nha cai 1xbet thực sự ảnh hưởng như thế nào đến nhu cầu thử nghiệm?

12:28, Matt

Ừ. Vì vậy, tôi nghĩ, bạn biết đấy, hai điều có thể đúng cùng một lúc, phải không? Vì vậy, nha cai 1xbet có thể và thực sự giảm lãng phí trong một số lĩnh vực phát triển thuốc, phải không? Bạn biết rằng việc loại bỏ các thử nghiệm trùng lặp, có giá trị thấp bằng cách sàng lọc và lọc nhiều hơn trong silico hoặc trong phòng thí nghiệm khô. Và chúng tôi đã đề cập trong báo cáo rằng khi khám phá mục tiêu và khám phá thuốc, các công cụ nha cai 1xbet được các hãng dược phẩm lớn áp dụng rộng rãi, đặc biệt là để giảm bớt một số công việc trong phòng thí nghiệm không cần thiết.

Nhưng một lần nữa, các giả thuyết được tạo ra, cho dù chúng đến từ các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm ướt truyền thống hay từ phòng thí nghiệm khô, chúng sẽ luôn cần được xác thực bằng thực nghiệm trong thế giới thực. Và tôi nghĩ đây là một câu hỏi hay, bạn biết đấy, có thể xen vào một điểm về chi phí thực sự và quá trình phát triển thuốc, phải không? Bởi vì tôi đoán có một nhận thức rằng, bạn biết đấy, kết quả mong muốn của nha cai 1xbet là thực hiện ít công việc trong phòng thí nghiệm hơn.

Và, như tôi đã đề cập, vâng, sẽ thật tuyệt nếu thực hiện công việc ít trùng lặp hơn một chút, nhưng hơn một nửa chi tiêu R&D tại dược phẩm là con người. Và một phần lớn trong số dư của nó là chi phí chung và chi phí phi phòng thí nghiệm. Và chúng tôi ước tính rằng chỉ có khoảng 15% chi tiêu R&D là chi tiêu cho phòng thí nghiệm. Vì vậy, với bối cảnh đó, bạn biết đấy, cơ hội lớn nhất để dược phẩm giảm chi phí cho mỗi chương trình là rút ngắn thời gian chứ không nhất thiết phải cắt giảm chi tiêu trong phòng thí nghiệm.

Vì vậy, bạn biết đấy, điểm đầu tiên, lợi ích lớn nhất mà ngành dược phẩm sẽ đạt được là bằng cách thực hiện, bạn biết đấy, chất lượng cao hơn, thu hút nhiều ứng viên chất lượng cao hơn vào phòng khám mỗi năm, bạn biết đấy, tận dụng chi phí cố định, khổng lồ mà họ có thay vì, bạn biết đấy, niken và giảm bớt một chương trình cụ thể.

Nhưng quay trở lại điểm tôi đã đề cập về mô hình, Chris, đó là nếu bạn định dựa vào các mô hình phòng thí nghiệm khô để đưa ra nhiều ý tưởng hơn thì đó phải là những mô hình chất lượng cao, đúng không?

Và bạn biết đấy, họ phải có dữ liệu tốt thúc đẩy họ. Và vì vậy, bạn biết đấy, đã có một thời đại mới, chúng tôi nghĩ điều gì sẽ là khởi đầu cho một thời đại tạo ra dữ liệu sinh học công nghiệp để giúp cung cấp dữ liệu cho những mô hình đó. Vì vậy, bạn thực sự có nhiều nhu cầu hơn đối với một số thành phần của công việc trong phòng thí nghiệm để xây dựng các dự án tỷ tế bào và tập bản đồ tế bào ảo đã được công bố trong những tháng gần đây.

14:54, Chris

Vì vậy, báo cáo trình bày từng bước về việc phát hiện thuốc, bạn đã đề cập một chút về điều đó, lấy sự phát triển của kháng thể làm ví dụ. nha cai 1xbet có tác động lớn nhất ở đâu hiện nay? Và bạn cho biết những hạn chế rõ ràng vẫn còn ở đâu?

15:06, Matt

Ừ. Vì vậy, bạn biết đấy, trong báo cáo mà chúng tôi sử dụng, làm tài liệu tham khảo, việc phát triển kháng thể làm ví dụ. Và điều đó một phần là do tại thời điểm này trong lĩnh vực sinh học, chúng chiếm hơn một nửa tổng doanh số bán thuốc, chúng là phần lớn nhất trong đường ống và kháng thể đơn dòng là loại lớn nhất trong lĩnh vực sinh học. Vì vậy, chúng tôi nghĩ đây là một ví dụ hay để sử dụng.

Và một lần nữa, tác động lớn nhất đối với nha cai 1xbet là các giai đoạn thiết kế và tìm hiểu này. Vì vậy, việc đầu tiên là xác định mục tiêu, một lần nữa việc tìm kiếm mục tiêu trong sinh học con người mà nếu bạn điều chỉnh, ý bạn là, điều chỉnh lên, điều chỉnh xuống, tắt, bật sẽ có tác dụng xuôi dòng đáng mong đợi. Bạn biết đấy, ngăn chặn tế bào sao chép, tiêu diệt vi rút, bất kể nó có thể là gì.

Vì vậy, đó là phần đầu tiên mà nha cai 1xbet có tác động. Và điều đó bắt nguồn từ, Chris, thậm chí, gần như, máy học đã thay thế, bạn biết đấy, việc xem xét thủ công các tài liệu mới. Có thể, 20 năm trước, bạn có thể có một đội quân tiến sĩ nghiên cứu tài liệu chỉ để tìm ra những mục tiêu mới, bạn biết đấy, áp dụng ML vào đó. Bây giờ, hãy tưởng tượng, mở rộng dựa trên đó để tìm mục tiêu, để đó là lĩnh vực đầu tiên và một lần nữa được áp dụng rộng rãi ngày nay trong ngành dược phẩm.

Và phần thứ hai có tác động lớn là giai đoạn phát hiện thuốc hoặc thiết kế thuốc, phải không? Bạn biết đấy, đây là nơi bạn tìm thấy mục tiêu. Và bạn biết rằng nếu bạn tác động đến mục tiêu đó, nó sẽ có tác dụng như mong muốn. Bây giờ, loại thuốc nào sẽ ảnh hưởng đến mục tiêu đó theo cách mà tôi muốn, một lần nữa, điều chỉnh lại, điều chỉnh lại, tắt, bật và chỉ làm điều đó.

Vì vậy, rất cụ thể, bạn biết đấy, bắn trúng mục tiêu của tôi. Và vì vậy, nó cũng có tác động lớn ở đó. Và một lần nữa, tôi tham khảo những thứ như AlphaFold và một số mô hình gấp protein này. Vì vậy, về cơ bản, việc sử dụng nha cai 1xbet để đưa ra danh sách các ứng cử viên ma túy tiềm năng.

Bây giờ, nơi nha cai 1xbet chạm tường nằm ở một số phần hạ nguồn, cả hạ lưu ID mục tiêu, nghĩa là xác thực mục tiêu và hạ lưu ID hoặc thiết kế thuốc. Vì vậy, xác nhận rằng thuốc có tác dụng.

Vì vậy, bạn biết đấy, những thứ như liên kết, là kháng thể, một loại điều cốt lõi mà chúng làm là chúng liên kết với mục tiêu của mình. Chức năng sinh học của những gì thực sự xảy ra trong cơ thể con người sau khi sự ràng buộc đó xảy ra. Khả năng phát triển, đây gần như là một thứ bị đánh giá thấp, nhưng khi tôi thực sự biến ứng cử viên thuốc này thành một loại thuốc cần được sản xuất, lưu trữ, cuối cùng, giao cho bệnh nhân, bạn biết đấy, điều gì xảy ra và tôi cần tác động hoặc chỉnh sửa loại thuốc này như thế nào để nó có thể thực hiện tất cả những điều đó?

Và cuối cùng, phần cuối cùng trước khi bạn tham gia thử nghiệm lâm sàng là nghiên cứu hỗ trợ CMC và IND. Một lần nữa, đây vốn là những nhiệm vụ vật chất mà về cơ bản bạn đang thực hiện các cuộc thử nghiệm về cách bạn sẽ sản xuất thuốc, chia tỷ lệ thuốc, bảo quản thuốc, v.v. Và, như chúng tôi đã đề cập ngay từ đầu, phần lớn chi tiêu trong phòng thí nghiệm ẩm ướt xảy ra trong các danh mục mà tôi mô tả là các nhiệm vụ thực sự vật lý, trong đó nha cai 1xbet, chúng tôi tin rằng sẽ có tác động hạn chế.

Vì vậy, bạn biết đấy, cơ hội lớn để nha cai 1xbet nén các dòng thời gian thông qua, bạn biết đấy, thông qua, sắp xếp, tìm kiếm, phân loại và lọc theo chất lượng ở giai đoạn mục tiêu và ID thuốc, nhưng chúng tôi cho rằng ít tác động hơn, ít tác động tiềm tàng hơn trong một số bước vốn có về mặt vật lý này trong quá trình khám phá thuốc.

18:40, Chris

Vì vậy, bạn tạo ra sự khác biệt quan trọng trong suốt cuộc trò chuyện giữa việc tạo giả thuyết và sau đó xác nhận giả thuyết. Tại sao sự khác biệt này lại quan trọng trong việc tìm hiểu vai trò của nha cai 1xbet trong việc khám phá thuốc?

18:56, Matt

Và tôi nghĩ cả hai điều này đều quan trọng khi đánh giá rủi ro đối với các công cụ, phải không? Bạn biết đấy, được xem ở mức độ lớn hơn, ở mức độ cao hơn. Tôi nghĩ chúng ta sẽ chỉ nói rằng nha cai 1xbet, bạn biết đấy, có thể có tác động lớn đến việc nén các mốc thời gian và khám phá thuốc. Khi bạn có cái nhìn sâu sắc hơn về việc điều đó sẽ tác động như thế nào đến phòng thí nghiệm ẩm ướt và mức chi tiêu thực tế cho dụng cụ, thì đó chính là lúc điều đó quan trọng.

Bởi vì nếu bạn thực sự phân tích từng bước một, chương trình phát hiện kháng thể trông như thế nào, phần lớn chi tiêu và vị trí thực sự của các công ty đại chúng, mức độ tiếp xúc với doanh thu của các công ty công cụ công cộng, nằm trong các giai đoạn xác thực giả thuyết đó. Và bạn nói đúng, điểm khác biệt mà chúng tôi đưa ra trong báo cáo là việc tạo ra giả thuyết, ý tôi là, nó vốn là một ứng dụng học tập, phải không?

Và do đó, bạn biết đấy, việc chuyển từ kỹ thuật phòng thí nghiệm ướt truyền thống sang phòng thí nghiệm khô, bạn biết đấy, điều đó không nhất thiết ảnh hưởng đến các công ty mà chúng tôi phụ trách vì phần lớn chi tiêu dành cho họ xảy ra ở bước xác thực nhiều hơn. Vì vậy, việc tạo ra giả thuyết, vâng, nó đang chuyển từ phòng thí nghiệm ướt sang phòng thí nghiệm khô.

Xác thực giả thuyết, chúng tôi tin rằng sẽ luôn là một nhiệm vụ vật chất đòi hỏi, bạn biết đấy, chi tiêu cho phòng thí nghiệm ẩm ướt. Và, một lần nữa, cái nhìn sâu sắc quan trọng ở đây, tôi nghĩ, và có lẽ cách tốt để phân biệt thế giới này với thế giới khác là cuối cùng bạn cần bằng chứng cấp quy định. Bởi vì kết quả cuối cùng của tất cả công việc này là tạo ra một loại thuốc mà bạn biết đấy, hàng nghìn, hàng triệu hoặc hàng tỷ người sẽ đưa vào cơ thể họ và bạn cần biết chính xác điều gì sẽ xảy ra sau khi điều đó xảy ra.

20:37, Chris

Được rồi. Vì vậy, nhìn về phía trước, người nghe nên chú ý đến tín hiệu nào khi việc áp dụng nha cai 1xbet chuyển từ thử nghiệm sang tích hợp lâu dài hơn trong thế giới thực?

20:48, Matt

Ừ. Vì vậy, bạn biết đấy, tôi nên nói ngay từ đầu, tôi nghĩ nếu nha cai 1xbet thành công và tác động đến việc phát triển thuốc, thì không nghi ngờ gì rằng dấu hiệu có thể định lượng được về điều đó và có lẽ là dấu hiệu đầu tiên mà chúng ta thấy là có nhiều thuốc hơn được đưa vào thử nghiệm lâm sàng trong những năm tới.

Vì vậy, tôi nghĩ, gần như chấm dứt, đó là điều khách quan mà chúng ta nên xem liệu nha cai 1xbet có tác động hay không. Bây giờ, đó sẽ là kết quả của một số tín hiệu khác, đó sẽ là các công ty mô tả đặc điểm của việc nén dòng thời gian.

Và do đó, có một số công ty đại chúng và tư nhân, gần như là, các công ty khám phá thuốc bản địa nha cai 1xbet đã mô tả việc nén dòng thời gian để đưa thuốc vào phòng khám hoặc để tạo ra các ứng cử viên tiền lâm sàng, một lần nữa, giảm các mốc thời gian đó xuống 50%, 60%, 70% hoặc hơn. Và chúng tôi hy vọng những số liệu hoặc câu chuyện đó cũng sẽ bắt đầu được chia sẻ rộng rãi bởi các công ty Big Pharma và các công ty công nghệ sinh học đã thành lập.

Bạn biết đấy, phần thứ hai mà tôi đã đề cập đến, đặc biệt là trong những tháng gần đây, đã có thông báo về các dự án tạo dữ liệu quy mô công nghiệp, thực sự đầy tham vọng, tập bản đồ không gian, dự án tế bào ảo, v.v.

Và vì vậy, tôi nghĩ một ví dụ hữu hình khác sẽ là ngày càng nhiều trong số đó được tạo ra, công bố, được tài trợ, bởi vì điều đó sẽ kết nối với sự thành công thực tế hoặc được cho là của các mô hình, bạn biết đấy, những mô hình mới này đang được xây dựng, bạn biết đấy, mang lại những hiểu biết sinh học mới, bạn biết đấy, việc xác định mục tiêu hoặc nhận dạng thuốc.

Bạn biết đấy, một cái khác sẽ là, tôi có thể nói là sẽ có nhiều thiết lập phòng thí nghiệm tự động hơn. Vì vậy, gần đây chúng tôi đã thấy các thông báo từ một trong những công ty lớn về nha cai 1xbet lớn nhất thế giới và hai trong số các công ty dược phẩm lớn nhất thế giới, những công ty đang tạo ra phòng thí nghiệm tự động theo vòng lặp.

Họ đang đầu tư hàng tỷ đô la vào việc tạo ra các phòng thí nghiệm kết hợp khô, phòng thí nghiệm ướt, nơi các thử nghiệm sẽ được chạy 24/7 và được đưa vào GPU tại chỗ để tạo ra những hiểu biết mới và thiết kế các thử nghiệm mới. Các phiên bản đó đang được tạo ra ở các công ty dược phẩm khác. Và cũng đã có một số quan hệ đối tác được công bố giữa phần mềm hoặc những người chơi thuộc hệ sinh thái dược phẩm, phi truyền thống khác và các nhà nghiên cứu và công ty công cụ truyền thống, nhằm theo đuổi một loại phòng thí nghiệm phân tán trong mô hình vòng lặp. Vì vậy, tôi nghĩ đó sẽ là một bằng chứng hữu hình khác.

Có một điều chúng tôi không mong đợi thấy và đây là điểm quan trọng, vì nó thường phải đối mặt với những trở ngại mà chúng tôi nhận được, chúng tôi không mong đợi thấy ngân sách R&D của ngành dược phẩm giảm, dù là trên cơ sở tổng đô la hay phần trăm doanh thu. Và chúng tôi chỉ ra trong báo cáo rằng nếu bạn theo dõi lại, bạn biết đấy, hai thập kỷ, trước khi việc giải trình tự thực sự được dân chủ hóa, trước khi đưa ra các công nghệ thú vị như cryo-EM, trước khi đưa nha cai 1xbet vào Big Pharma hoặc AlphaFold.

Vì vậy, trước khi có hàng loạt tiến bộ công nghệ giúp giảm chi phí cho mỗi hiểu biết sinh học, chi tiêu cho R&D dược phẩm đã tăng không chỉ trên cơ sở tổng đô la mà còn tăng đáng kể về tỷ lệ phần trăm doanh thu của dược phẩm. Và điều đó sẽ cho bạn biết, chúng tôi nghĩ, là nếu nha cai 1xbet thực sự thành công trong việc giảm chi phí cho mỗi thông tin chi tiết về dược phẩm, thì họ sẽ khám phá ra nhiều loại thuốc hơn chứ không phải ít hơn.

Đó chắc chắn là những gì lịch sử cho chúng ta biết. 24:35, Chris Được rồi, trước khi kết thúc, đâu là quan niệm sai lầm về nha cai 1xbet trong việc phát hiện thuốc mà báo cáo này muốn làm rõ?

24:44, Matt

Bạn biết đấy, tôi nghĩ điều lớn nhất chúng tôi muốn giải quyết là việc khám phá nha cai 1xbet và thuốc không phải là trở ngại cho các công cụ khoa học đời sống. Và, tôi có thể nói, dựa trên cuộc trò chuyện của chúng tôi với các nhà đầu tư trong vài tháng đầu năm, chắc chắn đó là sự đồng thuận. Nhưng, thẳng thắn mà nói, đó là sự đồng thuận mà không có sự thuyết phục.

Và đó là mục tiêu của báo cáo này, là cố gắng tìm hiểu sâu hơn và đưa ra một số niềm tin. Và chúng tôi sẵn sàng chấp nhận việc đó sẽ là một cơn gió ngược nếu đó là nơi mà bằng chứng dẫn chúng tôi đến. Tuy nhiên, bạn biết đấy, sau khi nói chuyện với 20 công ty trong không gian trải dài từ Big Pharma, đến một số phòng thí nghiệm nha cai 1xbet này, đến CRO phát hiện kháng thể, đến các công ty đại chúng, đến các công ty tư nhân, chúng tôi hoàn toàn không nghe thấy thông điệp đó.

Một lần nữa, thông điệp còn nhiều hơn thế: nha cai 1xbet sẽ cho phép chúng ta thực hiện nhiều công việc nhanh hơn. Vì vậy, tôi nghĩ đó là quan niệm sai lầm lớn nhất.

Một lần nữa, phần thứ hai tôi muốn đề cập là, nếu nha cai 1xbet thành công thì nó sẽ không dựa trên các tập dữ liệu và mô hình tồn tại ngày nay. Và, tôi nghĩ, một lần nữa, đó là một quan niệm sai lầm khác rằng chúng ta, đại loại, có thứ chúng ta cần, và nó có thể xuất phát từ đây, đại loại, nhấn nút, lấy ma túy.

Có lẽ chúng ta sẽ không bao giờ đạt được mức độ đơn giản đó, nhưng nếu chúng ta tiếp cận được nó, thì đó sẽ là do sự đầu tư đáng kể vào việc tạo dữ liệu mới để thực sự biến những mô hình nền tảng này thành công cụ khám phá thuốc mới thực sự.

26:09, Chris

Được rồi. Vậy đó là tất cả thời gian chúng ta có hôm nay. Nhưng Matt, một lần nữa xin cảm ơn vì đã tham gia cùng chúng tôi. Đối với những người muốn đọc báo cáo, nó có tên Từ mã đến phòng khám AI là (và không) viết lại cuộc đời của một loại thuốc như thế nào. Bạn có thể yêu cầu một bản sao bằng cách truy cập Williamblair.com/contact-us. Cảm ơn đã lắng nghe. Hẹn gặp lại bạn lần sau trên Quà tặng Tư duy của 1xbet.