代表性或获得融资Ai项目研究之Recursion Pharma

代表性或获得融资AI项目研究之Recursion Pharma

按：来源一： X 上 AI 领域的 100 家行业内最有实力、发展最好、得到投资界和消费者认可的 AI 企业； 来源二：融资的项目作一个专题研究：1、融资了，说明得到资本界看好，可能是一个好的方向和项目；2、通过研究它们，可以了解外界或圈内人对这个行业的判断，是一种研究AI发展趋势的捷径和正确的路；3、基于X是目前国外信息最集中和更新快的平台，还依托于此来研究相应的融资项目。

递归
，
@RecursionPharma，
解码生物学，从根本上改善生活。药物发现的工业革命已经到来。
查看更多
科技SLC，伦敦，纽约，蒙特利尔recursion.com，2014年7月 加入，
775 正在关注，
1.5万 关注者

递归
@RecursionPharma
·
12小时
最近
@DrAnneCarpenter
作为 Recursion 科学顾问委员会的成员，他在 Aging Brain Initiative 上发表了讲话。
@MIT
关于生物成像在人工智能时代的重要性。
她首先指出面部结构如何反映疾病，以及儿科医生如何“经常通过看一眼人类患者的脸来诊断疾病”，因为“结构变化表明功能上有问题”。
她说，她实验室的前提是找到一种方法，可以轻松观察细胞的物理变化，这些变化表明了潜在的疾病状态。这促使她创建了一种细胞涂装测定和细胞分析软件，该软件可以大规模捕获和测试细胞数据。
“如果我们能够大规模测试细胞，”她说，“我们就可以采集样本，一个一个地测试药物。在制药环境中，您可以轻松地对一百万种化合物进行细胞涂装测定。
她指出，通过这种方式，科学家可以“确定可以使这些细胞再次健康的药物”。
Anne 的方法成为 Recursion 联合创始人兼首席执行官的灵感来源
@RecursionChris
，她在演讲中讨论了细胞表型如何与人工智能一起弥合基因组、转录组和蛋白质组在驱动疾病方面的作用之间的差距。
她指出，使用表型图谱，Recursion 已经“确定了数千种可筛选的图像表型和数百种潜在的治疗方法，并启动了多项临床试验。👉在此处观看完整演讲：https://youtube.com/watch?v=kP-G3jtCJSg&list=PLJG0u60zazOtRAwamVGhaJ6eGqh-HASvw

@RecursionPharma
·
8月1日
🚀跟踪 Boltz-2 的影响。来自一篇新文章
@cure345
着眼于像 Boltz-2 这样的开源数据集和工具如何“解锁曾经仅限于大型制药公司的强大功能”，并允许初创公司和研究人员“显着加速和降低发现新药所涉及的研发风险”。

Boltz-2 是 Recursion 和
@MIT
它是在 Recursion 的超级计算机上训练的，是第一个将蛋白质结构和结合亲和力预测相结合的计算机，接近基于物理的自由能扰动 （FEP） 计算的准确性，同时速度提高 1,000 倍以上，计算成本更低。

自 6 月发布以来，Boltz-2 已被 41,500 名独立用户和多家公司下载超过 170,000 次，包括
@tamarindbio
,
@RowanSci
,
@DeepMirrorBio
和
@resyncbio
– 已经将 Boltz-2 载入其平台。同时，”
@nvidia
宣布了软件改进，将 Boltz-2 的速度提高了一倍并降低了内存需求。👉阅读更多：https://wewillcure.com/insights/therapeutics/how-public-data-are-fueling-the-next-wave-of-drug-innovation

上周，在由
@decodingbio
和
@NYSE
，递归首席研发官兼首席商务官 Najat Khan 博士与
@BiotechTV
关于我们如何利用数据和人工智能解决药物发现高失败率的三个核心驱动因素。
即：▪️通过利用数据和人工智能来揭示对疾病生物学的更深入的系统级见解，确保更强大的疗效预测。▪️通过使用生成式人工智能和主动学习来设计更安全、更像药物的分子，确保安全性和耐受性。▪️确保为临床试验提供合适的患者，利用人工智能在试验开始前对其进行模拟，以便选择最有可能受益的患者。🔹Najat 谈到了 Recursion 专有的多模态数据集的优势，以及从广泛绘制生物学图谱到挖掘见解的演变。
“我记得当我攻读博士学位时，花了 5-6 年的时间才拥有相关的晶体结构。在这里，创建该数据集后，您就可以从映射到挖掘。你把它变成了一个搜索问题。想想看，如果你面前有整体地图并且有人工智能代理搜索，你可以以多快的速度进行发现。🔹她还讨论了最新的人工智能工具如何使我们能够快速完善创建高度优化分子的过程。
“我是一名有机化学家，所以我一直在考虑获得精英候选人的数量、时间和成本。今天，我们每个程序只合成 200 或 300 个 [分子]，而通常需要数千个分子。这在时间和成本方面彻底改变了游戏规则。因为你正在模拟所有这些——使用 Boltz-2 等模块和其他算法，你正在计算机中进行所有分类，然后你只做出你真正确信的东西，它不仅具有紧密的结合亲和力，而且像药物一样。👉在此处查看完整的对话：https://biotechtv.com/post/recursion-najat-khan-ai-bio-summit

参加我们于 8 月 5 日星期二举行的 （L） 财报电话会议。
今天，Recursion 宣布我们将于美国东部时间 2025 年 8 月 5 日星期二上午 8：00/美国东部时间上午 6：00/英国夏令时下午 1：00 提供业务更新并报告 2025 年第二季度财务业绩。🔹我们将广播 （L） 财报电话会议

“我们如何挖掘这些数据集的潜力，真正为患者释放更好的试验、缩短时间并改善患者体验？”这些是 Recursion 临床开发和数据科学高级副总裁 Sid Jain 在 Dan Schell 的一篇新文章中讨论的问题
@ClinicalLeader1
。他们探讨了新的临床试验中负责任地使用人工智能委员会如何
@advarra
递归
@sanofi
Velocity 旨在为 AI 用例、道德、监管问题和现实世界的试点开发协议。Sid 指出，早期可交付成果“可能包括共享的 AI 术语表、用例类型以及用于验证 AI 工具的参考模型——就像今天验证 IT 系统的方式一样。👉阅读更多：https://clinicalleader.com/doc/clinical-trials-get-a-council-for-ai-oversight-0001

大胆、正直地行事。
在我们内部递归大学 （RXU） 系列的最新视频中，联合创始人兼首席执行官
@RecursionChris
说明了我们的核心价值观之一的重要性——大胆、诚信地行事。
RXU 于 2024 年推出，是一个新任和终身任期的平台

ICML 直播！
研究人员来自
@valence_ai
– Recursion 的 AI 研究引擎 – 在
@icmlconf
上周的海报和演示文稿，包括：🔹Phenom-2 基础模型论文是我们迄今为止最大的细胞显微镜数据基础模型，由
@JsonKian
和
@jasonhartford
(https://openreview.net/forum?id=niywLsa54R)
🔹通过从显微镜图像论文中提炼知识来增强转录组学的新框架，由 Ihab Bendidi （https://arxiv.org/abs/2505.21317)
🔹与 Jason Hartford 一起举办的关于扩大介入模型（https://sites.google.com/view/sim-icml2025)
👉在此处了解 Valence 的所有最新研究：https://valencelabs.com

在一个超过 90% 的候选药物失败的行业中，我们正在不懈地努力寻找一种更好的方法来发现和开发新药。
中的一项新功能
@WIRED
从
@vero_greenwood
捕捉了药物发现的高风险世界，突出了我们正在取得的进展，以及激励我们工作的患者。这个故事向您介绍了 Recursion 及其他公司的一些敬业的缉毒者，他们正在使用人工智能寻找解决复杂疾病的新方法。
它以 Recursion 药物化学高级总监 Peter Ray 的故事开始，他分享了他母亲与癌症的斗争如何驱使他成为一名药物化学家，并致力于解决夺走她生命的疾病。
她写道，Ray “很高兴能向我展示他和他在 Recursion 的同事一直在研究的分子”。一种 MALT1 抑制剂 REC-3565，“旨在干扰血癌细胞的生长”。Ray 说，这种药物目前处于 1 期试验阶段，并使用 Recursion 的 AI 平台开发，“不会是人类设计的”。
在 Recursion 与 Exscientia 合并后不久，格林伍德参加了在 Recursion 伦敦办事处举行的一次活动，她指出，“粉红色灯光的会议厅里充斥着 Recursion 首席科学官几天前宣布的消息。由 Exscientia 开发的分子 REC-617 已给予 18 名晚期癌症对其他治疗不再有反应的患者。一位患者——一位患有卵巢癌的妇女，已经复发了三次——让所有人都感到惊讶：她活了下来。经过六个月的治疗，她还活着。因为审判是盲目的，所以 Recursion 或 Exscientia 没有人知道这个女人是谁......但在那个房间里，她似乎散发着生机。
而且，她补充说，通过使用人工智能开发这种药物，只需要在细胞中合成和测试 136 个分子，从而提高了速度并降低了通常非常缓慢且极其昂贵的过程的成本。
联合创始人兼首席执行官
@RecursionChris
她写道，希望“递归为有朝一日整个行业的药物发现奠定基础。
“如果我们做得正确，如果我们正在建立一个学习系统，那么接下来的 10 种药物成功的可能性就会更高。接下来的10种药物之后，成功概率更高。我们不断完善这个东西，“他说。👉阅读更多：https://wired.com/story/artificial-intelligence-drug-discovery/

TechBio 如何利用数据、人工智能和计算改变药物发现。
@erikdoug
，Recursion 产品副总裁，将在
@Ai4Conferences
将于 8 月 11 日至 13 日在拉斯维加斯米高梅大酒店举行。他将于 2025 年 8 月 12 日下午 2：10 发表演讲。▪️在演讲中，Erik 将分享什么是

为下一代数据科学家提供支持。
7 月 10 日，作为 2025 年伦敦数据周的一部分，知识区将举办数据科学的未来路径——该活动旨在为学生和早期职业科学家提供实用的见解和机会。
与
@novonordisk
，该活动包括与来自数据科学领域的领导者进行的小组讨论，包括：▪️
@KellyZalocusky
|计算生物学高级总监兼英国站点负责人，递归▪️艾尔莎·泽肯 |SökerData 首席执行官兼创始人▪️席亚拉·万杰利 |遗传学主管，
@novonordisk
▪️卡拉·迪亚兹-奥尔达斯 |伦敦大学学院统计学教授▪️丽莎·墨菲 |数字公平负责人，
@wellcometrust
▪️米沙尔·帕特尔 |诺和诺德人工智能与数字研究公司副总裁▪️米米·格斯布罗-桑德勒 |诺和诺德数据与人工智能治理副总裁▪️苏珊·托马斯 |导演
@GoogleHealth
👉了解更多信息：https://lnkd.in/gZ2EZdqq #LondonDataWeek #LDW25