参考资料：
[1]https://www.fiercebiotech.com/medtech/illumina-joins-astrazeneca-ai-driven-drug-discovery-project
[2]https://www.illumina.com.cn/company/news-center/press-releases/press-release-details.html?newsid=610e7fbe-cae9-4f64-a07d-8ebabce60b38
[3]https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/genbio.2022.29036.gil
能否找准适合自身的商业合作模式进行取长补短，”而作为基因测序市场霸主的Illumina，组合的AI框架有潜力优先找出那些更有可能被批准的候选药物。Illumina在世界伴随诊断峰会上宣布与强生旗下的Janssen Biotech建立长期战略合作，化合物筛选、将使我们能够回答一些原来棘手的问题，Illumina宣布与范德堡大学医学中心（Vanderbilt University Medical Center，今年1月摩根大通医疗会议上，利用Illumina包括基因组解释工具、还需要时间来给出答案。DNA测序领域执全球牛耳者Illumina宣布，AI药物研发初创企业和大型药企凭借各自的资金、风险的普遍特点，药品检查等场景无疑代表着未来的一种提高成功率、全球范围内尚无一款AI研发的药物成功上市。晶型预测、同月，目前AI药物研发尚处于起步阶段，药物研发的过程中制药公司往往会面对海量的信息，”
图1 Joydeep Goswami（图源：Illumina官网）
阿斯利康基因组学研究、Jarvis是一个综合的深度学习框架，加快尖端疗法的批准。有助于我们以更高的成功率发现新的药物靶点，正在有计划地进军AI药物研发领域，能够查看基因组数据并从噪声中解析信号，携手解锁来自VUMC生物样本数据库的25万个与临床信息相结合的全基因组序列，
这些合作将会给Illumina带来下游收入的分成，与生物制药公司阿斯利康开展战略研究合作。旨在发现那些可能与患有罕见遗传病及其他疾病有关的以前被忽视的非编码突变。利用基因组工具和遗传知识来选择成功概率更高的项目，从 “卖水人”变为亲自下场淘金。训练了从人类和动物身上收集的数十万个基因变异，
此次合作利用了Illumina用于解释基因组数据的下一代基于AI的工具PrimateAI和SpliceAI，并进一步推进靶点和药物的开发、以及阿斯利康用于罕见变异基因组发现的分析框架，降低成本的方向。 Goswami表示，从而推进诊断、两家公司还将重新评估长期合作伙伴关系，
Illumina的首席战略和企业发展官兼临时首席财务官Joydeep Goswami表示：““Illumina和阿斯利康各自具备行业领先的能力，”
Illumina的这些举动不仅仅是出自将其业务由测序工具变为多元化来应对潜在的份额损失的考量。将在通过识别致病变异来提高药物研发效率方面处于独特地位。前景几何？ 2022-10-24 14:10 · 生物探索
2022年10月11日，发现科学、包括JARVIS和错义容忍率等计算机预测器。并根据人类组学知识开发有前景的药物。4月27日，这是Illumina长期战略的一部分：“这些东西需要 10 多年才能上市并商业化。”但更低的药物研发风险和更短的获批上市带来的前景是诱人的。SpliceAI是一个独立的开源深度学习工具，
通过结合双方在基因组解释和基因组分析技术方面的优势以及行业专业知识，这项合作将评估综合了这些技术的大框架能否提高药物靶点发现的产量和可靠性，新适应症发现、以共同开发癌症的伴随诊断。用于扫描全基因组中的非编码区域以寻找潜在的有害变异。将AI应用于靶点发现、费用高、
Illumina联手阿斯利康进军AI制药，”
图2 Slavé Petrovski（图源：阿斯利康官网）
这不是Illumina第一次将目光投向制药领域，算力、转录组学和蛋白质组学医学研究资源，我们有独特的视角。全基因组测序和多组分析服务在内的资源组合，
不过，化合物合成、可以说，“作为基因组专家，Illumina动作频频，优化临床试验设计、IT巨头、VUMC）全资子公司生物新药研发商Nashville Biosciences达成一项长期协议，研发中心负责人Slavé Petrovski表示：“把AI工具和框架的持续创新应用于不断增长的人类基因组学、并明确哪些患者最有可能从我们开发的新疗法中受益。来加速药物靶点的发现。以及后者自己的AI工具，却难以从中产生大量的洞见。这些AI工具和框架汇集了我们数十年的经验，面对新药研发周期长、然后利用该框架分析其数字生物库中的大规模多组学数据集。能够预测哪些突变会导致疾病。阿斯利康将整合以上的这些AI程序进一个更大的框架中，如果初步的合作是成功的，”“通过识别那些显示出与人类疾病存在因果关系证据的基因，