Aprendizaje automático e inteligencia artificial

Hemos dedicado los últimos 20 años a crear la mejor competencia en metabolómica del mundo. En la actualidad, facilitamos, aceleramos y apoyamos el desarrollo de fármacos mediante el descubrimiento de biomarcadores, la comprensión de los mecanismos de acción, la estratificación de pacientes y mucho más.

Metabolon mide los cambios bioquímicos mediante el estudio de pequeñas moléculas para proporcionar una comprensión profunda de los sistemas biológicos. La ciencia de datos permite la mejora continua de nuestras capacidades líderes en el sector, lo que nos permite ofrecer una visión más amplia que cualquier otro proveedor de metabolómica.

Como parte de nuestras iniciativas de ciencia de datos, aprovechamos la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático para extraer información y reconocer patrones de datos computacionalmente. La capacidad de aprendizaje automático de Metabolonmejora el rendimiento de nuestra curación de datos, identifica firmas bioquímicas y detecta anomalías para garantizar un control de calidad preciso y rápido. Nuestra ciencia de datos y capacidades de aprendizaje automático proporcionan una mejor cobertura, calidad, tiempo de entrega, interpretaciones y, en última instancia, el éxito del estudio para nuestros clientes.

La eficacia del aprendizaje automático está estrechamente relacionada con la precisión, la amplitud y la coherencia de los datos con los que se entrena. Mucho antes del auge de la ciencia de datos, los profesionales Metabolon generaban conjuntos de datos curados por expertos, análisis estadísticos precisos e informes con profundos conocimientos biológicos.

El aprendizaje automático nos permite conseguir estos mismos datos de alta calidad, pero mucho más rápido. Podemos llevar un conjunto de datos directamente al control de calidad mediante el aprendizaje automático, ahorrando tiempo al realizar la curación inicial de forma automática. El aprendizaje automático también nos permite determinar con rapidez y certeza qué compuestos están presentes y cuáles no lo estuvieron nunca, reduciendo significativamente o incluso eliminando la necesidad de que expertos humanos tomen estas decisiones.

Basado en datos históricos, el aprendizaje automático alimenta una utilidad de autocurado que puede curar muchos compuestos rutinarios. Consideremos el colesterol, que se encuentra fácilmente en el plasma humano y, por tanto, no es un uso eficiente de la experiencia del personal para identificar positivamente este compuesto. Con la ayuda de las herramientas de aprendizaje automático, podemos aprovechar las habilidades de nuestros expertos humanos para detectar la presencia de sulfato de etilparabeno, que a menudo se presenta con iones interferentes, o diferenciar entre compuestos como la isoleucilglicina y la alanilvalina. Estos compuestos no se separan cromatográficamente, pero presentan una fragmentación MS/MS distinta, que suele contener una enorme variedad de información.