TxGemma
TxGemma es una colección de modelos de IA abiertos construidos sobre Gemma de Google DeepMind que aprovecha los grandes modelos lingüísticos para mejorar la eficiencia del desarrollo terapéutico mediante la predicción de las propiedades de las entidades terapéuticas a lo largo del proceso de descubrimiento de fármacos.
https://developers.googleblog.com/en/introducing-txgemma-open-models-improving-therapeutics-development?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:09/05/2025
Tendencias de Tráfico Mensual de TxGemma
TxGemma experimentó un crecimiento del 13.6% en tráfico, alcanzando 1.8M de visitas. Este crecimiento moderado podría atribuirse a las recientes actualizaciones y anuncios de Google, incluyendo el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) y el protocolo Agente a Agente (A2A), que pueden haber aumentado el interés y la participación entre los desarrolladores.
¿Qué es TxGemma?
TxGemma es la última iniciativa de IA centrada en la atención médica de Google y el sucesor abierto de Tx-LLM, diseñado específicamente para el desarrollo de fármacos y la investigación terapéutica. Ajustado a partir de Gemma 2 utilizando 7 millones de ejemplos de entrenamiento, TxGemma viene en tres tamaños (parámetros de 2B, 9B y 27B) y ofrece capacidades tanto de predicción como conversacionales. Los modelos están entrenados para comprender y analizar diversas modalidades y objetivos terapéuticos, incluidas las moléculas pequeñas, las proteínas, los ácidos nucleicos, las enfermedades y las líneas celulares.
Características Principales de TxGemma
TxGemma es una colección de modelos de IA de código abierto construidos sobre la plataforma Gemma de Google DeepMind, diseñados específicamente para mejorar la eficiencia del desarrollo de fármacos terapéuticos. Ajustado con 7 millones de ejemplos de entrenamiento, viene en tres tamaños (2B, 9B y 27B) y ofrece capacidades tanto de predicción como de conversación para analizar datos terapéuticos, comprender estructuras moleculares y predecir propiedades de fármacos a lo largo del proceso de descubrimiento.
Múltiples Tamaños de Modelo: Disponible en tres tamaños de parámetros (2B, 9B y 27B), cada uno de los cuales ofrece diferentes niveles de capacidad y requisitos computacionales para diversas tareas terapéuticas
Modos de Funcionalidad Dual: Incluye versiones 'predict' para tareas terapéuticas específicas y versiones 'chat' para el análisis conversacional y la explicación del razonamiento
Capacidad de Ajuste Fino: Admite el ajuste fino personalizado en datos propietarios, lo que permite a los investigadores adaptar el modelo a sus necesidades específicas de investigación terapéutica
Integración con Agentic-Tx: Se puede integrar en un sistema más grande con 18 herramientas especializadas para problemas de investigación complejos, incluidas la búsqueda en PubMed y las herramientas de análisis molecular
Casos de Uso de TxGemma
Predicción de Propiedades de Fármacos: Predicción de propiedades cruciales de compuestos terapéuticos potenciales, como los niveles de toxicidad y la penetración de la barrera hematoencefálica
Análisis de Resultados de Ensayos Clínicos: Ayudar a los investigadores a predecir y analizar los posibles resultados de los ensayos clínicos, reduciendo el riesgo de fracaso en las etapas posteriores
Análisis de Estructuras Moleculares: Análisis y comprensión de estructuras moleculares complejas y sus interacciones para el desarrollo de fármacos
Optimización del Flujo de Trabajo de Investigación: Agilización del proceso de descubrimiento de fármacos proporcionando información y recomendaciones basadas en la IA para las direcciones de investigación
Ventajas
La naturaleza de código abierto permite la contribución y la mejora de la comunidad
Sólido rendimiento en comparación con los modelos especializados de una sola tarea
Arquitectura flexible que admite tanto los modos de predicción como de conversación
Desventajas
Las versiones de chat muestran un rendimiento ligeramente reducido en comparación con las versiones de solo predicción
Requiere importantes recursos computacionales para los modelos más grandes
Todavía está limitado por los desafíos generales de la IA en el descubrimiento de fármacos
Cómo Usar TxGemma
Acceder a TxGemma: Acceda a TxGemma a través de Vertex AI Model Garden o de las plataformas de Hugging Face donde los modelos están disponibles
Elegir el tamaño del modelo: Seleccione entre tres tamaños disponibles (parámetros de 2B, 9B o 27B) según sus necesidades. Cada tamaño tiene una versión de \'predicción\' para tareas específicas y versiones de \'chat\' (solo 9B y 27B) para interacciones conversacionales
Inferencia básica: Utilice el cuaderno de Colab de inferencia proporcionado por Google para ejecutar predicciones básicas sobre tareas terapéuticas como la toxicidad de las moléculas, la clasificación o las tareas de regresión
Ajustar para tareas personalizadas: Utilice el cuaderno de Colab de ajuste para adaptar TxGemma a sus datos y tareas terapéuticas específicas. Esto permite la personalización para las necesidades de investigación patentadas
Implementar funciones conversacionales: Para las versiones de chat (9B y 27B), utilice la capacidad del modelo para explicar el razonamiento y participar en debates de varios turnos sobre predicciones terapéuticas
Uso avanzado con Agentic-Tx: Utilice el cuaderno de Colab de Agentic-Tx para implementar flujos de trabajo más complejos que combinen TxGemma con otras herramientas como la búsqueda en PubMed, las herramientas moleculares y las herramientas de genes/proteínas
Validar resultados: Pruebe las predicciones del modelo con puntos de referencia conocidos y valide los resultados para su caso de uso específico
Compartir comentarios: Contribuya a la mejora del modelo abierto compartiendo comentarios con la comunidad de desarrollo
Preguntas Frecuentes de TxGemma
TxGemma es una colección de modelos de IA abiertos desarrollados por Google, ajustados a partir de Gemma 2, diseñados para mejorar la eficiencia del desarrollo terapéutico. Está específicamente entrenado para comprender y predecir las propiedades de las entidades terapéuticas a lo largo del proceso de descubrimiento de fármacos.
Video de TxGemma
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Análisis del Sitio Web de TxGemma
Tráfico y Clasificaciones de TxGemma
1.8M
Visitas Mensuales
-
Clasificación Global
-
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Feb 2025-Apr 2025
Información de Usuarios de TxGemma
00:00:33
Duración Promedio de Visita
1.51
Páginas por Visita
73.42%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de TxGemma
US: 25.51%
IN: 10.44%
VN: 5.24%
KR: 5.2%
JP: 3.25%
Others: 50.36%
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