
TxGemma
TxGemma è una raccolta di modelli AI open costruiti su Gemma di Google DeepMind che sfrutta modelli linguistici di grandi dimensioni per migliorare l'efficienza dello sviluppo terapeutico prevedendo le proprietà delle entità terapeutiche durante il processo di scoperta dei farmaci.
https://developers.googleblog.com/en/introducing-txgemma-open-models-improving-therapeutics-development?ref=aipure&utm_source=aipure

Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:May 9, 2025
Tendenze del traffico mensile di TxGemma
TxGemma ha registrato una crescita del 13,6% nel traffico, raggiungendo 1,8M di visite. Questa crescita moderata potrebbe essere attribuita ai recenti aggiornamenti e annunci di Google, inclusi l'Agent Development Kit (ADK) e il protocollo Agent2Agent (A2A), che potrebbero aver aumentato l'interesse e il coinvolgimento tra gli sviluppatori.
Cos'è TxGemma
TxGemma è l'ultima iniziativa di Google incentrata sull'assistenza sanitaria e il successore open di Tx-LLM, progettato specificamente per lo sviluppo di farmaci e la ricerca terapeutica. Messo a punto da Gemma 2 utilizzando 7 milioni di esempi di addestramento, TxGemma è disponibile in tre dimensioni (2B, 9B e 27B parametri) e offre sia capacità di previsione che conversazionali. I modelli sono addestrati per comprendere e analizzare varie modalità e obiettivi terapeutici, tra cui piccole molecole, proteine, acidi nucleici, malattie e linee cellulari.
Caratteristiche principali di TxGemma
TxGemma è una collezione di modelli AI open source costruiti sulla piattaforma Gemma di Google DeepMind, specificamente progettati per migliorare l'efficienza dello sviluppo di farmaci terapeutici. Ottimizzato con 7 milioni di esempi di training, è disponibile in tre dimensioni (2B, 9B e 27B) e offre capacità sia di predizione che di conversazione per l'analisi di dati terapeutici, la comprensione di strutture molecolari e la previsione delle proprietà dei farmaci durante il processo di scoperta.
Dimensioni multiple del modello: Disponibile in tre dimensioni di parametri (2B, 9B e 27B), ognuna delle quali offre diversi livelli di capacità e requisiti computazionali per varie attività terapeutiche
Modalità di funzionalità duale: Include sia versioni 'predict' per attività terapeutiche specifiche sia versioni 'chat' per l'analisi conversazionale e la spiegazione del ragionamento
Capacità di ottimizzazione fine: Supporta l'ottimizzazione fine personalizzata su dati proprietari, consentendo ai ricercatori di adattare il modello alle loro specifiche esigenze di ricerca terapeutica
Integrazione con Agentic-Tx: Può essere integrato in un sistema più ampio con 18 strumenti specializzati per problemi di ricerca complessi, tra cui la ricerca su PubMed e strumenti di analisi molecolare
Casi d'uso di TxGemma
Previsione delle proprietà dei farmaci: Prevedere le proprietà cruciali dei potenziali composti terapeutici, come i livelli di tossicità e la penetrazione della barriera emato-encefalica
Analisi dei risultati delle sperimentazioni cliniche: Aiutare i ricercatori a prevedere e analizzare i potenziali risultati delle sperimentazioni cliniche, riducendo il rischio di fallimento nelle fasi successive
Analisi della struttura molecolare: Analizzare e comprendere le complesse strutture molecolari e le loro interazioni per lo sviluppo di farmaci
Ottimizzazione del flusso di lavoro di ricerca: Semplificare il processo di scoperta dei farmaci fornendo approfondimenti e raccomandazioni basati sull'intelligenza artificiale per le direzioni di ricerca
Vantaggi
La natura open source consente il contributo e il miglioramento della comunità
Forti prestazioni rispetto ai modelli specializzati per singole attività
Architettura flessibile che supporta sia la predizione che le modalità di conversazione
Svantaggi
Le versioni chat mostrano prestazioni leggermente inferiori rispetto alle versioni solo predittive
Richiede significative risorse computazionali per modelli più grandi
Ancora limitato dalle sfide generali dell'IA nella scoperta di farmaci
Come usare TxGemma
Accedi a TxGemma: Accedi a TxGemma tramite Vertex AI Model Garden o le piattaforme Hugging Face dove i modelli sono disponibili
Scegli la dimensione del modello: Seleziona tra tre dimensioni disponibili (2B, 9B o 27B parametri) in base alle tue esigenze. Ogni dimensione ha una versione 'predict' per compiti specifici e versioni 'chat' (solo 9B e 27B) per interazioni conversazionali
Inferenza di base: Usa il notebook Colab di inferenza fornito da Google per eseguire previsioni di base su compiti terapeutici come la tossicità delle molecole, la classificazione o i compiti di regressione
Metti a punto per compiti personalizzati: Usa il notebook Colab di messa a punto per adattare TxGemma ai tuoi dati e compiti terapeutici specifici. Ciò consente la personalizzazione per esigenze di ricerca proprietarie
Implementa funzionalità conversazionali: Per le versioni chat (9B e 27B), utilizza la capacità del modello di spiegare il ragionamento e impegnarsi in discussioni multi-turno sulle previsioni terapeutiche
Uso avanzato con Agentic-Tx: Usa il notebook Colab Agentic-Tx per implementare flussi di lavoro più complessi che combinano TxGemma con altri strumenti come la ricerca PubMed, strumenti molecolari e strumenti per geni/proteine
Convalida i risultati: Verifica le previsioni del modello rispetto a benchmark noti e convalida i risultati per il tuo caso d'uso specifico
Condividi feedback: Contribuisci al miglioramento del modello open condividendo feedback con la comunità di sviluppo
FAQ di TxGemma
TxGemma è una raccolta di modelli di IA open source sviluppati da Google, ottimizzati a partire da Gemma 2, progettati per migliorare l'efficienza dello sviluppo terapeutico. È specificamente addestrato per comprendere e prevedere le proprietà delle entità terapeutiche durante il processo di scoperta dei farmaci.
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