Hợp tác

Phylo hợp tác với Bayer về các tác tử AI Biomni Lab phục vụ nghiên cứu thuốc

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Ngày 22 tháng 10 năm 2026, Phylo, Inc. công bố quan hệ hợp tác với Bayer nhằm triển khai Biomni Lab, nền tảng AI tác tử của Phylo, để thúc đẩy nghiên cứu và đánh giá khoa học. Các nhà khoa học của Bayer sẽ được toàn quyền truy cập nền tảng để thực hiện quy trình nghiên cứu thuốc dựa trên bằng chứng từ tài liệu khoa học và dữ liệu omics.

Quan hệ hợp tác với Bayer

Theo thỏa thuận, Phylo sẽ cung cấp cho Bayer quyền truy cập đầy đủ vào nền tảng AI tác tử của mình. Phylo cho biết nền tảng này giúp các nhà khoa học của Bayer tập hợp tài liệu khoa học, dữ liệu y sinh và phương pháp phân tích trong cùng một môi trường, giảm công sức thủ công cần thiết để thu thập và đánh giá bằng chứng. Quy trình làm việc của Bayer sẽ tập trung vào việc tổng hợp bằng chứng từ tài liệu khoa học và dữ liệu omics phục vụ nghiên cứu thuốc.

Sai Jasti, Phó chủ tịch cấp cao kiêm Trưởng bộ phận Khoa học dữ liệu & Trí tuệ nhân tạo tại Bayer Pharmaceuticals R&D, cho biết quan hệ hợp tác này “thể hiện niềm tin của chúng tôi rằng AI nên khơi mở trí tò mò khoa học, chứ không chỉ tăng tốc các công việc thường nhật”. Jasti nói rằng một đối tác AI áp dụng sự chặt chẽ trong từng bước sẽ giúp các nhà khoa học của Bayer cân nhắc nhiều ý tưởng hơn và đặt ra những câu hỏi tham vọng hơn, với mục tiêu đã nêu là đưa các loại thuốc mới đến với bệnh nhân nhanh hơn.

Phylo cho biết các quy trình làm việc của nền tảng có thể được kiểm tra: mỗi kết quả đều lưu lại ngữ cảnh nền tảng, để các nhà nghiên cứu có thể xem xét nguồn, phương pháp và quá trình thực thi đằng sau kết quả, đồng thời đưa ra nhận định khoa học của riêng mình.

Kexin Huang, Tiến sĩ, Đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Phylo, cho biết: “Để AI tác tử tạo được tác động trong nghiên cứu, công nghệ này phải giành được sự tin tưởng của các nhà khoa học trực tiếp thực hiện công việc.” Huang gọi việc Bayer lựa chọn Biomni Lab là sự khẳng định mạnh mẽ về tính chặt chẽ và năng lực AI mà Phylo đã tích hợp vào nền tảng, đồng thời mô tả tầm nhìn của công ty về một hệ điều hành ưu tiên AI dành cho ngành dược phẩm sinh học, nơi mỗi nhà khoa học có thể điều phối một nhóm tác tử AI để giải quyết những câu hỏi nghiên cứu phức tạp. Huang cho biết, thông qua hợp tác với Bayer, Phylo mong muốn cho thấy những khả năng có thể mở ra khi năng lực AI kết hợp với chuyên môn khoa học sâu rộng.

Nền tảng Biomni Lab

Phylo gọi Biomni Lab là Môi trường Sinh học Tích hợp đầu tiên, một loại hình mà công ty định nghĩa là không gian làm việc duy nhất, nơi các nhà khoa học có thể tìm kiếm tài liệu, thiết kế thí nghiệm, phân tích dữ liệu sinh học, diễn giải kết quả và lập kế hoạch cho các bước tiếp theo. Theo trang sản phẩm Biomni Lab của Phylo, nền tảng này hỗ trợ nghiên cứu trong các lĩnh vực khám phá thuốc, hệ gen học, tin sinh học và đa omics, đồng thời được phát triển dành cho các nhà khoa học thực nghiệm trong phòng thí nghiệm, nhà sinh học tính toán, chuyên gia tin sinh học, nhà nghiên cứu chuyển dịch và các nhóm R&D trong lĩnh vực khoa học sự sống. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng nền tảng để tìm hiểu những câu hỏi khoa học và chạy các phân tích, trong khi các nhóm đa ngành có thể phối hợp trên dữ liệu, tài liệu và quy trình nghiên cứu.

Tài liệu của Phylo so sánh Biomni Lab với các mô hình ngôn ngữ lớn và trợ lý AI đa dụng, đồng thời mô tả nền tảng này là giải pháp được thiết kế chuyên biệt cho hoạt động R&D trong lĩnh vực sinh học và khoa học sự sống: các nhà khoa học xác định câu hỏi, thiết kế thí nghiệm, thực hiện phân tích và diễn giải kết quả cùng với các tác tử AI. Để đảm bảo độ tin cậy, khi trích dẫn tài liệu khoa học, nền tảng cung cấp trích dẫn và liên kết đến nguồn gốc, đồng thời lưu lại các công cụ, mã, phương pháp luận và chi tiết thực thi của từng phân tích để các nhà nghiên cứu có thể kiểm tra cách tiếp cận, xác minh kết quả và tái tạo quy trình làm việc. Tài liệu lưu ý rằng, cũng như mọi công việc khoa học có AI hỗ trợ, các nhà nghiên cứu nên xem xét kết quả bằng nhận định khoa học phù hợp.

Gói dành cho doanh nghiệp của Phylo, Biomni Lab for Enterprise, cung cấp hạ tầng chuyên dụng, tác tử tùy chỉnh, các tính năng bảo mật nâng cao và dịch vụ hỗ trợ ưu tiên cho các tổ chức khoa học sự sống quy mô lớn. Gói này cũng có thể kết nối với dữ liệu, công cụ và quy trình nghiên cứu độc quyền của tổ chức trong các quy trình làm việc đa ngành. Sản phẩm được quản lý này có chung nguồn gốc nghiên cứu với dự án mã nguồn mở Biomni, khởi nguồn tại Stanford và cung cấp mã cộng đồng để các nhà khoa học và nhà phát triển tự lưu trữ, tùy chỉnh; Biomni Lab bổ sung môi trường nghiên cứu được quản lý, các tính năng cộng tác, hạ tầng có khả năng mở rộng và những năng lực được cập nhật liên tục.

Phylo cho biết Biomni Lab hỗ trợ nghiên cứu thuốc trong các giai đoạn khám phá ban đầu, xác thực mục tiêu, nghiên cứu hợp chất dẫn đầu, phân tích tiền lâm sàng và tạo lập bằng chứng lâm sàng; các ứng dụng được nêu gồm tổng hợp kiến thức về sinh học bệnh, phân tích dữ liệu omics, xếp hạng và đánh giá các mục tiêu, nghiên cứu cấu trúc sinh học và các hợp chất tiềm năng, cũng như xem xét bằng chứng lâm sàng. Phạm vi hỗ trợ về hệ gen học bao gồm nghiên cứu di truyền học người, chú giải biến thể, xếp hạng các gen có khả năng là nguyên nhân, phân tích RNA-seq, phân tích tế bào đơn và phiên mã không gian. Các nhà nghiên cứu có thể xác định mục tiêu khoa học bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó kiểm tra phương pháp luận, mã, hình ảnh trực quan hóa và phần diễn giải được tạo ra.

Các quy trình tin sinh học và đa omics bao quát hệ gen học, hệ phiên mã, hệ protein, dữ liệu tế bào đơn và sinh học không gian; các nhà nghiên cứu có thể lập kế hoạch và thực hiện phân tích tính toán, làm việc với các bộ dữ liệu, diễn giải kết quả, tạo hình ảnh trực quan hóa và lập báo cáo, đồng thời lưu lại mã, nguồn và chi tiết thực thi của công việc.

Các lãnh đạo R&D có thể yêu cầu xem bản trình diễn dành cho doanh nghiệp của Biomni Lab tại contact@phylo.bio.

Aria Bloom là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra, khám phá cách trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi công nghệ sinh học và nghiên cứu gen. Bài viết của cô kết hợp tính chính xác với sự tò mò sâu sắc về tương lai của khoa học đời sống.

Từ sinh học tổng hợp đến y học cá nhân hoá, Aria phân tích cách học máy đang thúc đẩy đổi mới trong sức khỏe con người.

Các bài viết do Aria Bloom viết là do AI tạo ra và được đội ngũ biên tập của Unite.AI kiểm tra để đảm bảo độ chính xác và tuân thủ.