Google DeepMind telah meluncurkan TxGemma, sebuah koleksi model AI terbuka yang bertujuan untuk meningkatkan penemuan obat dan prediksi uji klinis. Inisiatif ini dirancang untuk mengatasi sifat pengembangan obat yang lambat dan mahal, di mana 90% kandidat obat gagal melampaui uji coba fase 1. TxGemma menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk meningkatkan prediksi di seluruh jalur penelitian, mulai dari mengidentifikasi target obat hingga menilai hasil klinis.
Rangkaian model ini mencakup tiga ukuran: parameter 2B, 9B, dan 27B, dengan versi Predict khusus untuk tugas-tugas seperti mengklasifikasikan sifat molekul dan memperkirakan afinitas pengikatan obat. Dalam tes tolok ukur, model 27B Predict unggul, mengungguli atau menyamai model khusus dalam 64 dari 66 tugas. TxGemma juga dilengkapi dengan komponen interaktif, TxGemma-Chat, yang memungkinkan para peneliti untuk mengajukan pertanyaan dan menerima penjelasan rinci tentang prediksi.
Untuk memenuhi kebutuhan penelitian yang spesifik, disediakan contoh yang dapat disesuaikan. Selain itu, Google DeepMind memperkenalkan Agentic-Tx, yang mengintegrasikan TxGemma ke dalam alur kerja penelitian multi-langkah, sehingga meningkatkan kemampuan penelitian. TxGemma kini dapat diakses di Vertex AI Model Garden dan Hugging Face, sehingga memungkinkan para peneliti untuk bereksperimen dan memberikan umpan balik.
