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BenevolentAI
专注生物科学领域加速药物研发
成立时间：2013年 | 融资信息：A轮融资
人工智能和医药研发相结合的公司，公司业务板块分为BenevolentBio和BenevolentTech两部分。BenevolentBio专注于将公司的技术应用到医疗保健和药物发现中，并致力于炎症、神经变性疾病（例如帕金森、阿尔茨海默症）以及其他罕见疾病研究。而BenevolentTech将完善和开发推动生物科学发现的AI引擎，并将这一技术应用到其他领域。
官方网站：http://benevolent.b.atyun.com/
企业资讯
BenevolentAI:药物发现中的人工智能
2018-10-23
什么是人工智能和机器学习？
人工智能（AI）和机器学习（ML）的子领域，研究使机器巧妙地执行智能任务的过程和实用性，而无需明确地为这些任务编程。最近，AI系统在几个任务中接近或超过人类表现，例如游戏和图像识别，但这些通常是非常狭窄和集中的领域。尽管如此，人工智能以其各种形式成功应用于各种领域和具有挑战性的任务，从机器人，语音翻译，图像分析和物流到其在设计分子中的持续使用。
自20世纪60年代以来，药物化学已经以各种形式应用AI并且在设计化合物方面取得了不同程度的成功。有监督的学习被广泛应用，其中标
BenevolentAI:关于科学政策的思考
2018-10-23
从表面上看，科学政策可能看起来相当干燥，但它是学术研究的基础，对工业创新具有积极的连锁效应。
科学政策主要关注科学关键资源的分配，其总体目标是开展最符合公共利益的研究。大多数人只是认为科学政策与政府科学有关 - 这部分是正确的，但也包括：
如何资助科学并产生知识
科学家的职业发展途径
将科学发现转化为技术创新，从而产生新产品，提高竞争力，促进经济增长和经济发展
理解产生新颖和创新的科学和工程思想的过程和组织背景是科学政策的核心关注点。
无论您是科学家，工程师还是医学研究员，科学政策都很
BenevolentAI：设立BenevolentAI奖的第二年
2019-03-25
各种规模的医疗慈善机构所面临的挑战，特别是在研发方面。从基础研究到发现新的研究途径，再到改变临床实践，他们需要在不断变化的监管环境中保持领先地位，同时要确保满足患者的需求。所有这些都是在一个不确定的金融背景下进行的，在这种背景下，持续的融资是分散注意力的必要条件。
2018年，BenevolentAI与医学研究慈善协会合作，启动了一项新计划，即BenevolentAI奖。以了解科学技术如何帮助慈善机构加速其医学研究，并利用人工智能开发新的治疗和疗法。2019年是我们该奖项设立的第二年，体现了
BenevolentAI：利用人工智能优化小分子药物设计
2019-04-11
在BenevolentAI，我们正在努力释放科学数据的力量，这样就不会有疾病得不到及时治疗。我们通过多种方式实现这一目标，从最初的目标识别和验证，到命中发现和先导优化，最后到临床，使我们成为世界上唯一由人工智能（AI）驱动的端到端药物发现公司。
我们通过使用结构化和非结构化数据源，在规模上学习新的见解和关系，从而推动这一创新，否则将无法实现。在这里，一个关键的区别是我们如何使用人工智能提取科学文献和专利中的知识，以增强我们的基因、目标、分子和疾病实体关系的知识图。
作为化学信息学团队的
BenevolentAI：人工智能识别出现有的药物可以减少黄斑变性导致的视力下降
2019-04-22
Action Against AMD，是由四家英国视力丧失慈善机构（英国盲人退伍军人，视力之战，黄斑协会和苏格兰战争盲人）组成的研究合作，与人工智能公司BenevolentAI合作开展研究。
Benevolent AI利用它的“慈善平台”全面审查和理解数以百万计的科学论文、临床试验信息，以及与年龄相关的黄斑变性相关的额外数据集，以确定潜在的基因靶点和治疗方法。
该研究确定了7种现有的药物，要么已经在开发中，要么正在用于治疗其他疾病，这些药物有可能被重新用于治疗黄斑变性。此外，该分析还确
AstraZeneca与BenevolentAI合作，以加速药物发现
2019-05-10
AstraZeneca与BenevolentAI进行长期合作，利用人工智能和机器学习发现和开发慢性肾病（CKD）和特发性肺纤维化（IPF）的新疗法。
这两个公司的科学家将并肩工作，将阿斯利康的基因组学、化学和临床数据与BenevolentAI的目标识别平台、生物医学知识图（一个由相关科学数据（基因、蛋白质、疾病和化合物）组成的网络）以及它们之间的关系结合起来。
机器学习系统地分析数据以找出事实之间的联系，并使用基于人工智能的推理来推断以前未知的联系。两个公司将共同解释这些结果，以了解这
BenevolentAI：利用人工智能了解疾病
2019-05-13
了解技术和人工智能帮助改善患者护理的方式日益增多。从初级护理中更好的GPS诊断到更精确的图像分析，帮助放射科医生识别乳腺肿瘤，以及帮助培训外科医生的虚拟现实技术，变化的速度很快。
我们看到了医疗界目前正在采用各种技术来帮助患者的方式，但我们也清醒地认识到，许多疾病和条件仍然没有有效的治疗方法，这些治疗方法对所有患者或是某些患者都有效。
鉴于这种持续压倒一切的医疗需求，我很感激有机会对仁泰如何利用人工智能、机器学习和来自许多不同来源的数据来回答一些真正困难的问题，这些问题是寻找新药物的基
BenevolentAI：使用AI进行目标识别以及与AstraZeneca公司合作的前景
2019-07-15
我一直在谈论在药物发现中使用人工智能的好处，这似乎已经有很长一段时间了，早在它流行之前很久就开始了，特别是这项技术带来的识别新目标的机会。
在目标识别过程中使用AI可以让科学家真正探索所有可用的证据，以更好地了解疾病及其潜在的生物学特性。该技术可以综合数据，然后以最佳目标进行推断，这种方式对于个人或甚至一群人来说都是不可能的。这使科学家能够理清信息，从而更好地决定哪些目标最有可能成功，哪些患者最有可能成为重要目标。
因此，上个月令人兴奋的是，我们宣布与AstraZeneca合作完成这项工作：使
BenevolentAI：与Neuropore合作，通过AI发现新型治疗药物
2019-08-07
BenevolentAI宣布与Neuropore Therapies合作，评估通过人工智能鉴定的与进行性退行性疾病有关的分子靶点。
分子靶点与蛋白质稳态中的功能障碍有关，因此可以通过调节以恢复正常的细胞蛋白质清除机制。该合作旨在发现多个目标的小分子疗法。
Neuropore总裁兼首席执行官Errol De Souza表示，“我们很高兴与BenevolentAI建立合作关系。将人工智能应用于阐述医学的新方法是科学的前沿之一，也是一种必然导致新发现的方法。”
Neuropore的Autoph
