Búsqueda · 16 momentos en 3 episodios
Ignacio CrespoJuan Carlos GilFrancis VillatoroJosé EdelsteinHéctor SocasSilvana TapiaIsabel CorderoLuisa AchaerandioGastón Giribetalpha genome de deepmindpremios deepmind iteraciones anterioresrevolucionario para la medicina alpha genomepremio nobel a alfafol 2impacto de alpha genomealpha genome y deepmind naturedennis hassabis premio nobel dismineimpacto futuro alpha genome inciertoproyecto genoma humano hace 25 añosDeepMindAlpha GenomeHéctor SocasAlfaFol 2Francis VillatoroNatureDennis HassabisProyecto Genoma HumanoAlphaFoldGoogleAlfa Fold 2Alfa Fold 3Docking de fármacos
Premios DeepMind iteraciones anteriores
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:38
Héctor Socas introduce un trabajo de DeepMind llamado Alpha Genome, el cual ha generado premios previos y podría ser revolucionario para la medicina.
…¿no? O sea, lo vemos, pero sí, sí, muy muy interesante. Muy bien, Francis, yo me había saltado el orden y porque, no sé, leí mal. No se ha notado, si no se ha notado, Francis, o sea, Francis, Héctor. Si no lo digo nadie se da cuenta, pero teníamos. Pendiente este trabajo de DeepMind que ya nos ha dado incluso algunos premios Señal en iteraciones anteriores y ahora pues tenemos a Alpha Genome ahí dando caña, ¿no? Esto parece algo muy, no sé, que puede ser muy revolucionario para la medicina, ¿no? Eso esperamos, a ver cómo lo cuento. Por cierto, esto simplemente me encanta la portada; ya está, simplemente tenía que decirlo. Bueno. La portada realmente es alusiva al tema que viene después. Sí, pero me encanta, pero me encanta. Voy a intentar ser breve; hay que recordar el premio Nobel a AlfaFol 2, no fue a AlfaFol y hoy ya tenemos AlfaFol 3. Cuando salió AlphaFall, que es el software de DeepMind para estimar la conformación tridimensional, el pegamento de proteínas y que hoy en día ya usa todo el mundo, es algo absolutamente increíble lo rapidísimo que se ha introducido en el mundo. AlphaFall realmente no era tan prometedor; es una cosa que parecía que había dado un salto grande, pero uno no sabía realmente cómo evaluar realmente el impacto que iba a tener. Podía tener un gran impacto, menos impacto, había dificultades en cómo usarlo por mucho bioquímico, por mucho biólogos y eso algo parecido con lo que nos ocurre con Alpha Genome. Alpha Genome es un software que ahora mismo lo que realmente ofrece en este trabajo, que obviamente, como todos los trabajos importantes de DeepMind, se está publicando en la revista Nature. El penúltimo coautor es Dennis Sadavis, ¿cómo era que yo? Tengo que mirar el nombre, Dennis Hassabis, que es el premio Nobel de Dismine, y claro, es un trabajo que tú dices: si algún día tenemos un Alpha Genome 2 o 3, probablemente tenga un impacto similar a Alpha Fall 2, pues no lo sabemos; puede que sí, puede que no, pero nos ayuda a atacar un problema que es bastante complicado. Como sabéis, el proyecto Genoma Humano se vendió en su momento hace 25 años, como que iba a Revolucionar la medicina y todo el mundo se quedó con las ganas. No ha revolucionado realmente la medicina, ha aportado muchas cosas. En la comprensión, por ejemplo, de las enfermedades raras, de baja prevalencia, muchas son monogénicas y ha ayudado muchísimo…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas introduce un trabajo de DeepMind llamado Alpha Genome, el cual ha generado premios previos y podría ser revolucionario para la medicina.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1alpha genome de deepmindpremios deepmind iteraciones anterioresrevolucionario para la medicina alpha genomepremio nobel a alfafol 2impacto de alpha genomealpha genome y deepmind naturedennis hassabis premio nobel dismineimpacto futuro alpha genome inciertoproyecto genoma humano hace 25 años…¿no? O sea, lo vemos, pero sí, sí, muy muy interesante. Muy bien, Francis, yo me había saltado el orden y porque, no sé, leí mal. No se ha notado, si no se ha notado, Francis, o sea, Francis, Héctor. Si no lo digo nadie se da cuenta, pero teníamos. Pendiente este trabajo de DeepMind que ya nos ha dado incluso algunos premios Señal en iteraciones anteriores y ahora pues tenemos a Alpha Genome ahí dando caña, ¿no? Esto parece algo muy, no sé, que puede ser muy revolucionario para la medicina, ¿no? Eso esperamos, a ver cómo lo cuento. Por cierto, esto simplemente me encanta la portada; ya está, simplemente tenía que decirlo. Bueno. La portada realmente es alusiva al tema que viene después. Sí, pero me encanta, pero me encanta. Voy a intentar ser breve; hay que recordar el premio Nobel a AlfaFol 2, no fue a AlfaFol y hoy ya tenemos AlfaFol 3. Cuando salió AlphaFall, que es el software de DeepMind para estimar la conformación tridimensional, el pegamento de proteínas y que hoy en día ya usa todo el mundo, es algo absolutamente increíble lo rapidísimo que se ha introducido en el mundo. AlphaFall realmente no era tan prometedor; es una cosa que parecía que había dado un salto grande, pero uno no sabía realmente cómo evaluar realmente el impacto que iba a tener. Podía tener un gran impacto, menos impacto, había dificultades en cómo usarlo por mucho bioquímico, por mucho biólogos y eso algo parecido con lo que nos ocurre con Alpha Genome. Alpha Genome es un software que ahora mismo lo que realmente ofrece en este trabajo, que obviamente, como todos los trabajos importantes de DeepMind, se está publicando en la revista Nature. El penúltimo coautor es Dennis Sadavis, ¿cómo era que yo? Tengo que mirar el nombre, Dennis Hassabis, que es el premio Nobel de Dismine, y claro, es un trabajo que tú dices: si algún día tenemos un Alpha Genome 2 o 3, probablemente tenga un impacto similar a Alpha Fall 2, pues no lo sabemos; puede que sí, puede que no, pero nos ayuda a atacar un problema que es bastante complicado. Como sabéis, el proyecto Genoma Humano se vendió en su momento hace 25 años, como que iba a Revolucionar la medicina y todo el mundo se quedó con las ganas. No ha revolucionado realmente la medicina, ha aportado muchas cosas. En la comprensión, por ejemplo, de las enfermedades raras, de baja prevalencia, muchas son monogénicas y ha ayudado muchísimo…
Francis Villatoro explica cómo Google, específicamente DeepMind con sus modelos AlfaFold, se ha convertido en una herramienta esencial para la investigación, especialmente en el campo del docking de fármacos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5 · Palabras #10alfa fold 3 en docking fármacosdeepmind alfa fol para investigacióngoogle herramienta grupos investigación…o todo lo contrario. Pensábamos que iba a ser más útil, pero en realidad lo entendemos perfectamente y no es tan útil. ¿Vale? O sea, no sabemos, porque esto es investigación, investigación básica. Entonces, la gran empresa que puede empezar a acercarnos a lo que necesitamos es Google. Sencillamente. Se siente por todos los grupos de investigación en diferentes universidades solamente Google y en concreto DeepMind. Dismine, con el éxito que ha tenido enorme con Alfa Fol 2 y sobre todo Alfa Fol 3, que ahora se está usando en docking de fármacos financiado por grandes farmacéuticas, eso ya no es accedible a todos los investigadores, sino solo a quien paga, y las grandes farmacéuticas están pagando, y parece que pagan porque ven que sacan rendimiento Y les ahorra dinero y costes, pues lo que ha planteado Dismine es hacer algo parecido con esta parte no codificante del ADN. Claro, lo que tenemos ahora es una especie de prototipo, es un primer paso. Alpha Genome prácticamente no aporta nada, y por favor,…
Francis Villatoro explica cómo DeepMind ofrece resultados comparables a otras herramientas de inteligencia artificial disponibles para bioquímicos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7 · Palabras #8deepmind para bioquímicaentorno de genes con deepmindgenes relevantes con deepmind…falta avanzar mucho en humano y en ratón para que esto sea útil. Pero la ventaja que tenemos es que se ha validado con todos los softwares de inteligencia artificial que están disponibles y lo que se ha observado es que esta inteligencia artificial única de DeepMind en todas las respuestas da resultados comparables a todas las demás herramientas, con lo que cuando un bioquímico normalmente tenía que usar dos o tres herramientas, pues quiero ver en este: tengo un gen o un par de genes y quiero ver el entorno entre ellos, qué zonas son relevantes, regulatorias o no. Pues uso una técnica para ver el tema del splicing, para ver cómo qué tipo de variante de ese gen producen diferentes proteínas, qué tipo de transcriptos genero. Tengo otra técnica para ver, pues, posibles lugares donde se acoplan factores de transcripción de…
Francis Villatoro comenta la dificultad de encontrar información sobre los costos asociados al cómputo y a proyectos como los realizados por DeepMind.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #6costos asociados al cómputo deepmindartículos sobre costos de deepmindpublicaciones nature de deepminddeepmind consume recursosdestilado de inteligencias artificialesprototipos iniciales costososoptimización de prototipos deepmind…completo, ¿cómo vas a saber tú de qué va este libro con solo un capítulo? ¿Vale? O sea, realmente eso es como lo que creo que hay que hacer ver, porque acabo de decir un dato de un SNIP concreto: la posición 89 millones, o sea, es un orden de magnitud más. Sí, sí, sí, sí, y eso ya digo, en temas de eso, de cómputo, de coste, etcétera, es muy difícil que un artículo de este tipo te lo comente, pero son costes muy altos; es decir, lo que ha hecho DeepMind, lo que hay que dar. Claro, que lo publica en Nature fundamentalmente porque No hay ahora mismo nadie en el mundo capaz de hacerlo, que no son ellos. O sea, ellos lo pueden hacer o pueden consumir todo ese tipo de recursos. ¿Qué pasa? Que después vendrán la gente que hace destilado de estas inteligencias artificiales, que hace optimizaciones de todo tipo y al final lo que el primer prototipo, digamos, ha costado una enormidad de recursos increíbles, las siguientes versiones van siendo cada vez menos costosas, ¿no? No, no, pero yo creo que sería hasta bonito ver que eso pasa, ¿no? Que por ejemplo, bueno, tú lo sabes también, los algoritmos numéricos y yo, a mí eso es que me preocupa mucho, ¿no? Porque trabajo con gente que las simulaciones tardan meses en hacerse y…
