L’India ha presentato MANAS 1, un Brain Language Foundation Model addestrato su 60.000 ore di segnali EEG provenienti da oltre 25.000 pazienti, con l’obiettivo di individuare precocemente disturbi neurologici e psichiatrici.
Sviluppato da Intellihealth (NeuroDx) sotto la guida del neurologo Dr. Puneet Agarwal, ex professore dell’AIIMS, il modello è stato rilasciato open source su Hugging Face con il supporto computazionale della Indian AI Mission del Ministero dell’Elettronica e IT.
Con 400 milioni di parametri, MANAS 1 è progettato come modello fondazionale capace di interpretare l’attività elettrica cerebrale, creando la base per strumenti diagnostici dedicati a epilessia, demenza e altre patologie.
In un contesto segnato dalla carenza di specialisti in India, la piattaforma potrebbe supportare screening preliminari nei centri sanitari territoriali, riducendo il ritardo tra insorgenza dei sintomi e diagnosi.
Una versione evoluta, MANAS 2, è attesa nelle prossime settimane.
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https://timesofindia.indiatimes.com/india/india-unveils-manas-1-ai-trained-on-60000-hours-of-brainwaves-aims-to-detect-disorders-early/articleshow/128698521.cms
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L’India lancia MANAS 1: il modello AI addestrato su “60.000 ore” di onde cerebrali per ottenere diagnosi neurologiche precoci
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Google DeepMind crea un’AI che “legge” le cellule e svela nuovi bersagli contro i tumori “freddi”
Google DeepMind e l’Università di Yale hanno sviluppato Cell2Sentence Scale 27B (C2S-Scale), un modello di intelligenza artificiale da 27 miliardi di parametri in grado di interpretare il linguaggio cellulare per individuare nuovi approcci terapeutici contro i tumori refrattari alle immunoterapie.
L’AI, parte della piattaforma open source Gemma di Google, ha analizzato oltre 4.000 farmaci con un metodo chiamato dual-context virtual screen, identificando il composto silmitasertib come “potenziatore” della risposta immunitaria se combinato con interferone.
I risultati, inizialmente previsti dal modello e poi confermati in laboratorio, mostrano un incremento del 50% nella capacità delle cellule tumorali di esporre antigeni.
Tutti i dati e il codice sono stati pubblicati su Hugging Face e GitHub, aprendo nuove prospettive per la scoperta collaborativa di terapie oncologiche personalizzate.
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