Every meaningful partnership begins with one thing: trust.
In research, quality isn't just about the product—it's about transparency, consistency, and the confidence that comes from working with professionals who value every customer.
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"Professionalism is remembered long after the price is forgotten."
Missed out on #BIO2026, or STAT's BIO coverage? @STAT's video correspondent Alex Hogan has got you covered with this video recap:
https://www.statnews.com/2026/06/26/bio-2026-san-diego-key-takeaways-status-report-alex-hogan/
#health #healthcare #medicine #AI #artificialintelligence #biotech #pharma #policy
One of the things I find genuinely fascinating about exponential technology is how different fields amplify each other.
AlphaFold identified 200 million proteins for biologists to research. But it only worked because genome sequencing had already been driven forward by cheaper computers.
Computing advancing biotech. Biotech advancing our understanding of life. It compounds.
More in this week's post: https://www.ctnet.co.uk/what-is-the-exponential-age/
#Technology #AI #Biotech #Computing #Innovation #ExponentialGrowth
🧬 Nuove lettere sintetiche ampliano l’alfabeto del DNA: una frontiera per leggere meglio il codice della vita e aprire strade a diagnosi più precise. #DNA #Biotech
🔗 https://www.tomshw.it/scienze/nuove-lettere-sintetiche-potrebbero-far-leggere-meglio-il-dna
Autoimmune disease: your immune system attacks you. Current fix: weaken the whole system. New fix via CAR-T: delete only the broken cells. That's not an upgrade — it's a category shift. by @daylightatheism
RT @ihtesham2005: Demis Hassabis hat gerade die exakte Architektur beschrieben, die er aufbaut, um alle menschlichen Krankheiten zu heilen, und sagte, dass der Durchbruch nicht schrittweise erfolgen wird. Er wird plötzlich und gleichzeitig eintreffen. Er entwickelt eine vollständige Plattform, um dies zu ermöglichen. Stellen Sie es sich als ein Dutzend Modelle auf AlphaFold-Niveau vor, wobei jedes eine andere Phase des Arzneimittel-Forschungsprozesses abdeckt, die alle zu einer einzigen Engine zusammengefügt sind, die sich auf fast jede Krankheitsregion der Erde richten lässt. AlphaFold hat die Proteinstruktur gelöst. Anschließend faltete es 200 Millionen Proteine in nur einem Jahr. Hassabis baut derzeit das Äquivalent dazu für jeden weiteren Schritt auf, wie Proteininteraktionen, molekulare Bindung, Toxizitätsvorhersage, Drug-Design und klinische Stratifizierung. Jedes davon ist ein eigenes AlphaFold. Alle sind miteinander vernetzt. Er testet die Plattform bereits jetzt an Krankheitsprofilen in präklinischen Phasen. Die meisten Biotech-Analysten modellieren Arzneimittel-Forschungs-Zeitpläne immer noch in Jahrzehnten. McKinsey veröffentlichte einen Bericht, der schätzt, dass KI die Forschungszeiten um 25 bis 50 Prozent verkürzen könnte. Hassabis beschreibt keine 25-prozentige Verbesserung. Er beschreibt eine vollständige Ablösung des bisherigen Prozesses. Erwarten Sie keinen langsamen Tropfen an Ergebnissen. Erwarten Sie für ein paar Jahre gar nichts und dann eine plötzliche Explosion, bei der alles gleichzeitig funktioniert. Demis verfolgt denselben Plan. Auf einer Skala, die AlphaFold wie…
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#AlphaFold #Biotech #DemisHassabis #DrugDiscovery #KünstlicheIntelligenz #Medizintechnik #arint_info
<p>RT @ihtesham2005: Demis Hassabis hat gerade die exakte Architektur beschrieben, die er aufbaut, um alle menschlichen Krankheiten zu heilen, und sagte, dass der Durchbruch nicht schrittweise erfolgen wird. Er wird plötzlich und gleichzeitig eintreffen. Er entwickelt eine vollständige Plattform, um dies zu ermöglichen. Stellen Sie es sich als ein Dutzend Modelle auf AlphaFold-Niveau vor, wobei jedes eine andere Phase des Arzneimittel-Forschungsprozesses abdeckt, die alle zu einer einzigen Engine zusammengefügt sind, die sich auf fast jede Krankheitsregion der Erde richten lässt. AlphaFold hat die Proteinstruktur gelöst. Anschließend faltete es 200 Millionen Proteine in nur einem Jahr. Hassabis baut derzeit das Äquivalent dazu für jeden weiteren Schritt auf, wie Proteininteraktionen, molekulare Bindung, Toxizitätsvorhersage, Drug-Design und klinische Stratifizierung. Jedes davon ist ein eigenes AlphaFold. Alle sind miteinander vernetzt. Er testet die Plattform bereits jetzt an Krankheitsprofilen in präklinischen Phasen. Die meisten Biotech-Analysten modellieren Arzneimittel-Forschungs-Zeitpläne immer noch in Jahrzehnten. McKinsey veröffentlichte einen Bericht, der schätzt, dass KI die Forschungszeiten um 25 bis 50 Prozent verkürzen könnte. Hassabis beschreibt keine 25-prozentige Verbesserung. Er beschreibt eine vollständige Ablösung des bisherigen Prozesses. Erwarten Sie keinen langsamen Tropfen an Ergebnissen. Erwarten Sie für ein paar Jahre gar nichts und dann eine plötzliche Explosion, bei der alles gleichzeitig funktioniert. Demis verfolgt denselben Plan. Auf einer Skala, die AlphaFold wie…</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116805933082139256">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AlphaFold #Biotech #DemisHassabis #DrugDiscovery #KünstlicheIntelligenz #Medizintechnik #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/ihtesham2005/status/2069435515829645480#m">https://x.com/ihtesham2005/status/2069435515829645480#m</a></p>
A French startup's biodegradable polymer activated by blue light could dramatically improve nerve healing after surgery — or an avocado-related accident. #nervehealing #biotech #medicalinnovation
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RT @ihtesham2005: Demis Hassabis hat gerade die exakte Architektur beschrieben, die er aufbaut, um alle menschlichen Krankheiten zu heilen, und sagte, dass der Durchbruch nicht schrittweise erfolgen wird. Er wird alles auf einmal treffen. Er baut eine vollständige Plattform, um dies zu erreichen. Stellen Sie es sich als ein Dutzend Modelle auf AlphaFold-Niveau vor, wobei jedes einen anderen Schritt im Arzneimittel-Forschungsprozess abdeckt, die alle zu einer einzigen Engine zusammengenäht sind, die auf fast jede Krankheitsregion der Erde gerichtet werden kann. AlphaFold hat die Proteinstruktur gelöst. Anschließend faltete es 200 Millionen Proteine in einem einzigen Jahr. Hassabis baut nun das Äquivalent dazu für jeden weiteren Schritt, wie Protein-Interaktionen, molekulare Bindung, Toxizitätsvorhersage, Arzneimittel-Design und klinische Stratifikation. Jedes davon ist sein eigenes AlphaFold. Alle miteinander verbunden. Er testet es bereits jetzt an Krankheitsprofilen in präklinischen Phasen. Die meisten Biotech-Analysten modellieren Arzneimittel-Forschungs-Zeitpläne immer noch in Jahrzehnten. McKinsey veröffentlichte einen Bericht, der schätzt, dass KI die Forschungs-Zeitpläne um 25 bis 50 Prozent reduzieren könnte. Hassabis beschreibt keine 25-prozentige Verbesserung. Er beschreibt eine vollständige Ablösung des Prozesses. Erwarten Sie keinen langsamen Tropfen an Ergebnissen. Erwarten Sie für ein paar Jahre nichts und dann eine plötzliche Explosion, bei der alles auf einmal funktioniert. Demis spielt das gleiche Spiel. In einem Maßstab, der AlphaFold wie eine Aufwärm-Show aussehen lässt. (S…
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#AlphaFold #Biotech #DemisHassabis #KünstlicheIntelligenz #Medizintechnik #PharmaForschung #arint_info
<p>RT @ihtesham2005: Demis Hassabis hat gerade die exakte Architektur beschrieben, die er aufbaut, um alle menschlichen Krankheiten zu heilen, und sagte, dass der Durchbruch nicht schrittweise erfolgen wird. Er wird alles auf einmal treffen. Er baut eine vollständige Plattform, um dies zu erreichen. Stellen Sie es sich als ein Dutzend Modelle auf AlphaFold-Niveau vor, wobei jedes einen anderen Schritt im Arzneimittel-Forschungsprozess abdeckt, die alle zu einer einzigen Engine zusammengenäht sind, die auf fast jede Krankheitsregion der Erde gerichtet werden kann. AlphaFold hat die Proteinstruktur gelöst. Anschließend faltete es 200 Millionen Proteine in einem einzigen Jahr. Hassabis baut nun das Äquivalent dazu für jeden weiteren Schritt, wie Protein-Interaktionen, molekulare Bindung, Toxizitätsvorhersage, Arzneimittel-Design und klinische Stratifikation. Jedes davon ist sein eigenes AlphaFold. Alle miteinander verbunden. Er testet es bereits jetzt an Krankheitsprofilen in präklinischen Phasen. Die meisten Biotech-Analysten modellieren Arzneimittel-Forschungs-Zeitpläne immer noch in Jahrzehnten. McKinsey veröffentlichte einen Bericht, der schätzt, dass KI die Forschungs-Zeitpläne um 25 bis 50 Prozent reduzieren könnte. Hassabis beschreibt keine 25-prozentige Verbesserung. Er beschreibt eine vollständige Ablösung des Prozesses. Erwarten Sie keinen langsamen Tropfen an Ergebnissen. Erwarten Sie für ein paar Jahre nichts und dann eine plötzliche Explosion, bei der alles auf einmal funktioniert. Demis spielt das gleiche Spiel. In einem Maßstab, der AlphaFold wie eine Aufwärm-Show aussehen lässt. (S…</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116804504592529536">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AlphaFold #Biotech #DemisHassabis #KünstlicheIntelligenz #Medizintechnik #PharmaForschung #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/ihtesham2005/status/2069435515829645480#m">https://x.com/ihtesham2005/status/2069435515829645480#m</a></p>
🔬 Un’IA rileva modifiche invisibili nelle proteine umane, aprendo nuove strade per diagnosi precoci e terapie più mirate. #AI #Biotech
🔗 https://www.tomshw.it/scienze/un-algoritmo-cerca-indizi-di-malattia-senza-essere-addestrato
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Brittany Trang
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