薬剤発見チームに研究をセッションを超えて持続させるAIを提供

製薬研究は本質的に累積的です — 各発見は以前の研究に基づいています。しかし、AIセッションは累積的ではありません。研究者が新しいチャットを開くたびに、同じ化合物の背景を貼り付け、メカニズム仮説を再説明し、3回前に確立された規制コンテキストを再構築しています。2つのソースからの安全データが矛盾する場合、自動的なフラグはなく、ただ静かに上書きされるだけです。

4,000万件以上の論文と200万件以上の薬剤記録への内蔵アクセス — MemoryLakeは、PubMed、arXiv、bioRxivの学術文献、50万件以上の臨床試験、2百万件以上のFDA/DrugBank薬剤記録をネイティブデータセットとして含んでいます。AIセッションから直接クエリできます — アップロード不要、前処理ステップなし。

矛盾する安全データのコンフリクト検出 — 2つのソースが薬剤相互作用、毒性、またはメカニズムに関して異なる発見を示すとき、MemoryLakeのFact Memoryは両方に帰属を付けてコンフリクトをフラグします。矛盾は下流の分析に影響を与える前に浮き彫りになります。

研究の継続性を全研究ライフサイクルにわたって — Event Memoryは、臨床マイルストーン、規制提出、試験フェーズの遷移を順番に追跡します。Conversation Memoryは、すべてのAI研究セッションを永久に保存します。最後のセッションを実行したチームメンバーに関係なく、プロジェクトを正確に前回の状態から再開できます。

1. 接続 — 内蔵の製薬データセットに直接アクセスするか、REST API、Python SDK、またはドキュメントアップロードを介して内部研究を持ち込むことができます。MemoryLakeのD1エンジンは、複雑なPDF研究論文や臨床文書を自動的に解析します。
2. 構造化 — 薬剤の事実、規制の発見、試験イベント、セッション研究は、適切なメモリタイプに保存され、完全な出所追跡が行われます。保存されたすべての事実にはその出所が付随します。
3. 再利用 — Claude、ChatGPT、Gemini、または内部モデルエンドポイントなど、サポートされている任意のAIモデルが同じ持続的研究メモリから引き出します。コンテキストを再構築することなく、異なるタスクのためにモデルを切り替えられます。

MemoryLakeは、文献レビュー、化合物分析、臨床試験の追跡、規制準備を含む長期的な研究サイクルを通じて作業する製薬研究チームと薬剤発見科学者のために構築されています。進行中の試験データを管理する臨床科学者や、安全性の発見と提出履歴の持続的で監査可能な記録が必要な規制業務チームにも同様に役立ちます。