Google ha annunciato la disponibilità di TxGemma, una suite di modelli open source pensati per semplificare lo sviluppo di nuovi farmaci. Basati sulla tecnologia Gemma di Google DeepMind, questi LLM sono progettati per migliorare l’efficienza in tutte le fasi della ricerca terapeutica, dalla scoperta di bersagli molecolari alla previsione degli esiti clinici.
TxGemma: un LLM per la farmacologia
TxGemma nasce come evoluzione di Tx-LLM, lanciato lo scorso ottobre, ma si distingue per essere disponibile in formato open e scalabile. I modelli sono ottimizzati per compiti specifici come la classificazione, la regressione (come per esempio la previsione dell’affinità di legame tra molecole) e la generazione (ad esempio ricostruire reagenti a partire da un prodotto chimico).
Disponibile in tre taglie (2B, 9B e 27B), TxGemma-Predict eccelle in accuratezza. Il modello da 27 miliardi di parametri ha superato o pareggiato i risultati del precedente Tx-LLM in 64 dei 66 task valutati, battendo in 26 casi persino modelli specialistici.
Google offre poi un Colab notebook per gli sviluppatori con esempi di fine-tuning utili per adattare TxGemma a dati proprietari o progetti di ricerca.
Non manca una versione chatbot che prende il nome di TxGemma-Chat. Essa è stata pensata per rispondere a domande complesse e per chi desidera comprendere perché un modello ha previsto la tossicità di una molecola basandosi sulla sua struttura.
Agentic-Tx è infine un sistema agente alimentato da Gemini 2.0 Pro che integra TxGemma con 18 strumenti per risolvere problemi complessi in chimica e biologia.
Disponibile sotto licenza open source
TxGemma è già disponibile su Vertex AI Model Garden e Hugging Face. Google ha invitato la community scientifica a esplorare, testare, personalizzare i modelli e a contribuire al progetto. Il tutto con l’obiettivo di ridurre tempi e costi nello sviluppo di nuove terapie farmacologiche.
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