PI at the Cancer Nanomedicine and Nano-cheminformatics lab at the Technion.
I'm also a psychedelic chillout music artist named Capsula and Encapsulate.
@mmariansky אני גם לפעמים מתבלבל ואז נזכר שזאת מכונה הסתברותית ולא דטרמיניסטית ואם האמת היא לא ברורה מאד כמו מה הבירה של צרפת אז תמיד יהיה רעש. וכן הכל צפוי והרשות נתונה זה הביטוי הכי טוב לזה! אני משתמש בביטוי הזה הרבה שאני מלמד
RevMed with huge news for pancreatic cancer (daraxonrasib).
The headline is hard to ignore 👀
• Median OS 13.2 vs 6.7 months
• HR ~0.4 📉
• Activity across KRAS variants (not just G12C)
• Manageable safety
If that signal is real, this isn’t incremental. It changes how we think about KRAS.
But—caveat applies ⚠️
This is a press release! PR as a rule is rosier than real data.
Still… an OS HR like that gets your attention.
Feels like we may be moving from mutation-specific inhibition → broader KRAS control.
That’s the difference between niche utility and something that touches CRC, pancreas, lung… everything we see.
Now we wait for the data behind the headline.
@TheGutOncLab@OncoAlert@Onco_Nexus
https://t.co/MBsxalyQT3
@ido_zuk@yoavgo זה נכון שבדרך כלל מספיק המצב הסופי של סימולציה אבל בסימולציה יש יותר מידע על הדרך למצב הסופי שיכול ללמד על המנגנון. בשיטה של MD אתה מקבל בסוף סרט שמראה איך כל אטום מתנהג ואתה יכול להוסיף מים לשנות ph ולשנות ריכוז אבל כיום זה מאד מאד קצר.
@ido_zuk@yoavgo כל השיטה שנקראת MD מסתכלת על הדינמיקה ולא רק על המצב הסופי. בחלבונים לדוגמא אתה רואה קונפורמציות שונות תקרא על imatinib מ2005 הסימולציה הסבירה את השינוי מצב switch שבה הקונפורמציה עוברת ממצב סגור לפתוח שמסביר את הסלקטיביות לחלבון מטרה בלוקמיה.
@ido_zuk@yoavgo דבר ראשון שיווי משקל כימי יש רק במוות:) בדינמיקה מולקולרית מחשבים משוואת שרדינגר לכל אטום בכל רגע ומחשב קוונטי להבנתי מקיים את זה בקיוביטים בלי מאמץ חישובי נוסף. בכל מקרה הדגש על פיתוח תרופות הוא כי זה מתאים לבעיה אבל יש פתרונות של חיזוי מצב סופי במקום סימולציה ממש יעילים
@yoavgo יש הרבה דרכים לפתח תרופות וזה מאד תלוי במחלה. לרוב התהליך התחלתי הוא לזהות מטרה מולקולרית שגורמת למחלה-ניסויים בביולוגיה מולקולרית או היום ai אחרי זה למדל את המטרה פעם גבישים עכשיו אלפאפ��לד ai אבל זה לא תחליף לסימולציה של MD
@yoavgo יש כמה גישות שעובדות טוב הכי נפוצה לקחת חלבון מטרה ולראות את הקונפורמציה במצב הפעיל משתנה בנוכחות מולקולות אחרות.זה סריקה וירטואלית. אפשר גם למדל ממברנה של תא ולראות אם התרופה חודרת אפשר למדל המון תהליכים אבל היום זה רק כמה מולקולות לכמה ננו-שניות
Teachers weren't in our roadmap.
1.3 million education apps later, they're our biggest surprise. 870,000 of those builders are teachers, administrators, or students.
It makes sense when you think about it.
Teachers have the most specific, daily, unfixable problems. No edtech product fits the way their particular school runs. They've never had any way to build the exact tool they need.
A teacher doesn't need Salesforce. He needs a parent communication app that works exactly the way his school does.
A professor doesn't need a $10,000 LMS. She needs a course tracker that matches her grading system.
A recent post by @tibo_maker made me think about it, and honestly, this might be the use case I'm most proud of.
@maorshlomo In university (Technion) I use it to generate visual interactive assignments/challenges to solve as all text related problem can be solved with LLMs.