AIベースのプログラムは、「人間」の研究者にとって平均して46年かかるのではなく、XNUMX日で新薬を設計することに成功しました。 線維症、つまり特定の疾患で発生する組織の治癒の潜在的な治療法を探しているInsilico Medicineの新興企業とトロント大学の研究は、NatureBiotechnologyに記載されています。
コードがすべての人に利用可能になったアルゴリズムは、線維化プロセスに不可欠な特定のタンパク質を標的とした分子に関するこれまでのすべての研究を調べ、実験室で合成できる新しい構造を優先しました。 21日間で、プログラムは30の「候補」を作成し、そのうちXNUMXつが実際に合成されました。 これらのうちのXNUMXつは細胞でテストされ、XNUMXつのうちより有望なものはマウスでもテストされ、タンパク質に対する「薬物のような」活性を示しました。
プロセス全体で、46日と約150万ドル相当の資金が必要で、従来の方法よりもはるかに低額でした。 「この研究（著者の結論）は、合成が容易で、特定のターゲットに対してアクティブで、潜在的に革新的な分子の迅速な設計に対するモデルの有用性を示しています。」
人工知能は、より効果的な薬物を作成するのにどれだけ役立ちますか？そして、地平線を広げたいなら、医学療法（したがって、私たちの健康）を改善するのに役立ちますか？ 9 10月の水曜日にフォーラムに参加する専門家によると、人工知能が製薬業界をどのように変えることができるか"。
その後、18.30でイタリア語のConviviumがテーマ「Future + human」をテーマにフォーラムを開催し、その間にイタリアのスイス大学の学長であるBoas ErezとAlessandro Curioniが話します。 フランチェスコ・モラーチェ、社会学者、Future Concept Labの社長、人工知能やその他の高度な技術の増え続ける使用に続く新たなシナリオ、および関連する倫理的問題（個人データの保護から始まり、スーパーコンピューターで豊富に使用されます）。
「人工知能 -モレスは言う- 共感性、直感的な能力、およびマシンがコピーできない他の特性を備えた人間のものを複製することはできません。 要するに、未来はますます人間になりますが、人工知能は私たちにそれを発見させます」。 RSIのジャーナリストであるDamian Realiniが夕方に行われます。
医学におけるAI：新しい分子の研究から診断サポートまで
科学研究、より一般的には健康のさまざまな分野への人工知能の適用可能性は広大です。まず、AIシステムを使用すると、従来の方法よりもはるかに迅速に、より効果的に研究することができます。腫瘍などの深刻な疾患でさえも治癒する可能性のある「活性」と思われる分子（研究室や製薬会社はこれらのシステムをますます使用しています）。 しかし、人工知能は、特定の種類の病気に対して承認されていた一連の薬を再配置するので（技術用語で呼ばれる）、代わりに他の病気も治療することができます。 人工知能のおかげで、まれで「見捨てられた」病気（または、定義されているように孤児）の治療法を見つけ始めています。
しかし、それだけでは十分ではありません。「腫瘍学のためのワトソン」は、IBMがニューヨークのメモリアルスローンケタリングキャンサーセンター（世界で最も重要ながん病院の1つ）と共同で開発したもので、医師が最も困難な場合に最適な治療法を選択したり、患者を紹介したりするのに役立ちます世界で最も適した「臨床試験」（新薬の試験）。
IBMは、チューリッヒ大学病院と共同で研究プロジェクトを実施し、「スライド」（すなわち、生検で採取した組織片、または手術中に採取した組織片）を検査して特定できる自動システムを完成させています。正確には、病理学者の仕事とともに、さまざまな病気によって引き起こされる変化。 しかし、他の企業や研究機関もこの方向に向かっています。
うまく機能し、信頼性の高い結果を提供するために、人工知能システムは、そこから情報を引き出す巨大なデータベースを必要とし、そのデータベースは非常に強力なコンピューターによって処理され、アドホックアルゴリズムとニューラルネットワークによって管理されます（つまり、システムそれはいくつかの方法で人間の神経細胞の組織を模倣しています）：これは「深い学習"。
ティチーノはこの分野で非常に活発で、IDSIAが最前線にいます。 この点に関して、最近、組織が提供するデータに高度な人工知能方法論を適用するために、IDSIAとカントンナル病院局（ティチーノ州の公衆衛生を管理するEOC）との間で協力協定が定義されました。
しかし、他のプロジェクトも進行中です。「最も重要なのは、 IDSIA、 また、バーゼルの熱帯病研究所、チューリッヒ工科大学、ジュネーブ大学の薬理学科-彼は説明します アンドレア・ダナニ、IDSIAの計算生物物理学研究室長、10月の9フォーラムの科学コーディネーター- 特に、中南米に広く分布しているシャーガス病に対して活発なアフリカ植物の作用機序を調べています。 これらの場合、人工知能は決定的な助けを提供できます"。
新しい分子をゼロから設計することははるかに困難です（つまり、分子は自然界には存在しません）。 "これまで不可能でした- エド・グリフェンは言う -新しい化合物が酵素や細胞受容体に結合する化学的および生物学的メカニズム、およびこれらの新しい分子が体内で吸収または放出される方法をまだ十分に理解していないため"。
しかし、この面の研究は継続しており、人工知能の大量使用を通じて完全に新しい薬を作成する見通しは具体的に見えます。 それは時間の問題です。 もちろん、人工知能システムによって得られた結果は、従来の技術を使用して実験室で確認する必要があり、AIシステムが男性と連携して動作し、計算や「生涯を必要とする」比較を迅速に実行する必要があることは誰にでも明らかです。全体ですが、人間を完全に置き換えることはありません。
「これらのシステムはまだ思考を発達させません-確認 ボアス・エレズ – しかし、利用可能なデータ（大量のデータ）を統計的に分析する強力な機能を備えており、パフォーマンスが向上します。 機械は、人間が作成したアルゴリズムに従って学習するようにプログラムされています。 一連のインセンティブ（糖...）のおかげで前進するようにプッシュされる男性によって飼いならされた動物と同様に、アルゴリズムには、彼らが行うように刺激するために、彼らが自分で学ぶ機械に対する「報酬」も含まれています常に良い"。