人工智能带来更有效的药物和治疗

一个基于AI的程序设法在46天之内设计出一种新药物,而不是“人类”研究人员平均需要的八年时间。 《自然生物技术》描述了Insilico医药初创公司和多伦多大学的工作,他们一直在寻找潜在的纤维化治疗方法,即某些疾病中发生的组织瘢痕形成。
该算法的代码可供所有人使用,它检查了以前针对分子的所有研究,这些分子针对纤维化过程中必不可少的特定蛋白质,优先考虑可以在实验室合成的新结构。 在21天的时间里,该程序创建了30个“候选人”,其中六个实际上是合成的。 在细胞中测试了其中的两个,在小鼠中测试了两个中更有前景的一个,显示了针对蛋白质的“类药物”活性。
在整个过程中,花费了46天的时间和大约150万美元的资金,远低于传统方法。 “作者总结说,这项研究证明了我们的模型对快速合成易于合成,对特定靶标具有活性并具有潜在创新性的分子的有用性。”

人工智能能在多大程度上帮助我们创造更有效的药物,以及如果我们想拓宽视野,改善医学疗法(从而改善我们的健康状况)? 根据专家的说法,很多人将于10月9周三参加论坛人工智能如何改变制药业格局“。

论坛之后,将在18.30上举行以意大利​​为主题的Convivium,主题为“未来+人类”,在此期间,意大利瑞士大学的校长Boas Erez和Alessandro Curioni将与 弗朗切斯科·莫里斯(Francesco Morace),未来概念实验室的社会学家和总裁,讨论了随着人工智能和其他先进技术的不断使用而出现的新情况,以及相关的道德问题(从保护个人数据开始,由超级计算机大量使用)。

“人工智能 -莫拉斯说- 它永远无法复制具有同情心,直观能力和其他机器无法复制的特征的人类。 简而言之,未来将是越来越多的人类,但是人工智能将使我们发现它”。 RSI的记者Damian Realini将主持当晚。

医学中的人工智能:从新分子的研究到诊断支持

人工智能在科学研究的各个领域以及更广泛的健康领域中的潜在应用是巨大的:首先,人工智能系统使我们能够以比传统方法更快的时间,更有效的方式进行研究。这些分子似乎具有“活性”,甚至可以治愈严重的疾病,例如肿瘤(研究实验室和制药公司越来越多地使用这些系统)。 但是,人工智能还有助于重新定位(因此在技术上被称为)一系列已被批准用于某种疾病的药物,它们也能够治疗其他疾病。 由于有了人工智能,它才开始寻找针对罕见和“遗弃”疾病(或定义为孤儿)的治疗方法。

但这还不够:像“沃森肿瘤学》由IBM与纽约纪念斯隆-凯特琳癌症中心(世界上最重要的癌症医院之一)合作开发,可帮助医生在最困难的情况下选择最佳疗法,或将患者转诊至世界上最适合的“临床试验”(新药试验)。

IBM还与苏黎世大学医院一起运行一项研究项目,以完善一个自动系统,该系统可以检查“玻片”(即在活检或手术过程中获取的组织碎片)并识别正是由不同疾病引起的变化,以及病理学家的工作。 但是其他公司和研究机构也在朝这个方向发展。

为了运行良好并提供可靠的结果,人工智能系统需要庞大的数据库来从中导出信息,然后由功能强大的计算机进行处理,并由临时算法和神经网络(即系统)“控制”在某些方面模仿人类神经细胞的组织):这是“深入学习“。

提契诺州在这一领域非常活跃,IDSIA处于最前沿。 在这方面,IDSIA与州医院管理局(EOC,管理提契诺州的公共卫生)最近已确定了一项协作协议,以将先进的人工智能方法应用于该组织提供的数据。

但其他项目也在进行中:“最重要的项目之一,除了 IDSIA, 还有巴塞尔热带病研究所,苏黎世理工学院和日内瓦大学药理学系-他解释说 安德里亚·丹尼(Andrea Danani),IDSIA的计算生物物理实验室负责人以及十月9论坛的科学协调员- 特别是,我们正在研究一种具有抗南美锥虫病活性的非洲植物的作用机制,这种病在中美洲和南美洲普遍存在。 在这些情况下,人工智能可以提供决定性的帮助“。

从头开始设计一个新分子(自然界中不存在的分子)要困难得多。 “到目前为止,这是不可能的- 埃德·格里芬(Ed Griffen)说 -因为我们仍然不十分清楚将导致新化合物与酶和细胞受体结合的化学和生物学机制,以及这些新分子被人体吸收或排出的方式“。

但是这方面的研究仍在继续,通过大量使用人工智能来创造全新药物的前景似乎是具体的。 这只是时间问题。 当然,然后必须使用传统技术在实验室中确认由人工智能系统获得的结果,并且现在每个人都清楚,人工智能系统必须与人并肩工作,帮助他们快速进行需要一生的计算或“比较”整体,却从未完全取代人类。

这些系统仍然没有发展思想-确认 博阿斯·埃雷兹(Boas Erez)但是他们具有统计分析可用数据(海量数据)的强大功能,可以随时改进其性能。 按照人类编写的算法对机器进行编程以学习。 与人类驯化的动物一样,由于一系列激励措施(糖类……)而被推动前进,算法还包含对他们自己学习的机器的“奖励”,以刺激他们去做。总是更好“。

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