这种新的人工智能模型可以预测人类对药物化合物的反应——它可能会彻底改变医学

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纽约城市学院的新人工智能模型现在可以更准确地预测人类对新型药物化合物的反应。这种方法也比以前更经济、更快。

这项技术发表在10月17日的《自然-成熟智能》杂志上。

根据研究,新的CODE-AE模型可以筛选独特的药物分子,并准确预测其在人体中的有效性。在测试中,该公司为9000多名患者发现了可能更有效的定制药物。

这对医学至关重要,因为该技术可确保在使用药物后记录正确和特定患者的结果。这将有助于使药物更安全、更有效。

众所周知,在早期阶段,直接在人体上进行试验是不道德的,也是不可能的。因此,为了测试药物的效果,经常使用人体的细胞或组织模型,声明说。

不幸的是,实际患者的治疗效果和毒性往往与疾病模型中的药理学影响不匹配。

“我们新的机器学习模型可以解决从疾病模型到人类的转化挑战,”纽约市立大学研究生中心和亨特学院的计算机科学、生物学和生物化学教授谢磊(音译)说,他也是该论文的高级作者。

“CODE-AE采用了生物学启发的设计,并利用了机器学习方面的一些最新进展。例如,它的一个组件在Deepfake图像生成中使用了类似的技术。”

“虽然已经开发了许多方法来利用细胞系筛查来预测临床反应,但由于数据不一致和差异,它们的表现是不可靠的,”纽约城市大学研究生中心的博士生和论文的合著者。

“CODE-AE可以提取被噪声和混杂因素掩盖的内在生物信号,有效缓解了数据差异问题。”

该方法得到了国家综合医学科学研究所和国家老龄化研究所的支持。研究小组现在将建立一种CODE-AE方法,以正确预测新药的浓度和代谢在人体内的影响。

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