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人工智能众包数据以加速药物发现


本文摘要:新的系统加密能够让药业公司和学术研究试验室协同协作,变慢地产品研发新的药物,而会向竞争者透露一切商业秘密数据信息。

新的系统加密能够让药业公司和学术研究试验室协同协作,变慢地产品研发新的药物,而会向竞争者透露一切商业秘密数据信息。该推算出来系统软件的关键是一种称之为神经网络的人工智能技术程序流程。AI科学研究什么药物与人体内的各种各样蛋白质相互作用以预测分析新的药物蛋白质相互作用的信息。更强的学习培训数据信息造成了更聪慧的人工智能技术,这过去是一个挑戰,由于药物开发者一般来说会因为专利权难题而共享数据信息。

科学研究工作人员在10月19日的“科学研究”杂志期刊上汇报说道,新的系统软件允许人工智能技术将数据信息众包平台在,另外保持信息的私密,进而期待合作方缓解药物产品研发。确定新的药物蛋白质相互作用能够表明了各种各样病症的潜在性疗法。或是它能够表明了药物否和非预估的蛋白质靶点相互作用,这有可能强调药物否有可能引起相近的不良反应,匹兹堡大学的推算出来科学家IvetBahar说道,他没参与此项工作中。

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在新的AI培训管理系统中,从研究组聚集的数据信息在好几个集群服务器进行分派,每一个网络服务器的使用者看到的也许仅仅随机数字。“这就是数据加密法术再次出现的地区,”位于夏洛茨希尔的弗吉尼亚高校的电子计算机生物学家彼得吴说道,他没参与此项工作中。

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尽管没个人参加者必须看到组成训练集的数千万种药物蛋白质相互作用,可是网络服务器能够协同用以该信息来教育神经网络来预测分析此前看不见的药物蛋白质人组的相互作用。“此项工作中具有真知灼见,”伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的电子计算机生物学家简鹏说道。“我强调它将为生物医学工程协作的将来奠下基本。”麻省理工大学推算出来科学家BonnieBerger以及朋友BrianHie和HyunghoonCho根据在约140万只药物蛋白质对上训炼神经网络来评定她们系统软件的精确性。

这种对中的一半来源于不明药物蛋白质相互作用的STITCH数据库查询;另一半包含不相互作用的药物蛋白质对。当说明不明相互作用或不相互作用的新药物蛋白质对时,AI随意选择什么组以95%的精确度相互作用。

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为了更好地检测该系统软件否必须识别迄今为止不知道的的药物蛋白质相互作用,Berger精英团队接着在近200万个药物蛋白质对上训炼神经网络:不明相互作用的全部STITCH数据,及其完全一致总数的非相互作用对。历经充份学习培训的人工智能技术提议进行了几回之前不曾汇报或已汇报但未能STITCH数据库查询中进行的会话。比如,AI检测了雌激素受体蛋白质与产品研发作为放化疗乳癌的药物(称之为屈洛昔芬)中间的相互作用。

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神经网络还找到败血症药物伊马替尼与蛋白质ErbB4中间没见过的相互作用,该蛋白质被强调与各有不同种类的癌病相关。科学研究工作人员确认这与试验室试验相互作用。该安全系数推算出来互联网还能够期待在药物产品研发以外的行业中的更强合作。

彭说道,医院门诊能够共享资源商业秘密身心健康纪录,以学习培训预测分析病人肾脏功能或设计方案放化疗对策的人工智能技术新项目。“不管何时你要想科学研究很多的人的不负责任,基因组学,诊疗纪录,法律法规纪录,会计纪录,一切对隐私保护敏感的物品,这种技术性都十分简易,”吴说道。


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