Aмeрикaнскиe учeныe сoздaли мoдeль искусствeннoгo интeллeктa, кoтoрaя мoжeт знaчитeльнo пoвысить тoчнoсть, сoкрaтить врeмя и стoимoсть прoцeссa рaзрaбoтки лeкaрств. Стaтья исслeдoвaтeлeй изо Гoрoдскoгo унивeрситeтa Нью-Йoркa (CUNY Graduate Center) oпубликoвaнa в журнaлe Nature Machine Intelligence.
Истасканно процесс создания лекарств требует нескольких полет: сначала ученые должны приметить нужное сцепление, протестировать его, и с течением времени получить запр. Новая нейросеть около названием CODE-AE может подвергать испытанию новые лекарственные соединения и пунктуально прогнозировать их продуктивность для людей. В ходе испытаний абстрактно удалось установить персонализированные лекарства для того более нежели 9000 конкретных пациентов.
«Используя CODE-AE, я проверили 59 лекарств на 9808 пациентов с (яйца. Наши результаты согласуются с существующими клиническими наблюдениями», — пишут ученые в своей статье.
В работе анализировались данное клеточных линий пациентов. Скопление реальных параметров состояния клеток загружали в систему, возлюбленная анализировала, как бы они работают. Потом туда «добавляли» п, а затем возлюбленная показывала, что исходные виртуальные клетки реагируют сверху тот иль иной эшелон.
Точное и надежное футурология реакции пациента получай новое химическое шарнир имеет решающее роль для открытия новых лекарств и выбора препарата исполнение) конкретного пациента изо уже существующих. Все же невозможно прокладывать раннее испытание непосредственно нате людях. Сие является основным фактором высокой себестоимости и низкой производительности разработки лекарств.
«Наша новая стандарт машинного обучения может шлепнуть проблему. CODE-AE использует проектирование, вдохновленный биологией, и актив нескольких последних достижений в области машинного обучения», — сказал Лэй Се, учитель компьютерных наук, биологии и биохимии, старший композитор статьи.
Следующей задачей исследовательской группы является исполнение способа исправно предсказывать вес концентрации нового лекарства и его метаболизма возьми организм человека. Исследователи да отметили, чего нейросеть может -побывать) настроена в (видах точного прогнозирования побочных эффектов лекарств у конкретного человека.
