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医学研究におけるハーバードのAI

人工知能は、多くの場合、専門的なプロセスの自動化などの日常生活のアプリケーションに関連していますが、その可能性はそれらに限定されません。の最新の調査 ハーバード大学医学部 それを示しています ai それは、パーキンソン病、アルツハイマー病、さまざまな形態の癌など、まだほとんど無能であると考えられていた疾患における新しい治療の開発の鍵となる可能性があります。 ハーバード大学の研究者チームが設計しました pdgrapher、遺伝子、タンパク質、細胞メカニズム間の複雑な関係をマッピングする能力を持つ革新的なAIモデル。通常、1つのタンパク質に焦点を当てた従来の創薬方法とは異なり、新しいツールは複数の相互作用を合成し、細胞を健康機能に回復する治療法の組み合わせを示唆します。 背後にある基本的なアイデア pdgrapher 病気は単なる個々の要素の機能障害であるだけでなく、しばしば複雑な生物学的経路を伴うということです。そのため、複数の経路が同時に関与している癌などの困難な症例では、従来の治療が失敗します。 または Zitnikパッセージ、この研究の主著者、違いを適切に説明しました。既存の方法は、完璧なものを見つけるまで何百もの準備ができた料理を試すように見えます。それどころか、 pdgrapher それは、理想的な結果を達成するために、どのような素材と組み合わせを組み合わせるかを正確に知っている「シェフ」として機能します。 モデルの開発のために、 研究者 彼らは、治療の前後に病気の細胞からのデータでそれを訓練しました。その後、11種類の癌をカバーする19種類のデータセットでテストされました。印象的なのは、PDGrapherがよく知られている治療目標を認識しているだけでなく、若者を見つけ、科学的証拠が有効性を支持することです。 調査によると、このツールはパフォーマンスで対応するモデルを超えており、適切なターゲットを最大35％高くランク付けし、同時に25倍高速でした。これは、AIが発見プロセスで電力乗数として機能することを示しています。 の最も重要な利点の1つ pdgrapher 病気の複数の目標を提案し、科学者により多くの選択肢を提供し、失敗のリスクを減らすことができるということです。これは、薬物を開発する努力がよりターゲットを絞って効率的になる可能性があることを意味します。すでに、研究チームはこのモデルを使用して、パーキンソンソンやアルツハイマー病などの神経変性疾患を研究しています。ここでは、新しい治療法の必要性が不可欠です。 この研究は孤立した例ではありません。過去10年間、その地域に一連の印象的なAIアプリケーションがもたらされました 健康。たとえば、スタンフォード大学の研究者は、AIモデルの「幻覚」を使用して、薬に進化する可能性のある新しい化学物質を特定し、従来のコンピューターでは不可能なレートで発見プロセスを加速していました。 ただし、コインの反対側があります。成功したにもかかわらず、医療の文脈でAIを使用すると、これらのツールへの過度の依存性に関する懸念が生じます。これは、不完全または誤った情報を提供できることが多いためです。専門家は、AIが医師と臨床経験の知識を置き換えることはできないことを強調しています。 [via] #医学研究におけるハーバードのAI