研究人员认为人工智能可能是精确药物发现的蓝图

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机器学习和人工智能根据加利福尼亚大学医学院研究人员采用的一种新方法,在寻找疾病靶标方面找到新的用途,并进一步估计是否有可能获得FDA的批准。

重要的是,这一发现可以显著地改变研究人员过滤大数据的方式,以获取有意义的信息,造福于患者、制药行业和各国的公共卫生保健系统。

事实上,制药和生物技术公司以及学术机构可以获得无限量的药物大数据以及比以往任何时候都更好的工具来检查这些数据。然而,尽管在技术上取得了如此显著的进步,但不幸的是,在今天,药物发现的成功率低于1970年代。188体育投注登录

原因有几个。首先,对于临床前的近亲繁殖模式非常有效的药物在临床上不能转化为患者,因为在临床上,个体和疾病的性质是独特的。现实生活中患者结局的这种可变性被认为是任何药物发现计划的弱点。

同时,在这项研究中,研究小组用两种新方法取代了临床前药物发现的第一步和最后一步。这两种方法结合了多个研究学科,为生命科学和技术的进步创造了新的解决方案,从而改善人类健康。188体育投注登录

为了建立这一假说,研究小组采用炎症性肠病的疾病模型。炎症性肠病是一种以肠壁炎症为特征的复杂疾病。由于炎症性肠病影响所有年龄组并降低患者的生活质量,因此它是药物发现的优先疾病领域,并且具有挑战性,因为没有两个患者表现相似。

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