bet开户送礼金Facebook声称AI需要预测手术治疗复杂疾病的药物组合

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原标题:脸书声称人工智能可以预测治疗复杂疾病的药物组合来源:cnBeta。计算机输出缩微胶片

事实证明,找到重复使用现有药物的方法是治疗包括癌症在内的疾病的有力工具。近年来,医生们看到了“药物鸡尾酒”在对抗恶性疾病方面的成功,并继续探索针对患者的个性化治疗方法。然而,找到合适剂量的现有药物的有效组合是极具挑战性的,部分原因是几乎无限的可能性。研究人员必须尝试5000到190亿种解决方案,才能在100种药物中找到最佳解决方案。

脸书的开源模型,复合扰动自动编码器(CPA),可以观察药物组合治疗的细胞,预测新组合的效果。与bet开户送礼金从标签数bet开户送礼金据集中学习的监管模型不同,脸书通过揭示数据部分之间的关系从数据中生成标签,这被认为是实现人类智能的关键。根据脸书的说法,注册会计师的预测需要几个小时,而传统的方法可能需要几年,这使得研究人员可以选择最有希望的结果进行验证和跟踪。

在生物学中,RNA测序用于在分子水平上测量细胞的基因表达,并研究包括药物组合在内的干扰的影响。学术界和工业界发布了包含数百bet开户送礼金万个细胞和每个细胞20,000个读数的RNA测序数据集,以促进生物医学研究。

脸书使用这些数据集来训练注册会计师,使用一种叫做自动编码的方法,在这种方法中,数据被压缩和解压缩,直到它们被总结成有用的预测模式。CPA首先分离和学习细胞的关键属性,如某种药物、组合、剂量、时间、基因缺失或细胞类型的影响。然后,它独立地重组这些属性来预测它们对细胞中基因表达的影响。例如,如果其中一个数据集有关于药物如何影响不同类型的A、B、C和A B细胞的信息,CPA就会以细胞类型特异性的方式学习每种药物的作用,然后对每种药物进行重组来推断A C、B C和A B之间的相互作用。

为了测试CPA,脸书说,它将该模型应用于五个已发表的RNA序列数据集,包括药物、剂量和其他对癌细胞的混杂因素的测量和结果。基于代表基因表达预测准确性的R2指数,脸书说CPA在训练和测试之间是“一致的”——这是鲁棒性的表现。此外,注册会计师对药物组合和剂量对癌细胞影响的预测与测试数据集的结果“可靠”匹配。

脸书认为,CPA可以“大大”加快确定最佳治疗组合的过程,并为药物开发的新机会铺平道路。为此,该公司正在提供API和一个软件包,旨在让研究人员插入数据集并通过预测运行它们。

尽管脸书声称CPA的结构是新颖的,但它并不是第一个设计用于预测药物相互作用的算法。2018年7月,斯坦福大学的研究人员详细介绍了一种人工智能系统,它可以通过模拟体内19000多种蛋白质与药物的相互作用来预测药物组合的效果。