Cambridge Scholars tak osvětlují generační cestu a využívají možnosti umělé inteligence k zavedení revoluční léčby, která mění uspořádání oblasti diagnostiky a léčby Parkinsonovy choroby. Na druhou stranu, proces, který vynalezl výzkumný tým profesora Michele Vendruscolo Yusuf Hamied, katedra chemie, byl velmi podobný strategiím založeným na AI, které využíval systém umělé inteligence (AI) zaměřený na sloučeniny, které by mohly interferovat s tvorbou tau fibril. Tyto dva druhy agregovaných možností se označují jako precipitátor pro zahájení Parkinsonovy choroby.
Urychlený objev léků
Vzhledem k tomu, že náš současný model pohovoru je případem časově náročných a drahých metod, které byly předmětem utrácení peněz, bylo prokázáno, že naši kandidáti, kteří byli z této tradiční metody vyřazeni, budou diskutovat. Kanada mezi svým mezinárodním dvojčetem využívá nový přístup ke screeningu pomocí strojového učení, kterému se podařilo tisícinásobně snížit náklady a zároveň zlepšit jeho demografickou povahu.
Svět uznává, že globální komunita Parkinsonovy choroby může používat Facebook Group jednoduše, když dojde k mimořádné události, protože je založena na konceptu „bez hranic“, včetně umístění jako pacienta.
Bylo zdůrazněno, že počet starších lidí postižených touto nemocí bude jen růst. Takto uváděná data odrážejí to, co WHO zmínila v poslední zprávě. Podle hlášených případů v roce 2020 se očekává, že počet lidí, kteří budou touto nemocí trpět, zejména 18 milionů, se do roku 2040 zdvojnásobí. Úmrtnost na tuto nemoc může být vysoká a počet obětí může být hrozivý.
Základní překážkou převládající medicíny při hledání konečného řešení nemoci pomocí výzkumu v klinickém výzkumu je buď ukončení nemoci, nebo alespoň zkrácení jejího života. S ohledem na to by techniky umělé inteligence byly obecně rychlejší a časově úspornější než konvenční metodologie objevování léků, protože úspěch revoluce dokonce zruší historii.
Screening s umělou inteligencí
Sánchez-Moreno a kol. ukázaly, že tento přístup spoléhá hlavně na synteticky asistované ML (SAML), poháněné dvěma konsolidovanými knihovnami molekul různých velikostí a struktur. Přístup, kterým se může TFM zabývat, je velmi nový a přispívá k tomu, že mohl odhalit pouze 5 aktivních chemikálií. Zbytek přitom nelze prokázat jinou metodou.
Je to neomezené, takže funkční vědci jsou klíčem k pochopení všeho. Tentokrát během tréninku model automaticky upřesnil postup výběru tak, aby klasifikovány zůstaly pouze nejvýkonnější sloučeniny. Všechno to byly špičaté výstřely do grafu, které je umístily do horního pole.
Všechno to začalo Parkinsonem! Bohužel, příčiny zůstávají neznámé; hlavní protein, jako jsou neurofibrilární spleti, byl pozorován postupně, pomalu nabýval tvaru ostrůvků Lewyho tělíska. A konečně, tato část určí výsledek: kolik proteinů by určilo, zda bude nebo nebude agregace a jakou roli nebo funkci hrají u jednotlivce.
I když je mimo rozsah účinku léku změnit dráhu molekulárních drah na buněčné úrovni, skutečnost hraje dobře, protože funguje na velmi nižší úrovni buněk molekulárních drah, díky nimž je deprimovaná buňka nějakým způsobem funkční. Přístup výzkumníků z Cambridgeské univerzity však zčernal místo napětí ve vědeckých poznatcích: jejich výzkum prokázal účinnost látek, které rozšiřují spektrum sloučenin používaných k vyléčení spleti jednoho proteinu s druhým a vyřešení tohoto problému.
Změna paradigmatu v objevování drog
Kromě toho, pokud je abnormalita výsledkem jednoho chybného stupně (abnormality exprese jediného genu), výsledky určí, zda je onemocnění multifaktoriální nebo ne. Za prvé, jak jsou nemoci lépe pochopeny, lze dosáhnout obrovských účinků, ale jakékoli získané poznatky lze aplikovat na jiné nemoci.
Když je strojové učení zapojeno do průmyslu vývoje léků, vášeň, emoce a rychlá efektivita s osvědčenou rychlostí lze spojit dohromady a vytvořit jednu osobu. Kandidáti na drogy by jistě měli mnoho nových příležitostí najít a otestovat svůj potenciál. Vzniknou tak nové výzkumné obory a zaznamenáme výsledný růst akademického studia medicíny a biologie.
Největším problémem u TBC je však účinnost léčby, která je pouze ve fázi plného využití toho, jak účinné tyto léky jsou, a to vyvolává poptávku po některých účinných lécích, které nemoc ukončí v budoucnosti, která zjevně převezme tu současnou. Vzhledem k tomu, že se v brzké době zvažují řešení podpory pacientů, která budou dokončena výzkumem umělé inteligence v medicíně, což povede k novým vyléčitelným nemocem prostřednictvím výkonnějších a účinnějších léků, výzkum takových technologií pokračuje.
Když umělá inteligence dokáže prosít miliardy chemických sloučenin, může se brzy stát běžným nástrojem vědců. Budoucí přístup k výrazně individualizované zdravotní péči může být postaven pouze na základech umělé inteligence, takže upřímně řečeno, vědci budou mít problém ji nakonec překonat.
Situace by mohla mít opačné dopady, protože kombinace odcizení s léky může zhoršit stávající problémy, což vede k dravému rozvoji nemoci známé jako Parkinsonova choroba a dalších typů demence. Experimentální přístup AI Cambridgeské univerzity od inženýrů a studentů vědy je naučil, jak odhalit skrytý význam spisů a přizpůsobit vědecké poznatky modernímu zdravotnickému systému.
Rušivé technologie umělé inteligence dají naději těm z nás, kteří již svůj boj s neurologickými nemocemi prohráli, a také dalším lidem, kteří na planetě umírají v důsledku utrpení, které trpí, nebo se zabíjejí, aby zastavili svou bolest.
Tento příběh se původně objevil v přírodě.