So haben die Cambridge Scholars einen neuen Weg geebnet und mithilfe der Möglichkeiten der KI eine revolutionäre Behandlung entwickelt, die das Feld der Diagnose und Behandlung von Parkinson neu ordnet. Andererseits war der Prozess, den das Forschungsteam von Professor Michele Vendruscolo Yusuf Hamied vom Fachbereich Chemie entwickelte, den KI-basierten Strategien sehr ähnlich, die von einem System künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt wurden, das auf Verbindungen abzielte, die die Bildung von Tau-Fibrillen stören könnten. Diese beiden Arten von Aggregatoptionen werden als Auslöser für die Parkinson-Krankheit bezeichnet.
Beschleunigte Arzneimittelentdeckung
Da unser aktuelles Interviewmodell eine zeitaufwändige und teure Methode war, für die Geld ausgegeben wurde, hat sich gezeigt, dass unsere Kandidaten, die mit dieser traditionellen Methode ausgesiebt wurden, darüber sprechen werden. Sein internationales Gegenstück Kanada verwendet einen neuen Ansatz zur Auswahl durch maschinelles Lernen, wodurch die Kosten um das Tausendfache gesenkt und gleichzeitig die demografische Natur verbessert werden konnte.
Die Welt erkennt an, dass eine globale Parkinson-Community die Facebook-Gruppe einfach im Notfall nutzen kann, da sie auf dem Konzept „keine Grenzen“ basiert und auch den Standort des Patienten einschließt.
Es wurde betont, dass die Zahl der von der Krankheit betroffenen älteren Menschen nur noch steigen wird. Die genannten Daten spiegeln wider, was die WHO im letzten Bericht erwähnt hat. Den im Jahr 2020 gemeldeten Fällen zufolge wird sich die Zahl der Menschen, die an dieser Krankheit leiden werden (insbesondere 18 Millionen), bis 2040 voraussichtlich verdoppeln. Die Sterblichkeitsrate der Krankheit könnte hoch sein und die Zahl der Todesopfer könnte horrend werden.
Das grundlegende Hindernis der herkömmlichen Medizin bei der Suche nach der ultimativen Lösung der Krankheit durch klinische Forschung besteht darin, die Krankheit entweder zu beenden oder zumindest ihr Leben zu verkürzen. Vor diesem Hintergrund wären KI-Techniken im Allgemeinen schneller und zeitsparender als herkömmliche Methoden zur Arzneimittelentdeckung, da der Erfolg der Revolution sogar die Geschichte aufheben würde.
KI-gestütztes Screening
Sánchez-Moreno et al. haben gezeigt, dass dieser Ansatz hauptsächlich auf synthetisch unterstütztem ML (SAML) basiert, das von zwei konsolidierten Bibliotheken von Molekülen verschiedener Größen und Strukturen angetrieben wird. Der Ansatz, mit dem sich TFM möglicherweise befasst, ist sehr neu, was dazu beiträgt, dass er nur 5 aktive Chemikalien nachweisen konnte. Gleichzeitig können die übrigen nicht mit einer anderen Methode nachgewiesen werden.
Es ist grenzenlos, daher sind funktionale Wissenschaftler der Schlüssel zum Verständnis von allem. Dieses Mal verfeinerte das Modell während der Trainingssitzung automatisch sein Auswahlverfahren, sodass nur die wirksamsten Verbindungen klassifiziert blieben. Dies waren alles gezielte Schüsse auf die Grafik, die sie an die Spitze des Feldes gebracht hatte.
Alles begann mit Parkinson! Leider sind die Ursachen unbekannt; ein wichtiges Protein, wie neurofibrilläre Bündel, wurde nach und nach entdeckt und nahm langsam die Form von Lewy-Körper-Inseln an. Schließlich wird dieser Abschnitt das Ergebnis bestimmen: Wie viele Proteine bestimmen, ob es zu einer Aggregation kommt oder nicht, und welche Rolle oder Funktion sie für ein Individuum spielen.
Obwohl es außerhalb des Wirkungsbereichs von Medikamenten liegt, die molekularen Bahnen auf Zellebene zu verändern, spielt dies eine gute Rolle, da es auf der sehr unteren Ebene der molekularen Bahnen der Zellen wirkt, die eine deprimierte Zelle in gewisser Weise funktionsfähig machen. Der Ansatz der Forscher der Universität Cambridge hat jedoch einen Spannungspunkt in der wissenschaftlichen Erkenntnis gesetzt: Ihre Untersuchung zeigte die Wirksamkeit der Substanzen, die das Spektrum der Verbindungen erweitern, die verwendet werden, um die Verwicklung eines Proteins mit einem anderen zu heilen und dieses Problem zu lösen.
Ein Paradigmenwechsel in der Arzneimittelforschung
Wenn die Anomalie auf einen fehlerhaften Grad zurückzuführen ist (eine einzelne Genexpressionsanomalie), werden die Ergebnisse außerdem entscheiden, ob die Krankheit multifaktoriell ist oder nicht. Erstens könnten mit einem besseren Verständnis der Krankheiten enorme Auswirkungen erzielt werden, aber jedes gewonnene Wissen könnte auch auf andere Krankheiten angewendet werden.
Wenn maschinelles Lernen in der Arzneimittelentwicklungsbranche zum Einsatz kommt, können Leidenschaft, Emotionen und schnelle Wirksamkeit mit nachgewiesener Geschwindigkeit zusammengeführt werden, um eine Person zu erschaffen. Sicherlich würden Arzneimittelkandidaten viele neue Möglichkeiten haben, ihr Potenzial zu entdecken und zu testen. Daher werden neue Forschungsfelder entstehen und das daraus resultierende Wachstum akademischer Studien in Medizin und Biologie wird zu beobachten sein.
Die größte Herausforderung bei TB ist jedoch die Wirksamkeit der Behandlung, die sich erst in der Phase befindet, in der diese Medikamente ihr volles Potenzial entfalten. Daraus ergibt sich die Nachfrage nach wirksamen Medikamenten, die die Krankheit in Zukunft ausrotten werden, und die offensichtlich die derzeitige Krankheit ablösen werden. Da in Kürze über Lösungen zur Patientenunterstützung nachgedacht wird, die durch die Forschung zur KI in der Medizin erreicht werden und die durch wirksamere Medikamente neue heilbare Krankheiten hervorbringen werden, wird an solchen Technologien geforscht.
Wenn KI Milliarden chemischer Verbindungen durchforsten kann, könnte sie schon bald zu einem gängigen Werkzeug für Wissenschaftler werden. Der zukünftige Ansatz einer eindeutig individualisierten Gesundheitsversorgung kann nur auf der Grundlage von KI aufgebaut werden, daher werden Wissenschaftler ehrlich gesagt Schwierigkeiten haben, sie irgendwann zu übertreffen.
Die Situation könnte gegenteilige Auswirkungen haben, da die Kombination aus Entfremdung und Medikamenten die bestehenden Probleme verschlimmern und zu einer rasanten Entwicklung der als Parkinson bekannten Krankheit und anderer Demenzarten führen kann. Der experimentelle KI-Ansatz der Universität Cambridge durch Ingenieure und Naturwissenschaftsstudenten lehrte sie, wie sie die verborgene Bedeutung von Schriften aufdecken und wissenschaftliche Erkenntnisse an das moderne Gesundheitssystem anpassen können.
Bahnbrechende KI-Technologien werden denjenigen von uns Hoffnung geben, die den Kampf gegen neurologische Erkrankungen bereits verloren haben, und auch den anderen Menschen, die auf diesem Planeten aufgrund der Qualen, die sie erleiden, sterben oder Selbstmord begehen, um ihre Schmerzen zu beenden.
Diese Geschichte erschien ursprünglich in Nature.