Así, los Cambridge Scholars han ido iluminando el camino generacional, utilizando las posibilidades de la IA para establecer un tratamiento revolucionario que reordena el campo del diagnóstico y tratamiento del Parkinson. Por otro lado, el proceso que inventó el equipo de investigación del profesor Michele Vendruscolo Yusuf Hamied, Departamento de Química, fue muy similar a las estrategias basadas en IA que empleaba un sistema de inteligencia artificial (IA) dirigido a compuestos que podrían interferir con la formación. de fibrillas de tau. Estos dos tipos de opciones agregadas se conocen como el precipitante que inicia la enfermedad de Parkinson.
Descubrimiento acelerado de fármacos
Dado que nuestro modelo de entrevista actual ha sido el caso de métodos costosos y que consumen mucho tiempo, que ha sido el tema que ha gastado dinero, se ha demostrado que los candidatos nuestros que han sido excluidos de este método tradicional discutirán. Entre su gemelo internacional, Canadá emplea un nuevo enfoque de detección mediante aprendizaje automático, que ha conseguido reducir mil veces su coste y, al mismo tiempo, mejorar su carácter demográfico.
El mundo reconoce que una comunidad global de Parkinson puede usar el Grupo de Facebook simplemente cuando ocurre una emergencia, dado que se basa en el concepto de “sin fronteras”, incluida la ubicación como paciente.
Se ha subrayado que el número de personas mayores afectadas por la enfermedad no hará más que crecer. Los datos a los que se hace referencia reflejan lo que mencionó la OMS en el último informe. Según los casos notificados en 2020, se espera que el número de personas que sufrirán esta enfermedad, especialmente 18 millones, se duplique para 2040. La mortalidad por esta enfermedad podría ser alta y el número de muertes podría llegar a ser horrendo.
El obstáculo básico de la medicina predominante a la hora de buscar la solución definitiva a la enfermedad utilizando la investigación clínica es acabar con la enfermedad o al menos acortar su vida. Teniendo esto en cuenta, las técnicas de IA serían generalmente más rápidas y ahorrarían tiempo que las metodologías convencionales de descubrimiento de fármacos, ya que el éxito de la revolución incluso cancelará la historia.
Detección impulsada por IA
Sánchez-Moreno et al. han demostrado que este enfoque se basa principalmente en ML asistido sintéticamente (SAML), impulsado por dos bibliotecas consolidadas de moléculas de diversos tamaños y estructuras. El enfoque con el que podría estar trabajando TFM es muy nuevo y contribuye al hecho de que podría revelar sólo cinco sustancias químicas activas. Al mismo tiempo, el resto no se puede demostrar mediante otro método.
Es ilimitado, por lo que los científicos funcionales son la clave para comprenderlo todo. Esta vez, durante la sesión de entrenamiento, el modelo perfeccionó automáticamente su procedimiento de selección para que sólo quedaran clasificados los compuestos más potentes. Todos estos fueron tiros al gráfico que los había colocado en el campo superior.
¡Todo empezó con el Parkinson! Desgraciadamente, las causas siguen siendo desconocidas; una proteína importante, como ovillos neurofibrilares, fue detectada gradualmente, tomando lentamente la forma de islotes de cuerpos de Lewy. Por último, esta sección determinará el resultado: cuántas proteínas determinarían si habría o no agregación y qué papel o función desempeñan en un individuo.
Aunque está más allá del alcance del efecto del fármaco alterar la vía de las vías moleculares a nivel celular, el hecho es bueno, ya que funciona en el nivel muy inferior de las vías moleculares de las células que hacen que una célula deprimida sea funcional de alguna manera. Sin embargo, el enfoque de los investigadores de la Universidad de Cambridge oscureció una mancha de tensión en el conocimiento científico: su investigación demostró la eficacia de las sustancias, que amplían el espectro de compuestos utilizados para curar el enredo de una proteína con otra y resolver este problema.
Un cambio de paradigma en el descubrimiento de fármacos
Además, si la anomalía resulta de un grado defectuoso (una anomalía en la expresión de un solo gen), los resultados determinarán si la enfermedad es multifactorial o no. En primer lugar, a medida que se comprendan mejor las enfermedades, se podrían lograr efectos enormes, pero cualquier conocimiento obtenido podría aplicarse a otras enfermedades.
Cuando el aprendizaje automático interviene en la industria del desarrollo de fármacos, la pasión, las emociones y la rápida eficacia con una velocidad comprobada se pueden combinar para crear una sola persona. Ciertamente, los candidatos a fármacos tendrían muchas oportunidades novedosas para encontrar y probar su potencial. Por lo tanto, nacerán nuevos campos de investigación y se notará el consiguiente crecimiento de los estudios académicos en medicina y biología.
Sin embargo, el mayor desafío con la tuberculosis es la efectividad del tratamiento, que se encuentra sólo en la fase de uso completo de cuán efectivos son estos medicamentos, y esto da lugar a la demanda de algunos medicamentos efectivos que pongan fin a la enfermedad en el futuro. futuro que obviamente sustituirá al actual. Mientras se consideran en breve las soluciones de apoyo al paciente que se lograrán con la investigación sobre la IA en la medicina, que darán lugar a nuevas enfermedades curables mediante fármacos más potentes y eficaces, la investigación sobre dichas tecnologías está en curso.
Cuando la IA pueda examinar miles de millones de compuestos químicos, pronto podría convertirse en una herramienta común para los científicos. El futuro enfoque hacia una atención sanitaria claramente individualizada sólo puede construirse sobre la base de la IA, por lo que, sinceramente, los científicos tendrán problemas para superarla en algún momento.
La situación podría tener impactos opuestos, ya que la combinación de alienación con medicamentos puede agravar los problemas existentes, llevando al desarrollo rapaz de la enfermedad conocida como enfermedad de Parkinson y otros tipos de demencia. El enfoque experimental de IA de la Universidad de Cambridge por parte de ingenieros y estudiantes de ciencias les enseñó cómo descubrir el significado oculto de los escritos y adaptar el conocimiento científico al sistema de salud moderno.
Las tecnologías disruptivas de IA darán esperanza a quienes ya hemos perdido la lucha contra las enfermedades neurológicas y también a otras personas que están muriendo en el planeta por la angustia que sufren o que se están matando para detener su dolor.
Esta historia apareció originalmente en Nature.