W ten sposób uczeni z Cambridge oświetlają ścieżkę pokoleniową, wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji do opracowania rewolucyjnego leczenia, które na nowo porządkuje pole diagnostyki i leczenia choroby Parkinsona. Z drugiej strony proces wynaleziony przez zespół badawczy profesora Michele Vendruscolo Yusufa Hamieda z Wydziału Chemii był bardzo podobny do strategii opartych na sztucznej inteligencji stosowanych przez system sztucznej inteligencji (AI) ukierunkowanych na związki, które mogą zakłócać powstawanie z włókienek tau. Te dwa rodzaje agregatów nazywane są czynnikami wywołującymi chorobę Parkinsona.

Przyspieszone odkrywanie leków

Ponieważ nasz obecny model wywiadu był przypadkiem czasochłonnych i kosztownych metod, na które wydano pieniądze, udowodniono, że nasi kandydaci, którzy zostali wyselekcjonowani tą tradycyjną metodą, będą dyskutować. Pomiędzy swoim międzynarodowym bliźniakiem Kanada stosuje nowe podejście do przesiewania za pomocą uczenia maszynowego, które zdołało obniżyć koszty tysiąckrotnie, a jednocześnie poprawić swój charakter demograficzny.

Świat uznaje, że globalna społeczność osób chorych na Parkinsona może po prostu korzystać z grupy na Facebooku w razie wystąpienia sytuacji awaryjnej, ponieważ opiera się ona na koncepcji „braku granic”, w tym lokalizacji pacjenta.

Podkreślono, że liczba osób starszych dotkniętych tą chorobą będzie tylko rosła. Dane, o których mowa, odzwierciedlają to, o czym WHO wspomniała w ostatnim raporcie. Zgodnie z zgłoszonymi przypadkami w 2020 r. liczba osób, które zachorują na tę chorobę, zwłaszcza 18 milionów, ma się podwoić do 2040 r. Śmiertelność z powodu tej choroby może być wysoka, a liczba ofiar śmiertelnych może stać się przerażająca.

Podstawową przeszkodą w powszechnym stosowaniu medycyny w poszukiwaniu ostatecznego rozwiązania choroby przy użyciu badań klinicznych jest albo zakończenie choroby, albo przynajmniej skrócenie jej życia. Mając to na uwadze, techniki AI byłyby generalnie szybsze i oszczędzałyby czas niż konwencjonalne metodologie odkrywania leków, ponieważ sukces rewolucji nawet anuluje historię.

Badania przesiewowe wspomagane sztuczną inteligencją

Sánchez-Moreno i in. wykazali, że podejście to opiera się głównie na syntetycznie wspomaganym ML (SAML), zasilanym przez dwie skonsolidowane biblioteki cząsteczek o różnych rozmiarach i strukturach. Podejście, z którym może mieć do czynienia TFM, jest bardzo nowe, co przyczynia się do faktu, że może ujawnić tylko 5 aktywnych substancji chemicznych. Jednocześnie reszty nie można wykazać inną metodą.

Jest nieograniczony, więc naukowcy funkcjonalni są kluczem do zrozumienia wszystkiego. Tym razem, podczas sesji szkoleniowej, model automatycznie udoskonalił swoją procedurę selekcji, tak aby tylko najsilniejsze związki pozostały sklasyfikowane. Wszystkie były celowanymi strzałami do wykresu, który umieścił je w górnym polu.

Wszystko zaczęło się od choroby Parkinsona! Niestety, przyczyny pozostają nieznane; główne białko, takie jak splątki neurofibrylarne, zostało zauważone stopniowo, powoli przyjmując kształt wysepek ciał Lewy'ego. Na koniec ta sekcja określi wynik: ile białek zadecyduje o tym, czy nastąpi agregacja, i jaką rolę lub funkcję odgrywają one u danej osoby.

Chociaż wykracza to poza zakres działania leku, aby zmienić szlak szlaków molekularnych na poziomie komórkowym, fakt ten sprawdza się, ponieważ działa na bardzo niższym poziomie komórek szlaków molekularnych, które sprawiają, że zdeprymowana komórka jest w jakiś sposób funkcjonalna. Jednak podejście badaczy z Uniwersytetu Cambridge zaciemniło plamę napięcia w wiedzy naukowej: ich badania wykazały skuteczność substancji, które poszerzają spektrum związków stosowanych do leczenia splątania jednego białka z drugim i rozwiązania tego problemu.

Zmiana paradygmatu w odkrywaniu leków

Poza tym, jeśli nieprawidłowość wynika z jednego wadliwego stopnia (nieprawidłowość ekspresji pojedynczego genu), wyniki określą, czy choroba ma charakter wieloczynnikowy, czy nie. Po pierwsze, w miarę lepszego poznania chorób można będzie osiągnąć ogromne efekty, ale każdą zdobytą wiedzę można będzie zastosować do innych chorób.

Gdy uczenie maszynowe jest zaangażowane w przemysł rozwoju leków, pasja, emocje i szybka skuteczność z udowodnioną szybkością mogą być połączone, aby stworzyć jedną osobę. Z pewnością kandydaci na leki mieliby wiele nowych okazji, aby znaleźć i przetestować swój potencjał. Dlatego narodzą się nowe obszary badawcze, a wynikający z tego wzrost studiów akademickich w medycynie i biologii zostanie zauważony.

Jednak głównym wyzwaniem w przypadku gruźlicy jest skuteczność leczenia, która jest dopiero w fazie wykorzystania pełnego celu, jak skuteczne są te leki, i to powoduje zapotrzebowanie na pewne skuteczne leki, które położą kres chorobie w przyszłości, która oczywiście przejmie obecną. Ponieważ rozwiązania wspierające pacjentów, które zostaną osiągnięte dzięki badaniom nad sztuczną inteligencją w medycynie, która doprowadzi do powstania nowych uleczalnych chorób dzięki silniejszym, skutecznym lekom, są wkrótce rozważane, badania nad takimi technologiami są w toku.

Kiedy AI będzie w stanie przesiać miliardy związków chemicznych, może wkrótce stać się powszechnym narzędziem dla naukowców. Przyszłe podejście do wyraźnie zindywidualizowanej opieki zdrowotnej może zostać zbudowane tylko na fundamencie AI, więc szczerze mówiąc, naukowcy będą mieli problem z jej prześcignięciem w przyszłości.

Sytuacja ta może mieć odwrotne skutki, ponieważ połączenie alienacji z lekami może pogorszyć istniejące problemy, prowadząc do drapieżnego rozwoju choroby znanej jako choroba Parkinsona i innych typów demencji. Eksperymentalne podejście do sztucznej inteligencji na Uniwersytecie Cambridge, stosowane przez inżynierów i studentów nauk ścisłych, nauczyło ich, jak odkrywać ukryte znaczenie pism i dostosowywać wiedzę naukową do nowoczesnego systemu opieki zdrowotnej.

Przełomowe technologie oparte na sztucznej inteligencji dadzą nadzieję tym, którzy już przegrali walkę z chorobami neurologicznymi, a także innym ludziom, którzy umierają na tej planecie z powodu cierpienia, którego doświadczają, lub którzy popełniają samobójstwo, aby złagodzić swój ból.

Ta historia pierwotnie ukazała się w czasopiśmie Nature.