因此，劍橋學者們一直在照亮世代道路，利用人工智能的可能性建立革命性的治療方法，重新安排帕金森病的診斷和治療領域。另一方面，化學系 Michele Vendruscolo Yusuf Hamied 教授的研究團隊發明的流程與人工智能 (AI) 系統採用的基於人工智能的策略非常相似，這些策略針對的是可能干擾 tau 纖維形成的化合物。這兩種聚合選項被稱爲引發帕金森病的誘因。

加速藥物研發

由於我們目前的面試模式是耗時且昂貴的，這一直是花錢的話題，事實證明，我們篩選出來的候選人會從這種傳統方法中脫穎而出。與其國際孿生兄弟加拿大相比，它採用了一種通過機器學習進行篩選的新方法，這種方法成功地將其成本降低了千倍，同時改善了其人口統計學性質。

世界認識到，全球帕金森患者社區可以在緊急情況下使用 Facebook 羣組，因爲它基於“無邊界”的概念，包括患者所在的位置。

需要強調的是，受該疾病影響的老年人數量只會增加。這些數據反映了世衛組織在上次報告中提到的內容。根據 2020 年報告的病例，預計到 2040 年，患上這種疾病的人數將增加一倍，達到 1800 萬人。該疾病的致死率可能很高，死亡人數可能變得非常可怕。

當前醫學界利用臨牀研究尋找疾病的最終解決方案的基本障礙是終止疾病或至少縮短其壽命。考慮到這一點，人工智能技術通常比傳統的藥物發現方法更快、更省時，因爲革命的成功甚至會抹去歷史。

人工智能篩查

Sánchez-Moreno 等人表明，這種方法主要依賴於合成輔助 ML (SAML)，由兩個不同大小和結構的分子整合庫提供支持。TFM 可能處理的方法非常新，這導致它只能揭示 5 種活性化學物質。同時，其餘的無法使用其他方法證明。

它是無限的，因此功能科學家是理解一切的關鍵。這一次，在訓練過程中，模型自動改進了其選擇程序，以便只有最強大的化合物仍保持分類。這些都是針對將它們置於頂部字段的圖表的尖銳攻擊。

一切都始於帕金森病！可惜，病因仍不清楚；一種像神經原纖維纏結一樣的主要蛋白質逐漸被發現，慢慢地形成了路易體胰島的形狀。最後，本節將決定結果：有多少蛋白質會決定是否會出現聚集，以及它們對個體起什麼作用或功能。

儘管改變細胞水平的分子通路超出了藥物作用的範圍，但事實上，它在細胞分子通路的非常低的水平上起作用，使受抑制的細胞以某種方式發揮功能。然而，劍橋大學研究人員的方法在科學知識中抹黑了一個電壓點：他們的研究證明了這些物質的有效性，這些物質擴大了用於治療一種蛋白質與另一種蛋白質纏結的化合物的範圍並解決了這個問題。

藥物研發的範式轉變

此外，如果異常是由一個缺陷程度（單個基因表達異常）引起的，結果將決定疾病是否是多因素的。首先，隨着對疾病的瞭解越來越深入，可能會取得巨大的成果，但任何獲得的知識都可以應用於其他疾病。

當機器學習涉及藥物開發行業時，激情、情感和經過驗證的快速有效性可以結合在一起來創造一個人。當然，候選藥物將有許多新的機會來發現和測試它們的潛力。因此，新的研究領域將誕生，醫學和生物學學術研究隨之增長。

然而，結核病的主要挑戰是治療效果，目前還處於充分發揮這些藥物功效的階段，這就需要一些有效的藥物，這些藥物將在未來終結這種疾病，顯然將取代目前的疾病。隨着對醫學人工智能的研究將實現患者支持解決方案，通過更強大、更有效的藥物，將產生新的可治癒疾病，這些技術的研究正在進行中。

當人工智能能夠篩選數十億種化合物時，它可能很快就會成爲科學家的常用工具。未來個性化醫療的方法只能建立在人工智能的基礎上，所以說實話，科學家最終很難超越它。

這種情況可能會產生相反的影響，因爲疏遠與藥物的結合可能會加劇現有的問題，導致帕金森病和其他類型的癡呆症的肆虐發展。劍橋大學的工程師和理科生採用的人工智能實驗方法教會了他們如何揭示文字的隱藏含義，並將科學知識應用於現代醫療保健體系。

人工智能顛覆性技術將給我們這些在與神經系統疾病的鬥爭中失敗的人們帶來希望，也給那些因遭受痛苦而死亡或爲停止痛苦而自殺的人們帶來希望。

這個故事最初發表在《自然》雜誌上。