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他们将利用人工智能技术发现五种新的医疗成分,可以自动检测疾病的一个关键症状

据《西日本新闻》报道,九州工业大学开发了一种“AI创药”系统。该系统能够在利用人工智能(AI)对长期积累的医疗数据进行分析基础上,预测针对某种疾病的现有药物是否对其他疾病有效。

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研究人员注意到不同疾病之间会存在不同类型的蛋白质变异,于是利用AI对各种类型的蛋白质变异情况进行比照,然后根据蛋白质变异类型的相似性匹配出相应替代药物。

药物研发是一项漫长而艰难的工作。制药公司每年在研发上花费超过1720亿美元,而且一种新药的研发往往要花费漫长的数年乃至十数年时间。

近年来,越来越多的科学家们开始使用人工智能技术加速多项领域的研究,当然了他们也取得了很多研究成果,本文中,小编就对近期相关研究成果进行整理,与大家一起学习!

这种“AI创药”的具体做法是:首先对大约1300种疾病中出现的蛋白质变异情况和大约8000种药物的各类成分进行大数据分析,从中找出那些蛋白质变异情况相似的某组疾病,把它们相互关联起来预测药物的互换性。另外,还把药物投放于细胞时所产生的大约20000种不同类型的基因变化,以及服药后身体情况的变化也反映于AI。

全国网上十大正规赌博,不仅如此,使用传统技术发现的90%以上的分子在人体临床试验中都会失败,而且75%的新批准药物无法承担开发成本。一些分析师甚至预测,到2020年药品研发的投资回报率可能会降低为零。

Com Biol Med:人工智能帮助治疗糖尿病引发的眼疾

研究人员介绍,癌症、糖尿病、阿尔茨海默病等许多疾病都是因体内某些特定蛋白质或基因变异所引起,治疗药物通过贴合于蛋白质来抑制其变异,从而减轻疾病症状;然而,要全部弄清哪种药物针对哪种蛋白质起作用绝非易事,而且有的药物还存在一些未知的功效,希望能将这种创新应用于难治病和罕见病药物的开发中。

不过,这种现状有可能被人工智能改变。利用AI进行药物研发已经成为了一个颇有潜力的新兴领域。

doi:10.1016/j.compbiomed.2018.10.031

通常而言,开发一种新药物需要10年以上的时间和数百亿日元到数千亿日元的费用。而且在开发过程中可能会发现这种药物带有严重的副作用,或者难以实现量产,因而无法进入产业化。这种方法被称为“药物再定位法(drug
reposition)”,即利用已有药品或者以往开发失败的药品中的成分来治疗其它疾病。过去主要依靠运气“偶然发现”有效成分,现在他们通过人工智能和大数据分析使效率获得大幅度的提高。研究人员表示,“AI创药”有利于降低开发成本、提高开发速度。希望通过AI的深度学习来提高预测精度,争取将新药开发周期压缩到5年以内。

近日,爱尔兰一家初创公司Nuritas预计,到2021年,他们将利用人工智能技术发现五种新的医疗成分。总部位于都柏林的这家公司已经证明,它能够胜任这项任务。

根据最近的一项研究,研究人员已经使用人工智能诊断早期阶段的糖尿病引发的失明症状。

全球网赌十大平台,目前,研究人员已经联合大学附属医院及制药公司就这种药剂开发新方法开始了具体的研究,并且已经获得部分预测结果。

澳门正规网上大赌场,这家初创公司利用人工智能发现了一种有助于治疗炎症的成分,预计到2019年底,这种成分将用于运动营养产品。

糖尿病视网膜病变是成人视力丧失的主要原因,其影响正在全球范围内扩大,到2030年将有1.91亿人受到影响。在疾病早期,虽然没有明显症状,但疾病可能已经发展。早期诊断和治疗可以对患者保持多少视力产生显着影响。

谁有可靠的网赌网站,第一种成分是在与德国化工巨头巴斯夫的合作中发现的。用传统方法发现一种新成分的标准时间是5到7年,而这对搭档利用人工智能只用了2年就发现了它。

研究人员开发了一种图像处理算法,可以自动检测疾病的一个关键症状,即视网膜上的液体,准确率为98%。该研究的首席研究员,墨尔本皇家理工大学Dinesh
Kant Kumar教授表示,这种方法是即时且具有成本效益的。

Nuritas首席执行官埃米特•布朗(Emmet
Browne)表示:“与通常情况下的特定领域相比,在市场上迅速推出某种产品是极具颠覆性的。”

PLoS ONE:科学家有望利用人工智能技术更好地管理癌症患者

网赌哪个平台app正规,虽然目前还不清楚下一个发现的药物是什么,但Nuritas预计在未来12-18个月内还会发现五种成分。该公司60%的成功率远远高于行业标准。

澳门大赌场手机版,doi:10.1371/journal.pone.0208808

“实际上,我们所做的就是利用人工智能来解开大自然的秘密。这就是它的深层意义。”Nuritas已从一系列知名投资者那里筹集了4000万英镑,其中包括Salesforce创始人马克•贝尼奥夫(Marc
Benioff)、U2乐队主唱波诺和the Edge。

近日,一项刊登在国际杂志PLOS
ONE上的研究报告中,来自萨里大学等机构的科学家们通过研究开发出了一种新型的人工智能系统,其有望预测癌症患者在整个治疗过程中的疾病症状和严重程度。

人工智能如何发现新药?

文章中,研究人员详细描述了他们开发的两种机器学习模型如何准确预测癌症患者所面临的三种疾病症状的严重性,这三种症状包括抑郁、焦虑和睡眠障碍,这些症状均与癌症患者生活质量的明显下降直接相关。研究者分析了癌症患者在接受计算机断层扫描x射线治疗过程中所经历的症状和相关数据,随后在不同的时间段来检测是否机器学习算法能准确预测患者的疾病症状表现。

当前药物研发过程的主要缺陷之一是需要大量的时间成本和前期投入。整个过程可能需要几十年才能开花结果,而且在效率、安全、优化以及临床前期和临床期安全方面,与其他行业形成了鲜明对比。

Cancer Res:开发出可高效识别不同类型癌细胞的人工智能系统

目前,制药业在每一种药物上花费近10亿美元。尽管大部分成本都来自优化过程、找到合适的分子、开发测定目标活性的方法,但要找到合适的化学物质却需要数年时间。

doi:10.1158/0008-5472.CAN-18-0653

接下来是在动物身上进行的药物试验,尽管已经在化学发现上投入了多年,但成功率仍只达到了1:10。这往往是制药企业合并的原因,因为巨额投资带来的回报机会很小。

在癌症患者中,癌细胞的类型在不同患者之间存在很大差异,甚至在同一种疾病中也是如此;识别癌症患者机体中存在的特殊细胞类型对于选择最佳的疗法来有效治疗患者至关重要,但能够完成这项任务的方法却是非常费时的,而且常常会因人为错误和人类视野的局限性而被阻碍。

目前关于药物研发的研究是如此之多,每天都有近10,000篇论文被发表,光凭人力不可能将所有数据关联、吸收和连接起来,从而产生一个有用的结果。但如果不这样做,新药的研发更是毫无头绪。

近日,一项刊登在国际杂志Cancer
Research上的研究报告中,来自日本大阪大学的科学家们通过研究揭示了如何通过一种基于人工智能的系统来克服上述问题,研究者指出,这种基于人工智能的系统能通过扫描显微图像并获得比人类判断更高的准确率,来有效识别不同类型的癌细胞,这种方法或能给肿瘤学领域的研究带来革命性的突破。

人工智能和机器学习使收集和分析数据成为可能。首先利用人工智能提取“有用的信息”,然后经历一个专家小组的严格审查。

Bioinformatics:新型人工智能系统有望加速科学家们在癌症领域的研究

例如,正在研究ALS的AI新药研发公司BenevolentAI开发了一个“判断相关系统”,可以从数百万篇科学研究论文和摘要中审查数十亿段和行的字句。该技术在数据和已知事实之间建立了直接的关系,因此未知的联系也被发现。

doi:10.1093/bioinformatics/bty845

科学家和研究人员正在对这一假说的有效性进行判断,并对其潜在的新药机制进行测试。

近日,一项刊登在国际杂志Bioinformatics上的研究报告中,来自剑桥大学的科学家们通过研究开发了一种名为“LION
LBD”的新型AI系统(人工智能系统),其能帮助帮助研究人员进行癌症相关的研究。

除此之外,人工智能还提供了对疾病的机理洞察,并提供了新的解决方法。它可以给出一个整体的新目标,如果在“复合意义上”使用,它允许我们在更大的化学调色板中选择我们的目标分子。

目前癌症研究在全球范围内吸引了大量的资金,而且相关研究报告的数量也非常庞大,因此研究人员正在奋力进行癌症领域相关的研究,而他们常常会发现,很多批判性假设的证据往往是在文章发表之后才会被发现。

人工智能还可以在确定任何有关化合物的安全性和有效性的问题方面发挥重要作用,比目前所需的时间更少,从而节省用于治疗严重疾病的时间和资源。它可以用来建立一种负担得起、可持续和有效的新药供应渠道。

癌症是一种非常复杂的疾病,其在全球是诱发人群死亡的第二大原因,目前研究人员并没有完全对癌症进行深入剖析;癌症的发生包括多种化学和生物化学分子、反应以及多种通路的改变,研究人员在多个广泛的学科中进行癌症研究,而其在描述相似概念的方式上也各不相同。

AtomWise的研究人员还发布了一个名为AtomNet的系统,旨在简化药物发现的初始阶段。它专注于观察不同化学物质之间的相互作用,从而轻松地确定目标分子。

Science:利用人工智能预测RNA病毒的动物宿主和传播媒介

AtomNet减少了这一过程中的手工工作,并利用深度学习来预测分子行为。虽然它没有发明一种新药,但它通过预测分子的行为减少了时间消耗。它已经通过帮助研发对付埃博拉和多发性硬化的药物证明了自己。

doi:10.1126/science.aap9072

另一个例子是总部位于加州的two
XAR,该公司正在将人工智能应用到药物发现机制中。它使用定制的计算平台来识别“药物和疾病之间的相关性”。该平台没有人为的偏见,并且通过小型和大型图书馆筛选,扩大数据库和并提高更快找到新药的机会。

诸如埃博拉病毒和寨卡病毒之类的许多致命性的和新出现的病毒传播给人类并导致严重疾病之前早就在野生动物和昆虫群落中传播。从基因组序列中寻找不同病毒的动物和昆虫宿主可能需要多年的密集的实地研究和实验室工作。由此引起的延迟意味着难以实施预防措施,比如给疾病的动物来源接种疫苗,或者阻止物种之间的危险接触。因此,在当前,及时地找到这些天然病毒宿主—这可能有助于阻止向人类传播—对科学家们构成了巨大的挑战。

人工智能最广为人知的应用之一是在1999年科学家决定解码我们的DNA时举行的基因组计划中。

如今,在一项新的研究中,来自苏格兰格拉斯哥大学等研究机构的研究人员设计出一种新的机器学习算法,它利用病毒基因组序列预测一系列RNA病毒的可能的自然宿主,其中RNA病毒是最常见的从病毒跳跃到人类中的病毒群体。相关研究结果发表在2018年11月2日的Science期刊上。

它不仅为一些罕见的遗传疾病和相关标志物提供了线索,而且还为预防糖尿病、帕金森症、阿尔茨海默症等疾病提供了重要线索。如今,多靶点基因反应可以通过机器学习来处理,而初创企业Evisagenics的软件技术通过剪接同位素量化与预测分析相结合,帮助发现新的药物靶点和生物标志物,对与疾病相关的基因进行优先排序,并提供一个有着良好证据支持的目标列表。

Adv Therap:人工智能助力转移性前列腺癌治疗,疗效显著

在药物研发的每个环节,都有许多人工智能初创公司已经进入。

doi:10.1002/adtp.201800104

这些环节包括聚合和综合信息、了解疾病的机制、建立生物标志物、生成数据和模型、修改现有药物、产生新的候选药物、验证和优化候选药物、设计药物、临床前实验设计、进行临床前实验、设计临床试验、招募临床试验人员、优化临床试验、发布数据和分析真实世界的证据等。

联合化疗是癌症治疗之路上的一块里程碑,但是优化其疗效需要对药物的协同作用进行剂量和时间相关的调整,传统的基于实验的调整方法耗时又耗力,效率极低,阻碍了最佳联合疗法的发展。

比如Cambridge Cancer
Genomics使用人工智能,从血液样本中的肿瘤DNA中预测癌症进展。CytoReason使用人工智能整理组织和标准化与免疫相关的基因、蛋白质、细胞和微生物组数据,使之成为一个单一的、机器可读的、细胞层次的免疫系统视图,使研究人员获得有关疾病机制、临床标记、药物发现和验证的新见解。

为此,研究人员近日开发出了一种基于人工智能的平台——CURATE
AI来完善并加速这个过程。在他们的研究中,研究人员使用了溴结构域抑制剂ZEN-3694和雄激素受体拮抗剂恩杂鲁胺这两个药物作为模式药物,利用这种新的AI平台对联合它们治疗一名转移性去势抵抗性前列腺癌病人的用药方针进行了指导,目的在于降低病人血清中的前列腺特异性抗原。

Desktop
Genetics使用AI确定影响CRISPR导向设计的生物变量。允许研究人员改善研究和减少实验偏见。

Lancet Oncol:人工智能帮助预测癌症患者接受免疫治疗的效果

BullFrog AI使用人工智能预测哪些患者会对正在进行的治疗产生反应。GNS
Healthcare使用人工智能将不同的生物医学和医疗数据流转换为代表个体患者的计算机模型,允许研究人员通过了解针对个别患者的最佳健康干预措施,大规模提供个性化药物。

doi:10.1016/S1470-2045(18)30413-3

Aetion使用人工智能分析医疗和药品索赔数据,允许研究人员了解哪种治疗方法在什么时候对哪些病人最有效。

发表在《Lancet
Oncology》上的一项研究首次证实,人工智能可以处理医学图像以提取生物学和临床信息。通过设计算法并将其开发用于分析CT扫描图像作者等人创建了一个所谓的放射学特征。该特征定义了肿瘤的淋巴细胞浸润水平,并提供了患者免疫治疗功效的预测评分。

“AI 药物研发”的市场现状

将来,医生可能因此能够使用成像来识别位于身体任何部位的肿瘤中的生物现象,而无需进行活组织检查。到目前为止,没有标记可以准确地识别那些对PD-1
/
PD-L1免疫治疗有反应的患者,在这种情况下,只有15%至30%的患者对此类治疗有反应。众所周知,肿瘤环境中免疫细胞更丰富,免疫疗法有效的可能性越大,因此研究人员试图通过成像来表征这种环境并将其与患者的临床反应相关联。

据估计,一种新药需要约1000人20年的努力以及高达16亿美元的成本才能进入市场。这似乎是一项巨大的投资,往往会导致该领域的公司合并。

Nat Commun:人工智能助攻前列腺癌诊断和治疗

Deep Knowledge
Ventures的研究表明,美国拥有人工智能用于药物开发的公司总数的59%,是竞争者中的“领导者”,而欧盟和亚洲目前至少似乎也已经踩在了起跑线上。

doi:10.1038/s41467-018-04724-5

Deep Knowledge
Ventures预计,亚太地区的投资将大幅增加,主要是外国公司,并且预计未来几年我们将见证亚洲相关公司的大量增长——特别是太平洋和中国。

来自瑞典的科学家们的最新研究成果表明数据驱使的AI可以帮助我们更深入了解前列腺癌如何发展,最终可以帮助提高这种疾病的临床诊断和治疗结果。每种癌症都是独特的,它的特点随着时间变化而变化,这种所谓的肿瘤异质性是由于肿瘤内细胞的竞争性克隆以及可能增加转移概率的获得性基因突变。

根据Deep Knowledge
Ventures报告,AI药物开发市场2015年的市场份额为2亿美元,2018年市场达到7亿美元,预计2024年价值超过50亿美元。而另一些对2024年该行业估值的预测为100亿美元甚至高达200亿美元。

来自瑞典生命科学实验室的研究人员开发了一种数据训练的AI方法可以帮助我们更好地了解前列腺癌及其周围微环境异质性相关的主要事件。这个来自瑞典皇家理工学院和卡罗林斯卡研究所的研究团队在KTH分子生物学教授Joakim
Lundeberg的领导下获得了来自6750个肿瘤组织样品的空间转录组学分析数据。

目前,大型制药公司以及赛诺菲、深基因组(Deep Genomics)、伯格健康(Berg
Health)、云制药(Cloud Pharmaceuticals)、Kadmon
Corporation、阿斯利康(Astra
Zeneca)等初创企业已经在人工智能药物研发方面投入了数百万美元。

Cell:利用人工智能绘制衰老大脑的基因表达图谱

来自BenevolentAI的Jackie
Hunters教授表示:“目前的药物开发过程既昂贵又太漫长。人工智能提供了一种解决方案,可以将多年的工作缩短为几个月,从而提高准确性和效率。”

doi:10.1016/j.cell.2018.05.057

这家总部位于人工智能的生物制药公司的首席执行官Radin补充说:“在我们存在的这几年里,我们已经被告知数百次,电脑无法做到这一点:生物学太复杂了,这是行不通的。在每一个疾病项目中,我们都对新人工智能识别的候选对象进行了概念验证研究,我们在标准端点上产生了有用的结果。”

在一项新的研究中,来自比利时鲁汶大学Stein
Aerts教授及其团队首次在果蝇衰老过程中绘制出每个脑细胞的基因表达图谱。由此产生的“细胞图谱”为大脑在衰老过程中的运作提供了前所未有的见解。这种细胞图谱被认为是开发有助于更好地理解人类疾病发展的技术而迈出重要的第一步。相关研究结果于2018年6月14日在线发表在Cell期刊上。

AtomWise首席运营官亚历山大•利维(Alexander
Levy)进一步解释道:“你可以在药物和广泛的生物系统之间进行互动,并将其分解成越来越小的互动群体。如果你研究了足够多的这种分子的历史例子,你就可以做出非常准确但又非常快的预测。”

果蝇的大脑由大约10万个细胞组成,尽管它比人脑小得多,但它包含数百种不同类型的神经元和其他形成复杂网络的细胞,非常像人类大脑。研究者解释道,“为了真正理解大脑的运作,即使对像果蝇一样小的有机体,我们也需要放大观察每个细胞。所有的器官和组织都由许多不同的细胞组成,这些细胞彼此之间进行沟通来执行它们的特定功能。尽管它们具有相同的DNA,但它们都表达一组不同的基因,因此为了理解真正发生了什么,我们需要知道哪些细胞在做什么和什么时候做。”

人工智能正越来越多地应用于医疗保健领域,这种变化很可能会改变我们的生活(甚至挽救生命。从外科机器人到可以进入人体的微型机器人,人工智能已经确立了在医疗领域的影响力。

Science:开发出人工智能驱动的鬼影细胞测定仪,不用产生图像就可高通量识别和分选细胞

而在药物研发领域,人工智能将会带来一个革命性的新时代。

doi:10.1126/science.aan0096

在一项新的研究中,日本研究人员发明了一种新的细胞识别和分选系统,并称之为鬼影细胞测定仪。这种系统将一种新的成像技术与人工智能结合在一起以史无前例地高通量速度识别和分选细胞。他们希望他们的方法将用于识别和分选在患者血液中的循环癌细胞、能够加速药物发现和改进基于细胞的医学疗法的疗效。

在这项研究中,这些研究人员证实鬼影细胞测定仪能够分选至少两种不同类型的具有相似大小和结构的细胞,而且很少发生分选错误。鬼影细胞测定仪能够以每秒1万多个细胞的速度识别细胞,并且以每秒数千个细胞的速度对细胞进行分类。现存的细胞分选机器不能够区分具有相类似形状的细胞类型。人类专家借助显微镜通常以每秒少于10个细胞的速度识别和分选细胞,而且有时还具有较差的准确度。

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常见症状:多尿 糖尿

并发症状:糖尿病乳酸性酸中毒 高渗性非酮症性糖尿病昏迷

相关检查:血糖 血脂检查

推荐用药:糖脉康颗粒

养阴清热,活血化瘀,益气固肾。…[详细]

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