- AI駆動の分析により、治療薬開発プロセスが加速します。
- AIシミュレーションは研究を効率化し、科学的可能性を広げます。
- 共同実習（Co-op）プログラムにより実践的な経験を得られ、学習効果が向上します。
ウォーターロー大学の2人の大学生、ムルト・ヒラリとクリティカ・グロバー（どちらも人文・遺伝学部所属）は、シックチャイルド・リサーチで研究を行い、脳性麻痺に関連する遺伝的特徴を研究するためにAIツールを利用しました。彼らの貴重な貢献により、彼らは「現代のツール以前の遺伝的交配技術」というタイトルの今後の論文の著者としてリストされます。この論文はNature Geneticsによって出版されます。
AIとAlphaFoldによる脳性麻痺研究の先駆的取り組み
AlphaFold AIアルゴリズムは、脳性麻痺に関連する遺伝子変異を持つタンパク質の処理や、それらが分子レベルで疾患とどのように関連しているかを理解するために使用されています。このようなプロジェクトは、神経疾患に関連する疾患の複雑さのために以前は定義不可能だった遺伝性疾患の原因となる遺伝子を発見するための基礎を提供できるデジタルアプリケーションの一例を示しています。
2019年秋からバイオテクノロジーと経済学を専攻しているヒriday・ヒラリは、プレゼンテーションを開始し、AlphaFoldがどのようにこの疾患の遺伝子構造の表現や、それらの遺伝子構造と脳性麻痺の特徴との関連性を示すために使用されてきたかを説明しました。彼の監督者は、彼自身がこれらを前面に出そうとしている中で、重要な欠陥への教授の注意深さをきっと高く評価するでしょう。
その後、計算科学を副専攻とする生化学学生のシワリ・グロバーが席を引き継ぎました。さらに、その証明の後、質量分析計が使用され、AlphaFoldが特定の疾患の遺伝的形態を接続する前に無視された、遺伝子の塩基対が精査されました。
さらに、追加の1年により研究により多くの余地が生まれ、私たちはより多くのテストを行うことができ、結果として概念実証を作成しました：これは、不均衡を生じさせることなくデータの速度と量を加速できるAI技術です。
将来の医療への影響
シックチャイルドの遺伝学研究におけるAIは、将来の医療における創薬プロセスがどのように運営されるべきかを示す最も革新的なケースとなる可能性があります。AIベースの分析（ヒタリとグロバーの研究）は、物理的な実験をシミュレーションに置き換えることで、単純なラボセットアップを可能にします。このアプローチは、研究機関にかかる時間を短縮するだけでなく、科学的に評価可能な領域や治療法の開発の範囲を拡大することもできます。
彼らが繁栄するCo-op経験を持っていたことは、後にDr. Stephen Scherer（リーダー）の下での卓越した指導や、研究を開発のツールとして使用する環境の中で働いていたことにより示されました。学者たちは、呼びかけの目的の一つが、教室での学習を実生活に応用し、文化的発見を可能にすることであると述べています。さらに、彼らは観測的な知識が生成されるべき次元に光を当てています。
ウォーターロー以前と同様に、大学が長年にわたって蓄積してきた中核概念の一つは、Co-op教育が学生に実践的な経験と科学技術分野でのネットワークの架け橋を提供するための指定されたルートであるということです。
この場合、ウォーターローの学生とシックチャイルド・リサーチ研究所の協力は、脳性麻痺の謎を解くことを可能にする2つの主要な要素の一つです。
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エママン・オムワンダ
エマニュエル・オムワンダの専門分野は暗号資産市場であり、ファンダメンタル分析とテクニカル分析の両方にわたります。Cryptopolitanに参加する以前は、CoinEdition、The Crypto Basic、CryptoNews Flash、DroomDroomなどのさまざまな暗号資産メディアサイトで活動していました。ケニアのケンヤッタ大学から数学およびコンピュータサイエンスの理学士（BSc.）を取得し、現在はコミュニケーション・メディア研究の文学士取得に向けて最終学年を修了中です。
