ウォータールー大学の 2 人のdent、ムルト ヒラリとクリティカ グローバーは、どちらも人文遺伝学部に所属し、SickKids Research で AI ツールを利用して脳性麻痺に関連する遺伝形質を研究しました。 彼らの貴重な意見は、Nature Genetics によって出版される「最新のツール以前の遺伝子育種技術」と題された今後の論文の著者として彼らがリストされる理由です。
AI と AlphaFold を使用した先駆的な脳性麻痺研究
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に取り組み、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。 この種のプロジェクトは、神経疾患に関連する病気の複雑さのために以前はdefiできなか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盤をデジタル アプリケーションでどのように提供できるかを示しています。
2019 年の秋からバイオテクノロジーと経済学を履修しているフリデイ・ヒラリ氏は、この状態の遺伝子の構造と、それらの遺伝子の構造と脳性麻痺の特徴との関連性を表現するために AlphaFold がどのように使用されてきたかを説明してプレゼンテーションを始めました。 。 彼の上司は、教授が自ら重大な欠陥を最前線に突き出そうとしているため、その重大な欠陥に対する彼の注意力をきっと高く評価するでしょう。
その後、コンピューティングの代替学位をdent生化学の学生、Shiwali Grover がその席を引き継ぎました。 さらに、その証明の後、AlphaFold によって無視される前に、質量分析計が遺伝子の塩基対を精査するために使用され、特定の疾患の遺伝的形態が関連付けられました。
さらに、1 年追加されたことで、より多くの研究の余地が得られ、より多くのテストを行うことができたので、やがて概念実証、つまり不均衡なくデータ量を高速化し増加させることができる AI 技術を作成しました。
将来の医療への影響
SickKids の遺伝子研究における AI は、医療における医薬品開発プロセスが将来どのように実行されるべきかを示す最も革新的な事例となる可能性があります。 AI ベースの分析 - Hitali と Grover の研究 - 物理実験をシミュレーションに置き換えることにより、シンプルなラボ設定を可能にします。 このようなアプローチは、調査会社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範囲を拡大することもできます。
彼らが生協で繁栄した経験を持っているという事実は、後にスティーブン・シェーラー博士（リーダー）の模範的な指導の下で、また研究を開発ツールとして使用した環境を通じて彼らが働いたことで示されたように、疑う余地はありません。 学者らは、行動喚起の目的の一つは教室での学習を実生活に応用し、文化的な発見を可能にすることだと述べている。 さらに、それらは観測知識が生成されるべき次元を影付けします。
ウォータールー以前と同様、時間をかけて蓄積してきた大学の核となるコンセプトの 1 つは、生協教育がdentに実践的な実践経験を与え、科学と技術におけるネットワークの橋渡しをするための名前付きルートであるということです。
この場合、ウォータールーのdentとシックキッズ研究所との協力は、脳性麻痺の背後にある謎の解決を可能にする 2 つの重要な要素のうちの 1 つです。
ニュースの出典:ウォータールー大学のブログ投稿
