、パーキンソン病の診断と治療の分野を再編する革新的な治療法を確立するためにAI のを利用して、世代の道に光を当ててきました 一方、化学科のミケーレ・ヴェンドルスコロ・ユスフ・ハミード教授の研究チームが発明したプロセスは、生成を妨げる可能性のある化合物を標的とする人工知能（AI）システムによって採用されたAIベースの戦略と非常によく似ていた。タウフィブリルの。 これら 2 種類の集合オプションは、パーキンソン病を引き起こす要因と呼ばれます。
創薬の加速
現在の当社の面接モデルは、時間と費用がかかり、お金がかかる方法であったため、この従来の方法でふるい落とされた当社の候補者がディスカッションを行うことが証明されました。 国際的な双子であるカナダは、機械学習による検査に新しいアプローチを採用しており、コストを 1,000 分の 1 に削減すると同時に、人口動態の改善に成功しています。
Facebook グループが患者としての位置を含む「国境なし」の概念に基づいていることを考慮すると、世界のパーキンソン病コミュニティは緊急事態が発生した場合に簡単に Facebook グループを使用できることが世界に認められています。
この病気に罹患する高齢者の数は増える一方であることが強調されています。 これとして参照されるデータは、WHO が前回の報告書で言及した内容を反映しています。 2020年に報告された症例によると、この病気に罹患する人の数、特に1,800万人は2040年までに倍増すると予想されています。この病気による致死率は高くなる可能性があり、死者数は凄まじいものになる可能性があります。
臨床研究での調査を利用して病気に対する究極の解決策を探す際の普及医学の基本的な障害は、病気を終結させるか、少なくとも寿命を縮めることです。 これを念頭に置くと、革命の成功は歴史を帳消しにすることさえあるため、AI 技術は一般的に従来の創薬手法よりも高速で時間の節約となるでしょう。
AIを活用したスクリーニング
サンチェス・モレノら。 らは、このアプローチが主に、さまざまなサイズと構造の分子の 2 つの統合ライブラリを利用した合成支援 ML (SAML) に依存していることを示しました。 TFM が扱っている可能性のあるアプローチは非常に新しいものであり、5 種類の活性化学物質しか明らかにできなかったという事実に貢献しています。 同時に、残りは別の方法を使用して実証することはできません。
それは無限であるため、機能科学者がすべてを理解する鍵となります。 今回は、トレーニング セッション中に、最も強力な化合物のみが分類されたままになるように、モデルが選択手順をmaticに調整しました。 これらはすべて、彼らをトップフィールドに置いたグラフへの鋭いショットでした。
すべてはパーキンソン病から始まりました！ 残念ながら、原因は不明のままです。 神経原線維変化のような主要なタンパク質が徐々に発見され、ゆっくりとレビー小島の形をとりました。 最後に、このセクションでは結果を決定します。どれだけのタンパク質が凝集の有無を決定するか、そしてそれらが個体に対してどのような役割または機能を果たすかです。
細胞レベルで分子経路を変化させることは薬の効果の範囲を超えていますが、分子経路細胞の非常に低いレベルで機能し、低下した細胞を何らかの方法で機能させるため、この事実はうまく機能します。 しかし、ケンブリッジ大学の研究者らのアプローチは、科学的知識の注目点を黒くした。彼らの研究は、あるタンパク質と別のタンパク質の絡み合いを解消し、この問題を解決するために使用される化合物のスペクトルを広げる物質の有効性を証明した。
創薬におけるパラダイムシフト
さらに、異常が 1 つの程度の欠陥 (単一の遺伝子発現異常) に起因する場合、その結果によって病気が多因子性であるかどうかが決まります。 第一に、病気の理解が深まれば、多大な効果が得られる可能性がありますが、得られた知識は他の病気にも応用できる可能性があります。
医薬品開発業界に機械学習が関与すると、情熱、感情、実績のあるスピードでの即効性を組み合わせて、1 人の人間を生み出すことができます。 確かに、新薬候補者には、その可能性を見つけてテストする新たな機会が数多くあるでしょう。 そのため、新たな研究分野が生まれ、医学や生物学の学術の発展が注目されます。
しかし、結核の大きな課題は、治療効果がまだ十分に発揮されていないことです。そのため、結核を終結させる効果的な薬剤が求められています。明らかに現在を引き継ぐ未来。 より強力で効果的な薬によって新たな治療可能な病気を生み出す医療AIの研究によって実現される患者支援ソリューションが間もなく検討されており、そのような技術の研究が進行中です。
AI がば、すぐに科学者にとって一般的なツールになるかもしれません。 明確に個別化された医療への将来のアプローチは AI の基盤の上にのみ構築できるため、正直に言って、科学者は最終的に AI を超えるのは困難になるでしょう。
疎外と投薬の組み合わせが既存の問題を悪化させ、パーキンソン病や他のタイプの認知症として知られる病気の急速な発症につながる可能性があるため、この状況は逆の影響を与える可能性があります。 ケンブリッジ大学のエンジニアと理系dentによる AI 実験的アプローチは、文章の隠された意味を明らかにし、科学的知識を現代の医療システムに適応させる方法を教えてくれました。
AI の破壊的テクノロジーは、すでに神経疾患との戦いに敗れた私たちだけでなく、苦しみのせいで地球上で死につつある人々や、痛みを止めるために自殺しようとしている他の人々にも希望を与えるでしょう。
この話は元々 『Nature』誌。
