워털루 대학의 두 dent , 인문학 및 유전학부의 Murto Hilali와 Kritika Grover는 SickKids Research에서 AI 도구를 활용하여 뇌성마비와 관련된 유전적 특징을 연구하는 연구를 수행했습니다. 그들의 귀중한 의견은 그들이 Nature Genetics에서 출판한 "현대 도구 이전의 유전적 육종 기술"이라는 제목의 다가오는 논문의 저자로 등재될 이유입니다.
AI와 AlphaFold를 활용한 선구적인 뇌성마비 연구
AlphaFold AI 알고리즘은 뇌성마비와 관련된 돌연변이가 있는 유전자를 가진 단백질을 다루고 분자 수준에서 질병과 어떻게 관련되는지 이해하는 데 사용되었습니다. 이러한 종류의 프로젝트는 신경 질환과 관련된 질병의 복잡성으로 인해 이전에 defi 할 수 없었던 유전 질환을 담당하는 유전자를 발견하기 위한 기반을 디지털 애플리케이션이 어떻게 제공할 수 있는지를 나타냅니다.
2019년 가을부터 생명공학과 경제학을 수강하고 있는 Hriday Hilali는 AlphaFold가 이 질환의 유전자 구조를 표현하는 데 어떻게 사용되었는지, 그리고 유전자 구조와 뇌성마비 특성 간의 연관성을 설명하면서 프레젠테이션을 시작했습니다. . 그의 지도교수는 Prof가 스스로 중요한 결점을 지적하려고 노력해 왔기 때문에 결정적인 결점에 대한 세심함을 분명히 높이 평가할 것입니다.
그 일을 마친 후, 컴퓨팅 분야에서 대체 학위를 dent 생화학 학생 Shiwali Grover가 그 자리를 맡았습니다. 더욱이, 그 증명 이후, 특정 질병의 유전적 형태를 연결하는 AlphaFold에 의해 무시되기 전에 질량 분석기를 사용하여 유전자의 염기쌍을 면밀히 조사했습니다.
또한, 추가된 1년은 연구를 위한 더 많은 공간을 제공했습니다. 우리는 훨씬 더 많은 테스트를 수행할 수 있었기 때문에 적절한 시기에 불균형 없이 데이터의 양을 늘리고 속도를 높일 수 있는 AI 기술이라는 개념 증명을 만들었습니다.
미래 의료에 대한 시사점
SickKids의 유전 연구에 사용된 AI는 향후 의료 분야의 약물 개발 프로세스가 어떻게 실행되어야 하는지를 보여주는 가장 혁신적인 사례가 될 가능성이 높습니다. AI 기반 분석 - Hitali 및 Grover 연구 - 물리적 실험을 시뮬레이션으로 대체하여 간단한 실험실 설정을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 연구 회사에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 과학적으로 평가할 수 있는 영역과 치료법 개발의 범위를 확장합니다.
그들이 성공적인 Co-op 경험을 했다는 사실은 의심할 여지가 없습니다. 나중에 Stephen Scherer 박사(리드)가 제공한 모범적인 지도 하에 그리고 연구를 개발 도구로 사용하는 환경을 통해 작업한 것을 보면 알 수 있습니다. 학자들은 행동 촉구의 목표 중 하나가 교실 학습을 실제 생활에 적용하고 문화적 발견을 허용하는 것이라고 말합니다. 더욱이 그들은 관측 지식이 생성되어야 하는 차원을 가리게 됩니다.
워털루 이전과 마찬가지로 시간이 지남에 따라 축적된 대학의 핵심 개념 중 하나는 협동 교육이 dent 에게 실습 경험을 제공하고 과학과 기술의 네트워킹 가교를 제공하기 위한 명명된 경로라는 것입니다.
이 경우 워털루 dent SickKids 연구소 간의 협력은 뇌성마비 뒤에 숨겨진 미스터리를 해결할 수 있는 두 가지 핵심 요소 중 하나입니다.
뉴스 출처: 워털루 대학교 블로그 게시물
