Таким образом, кембриджские ученые проложили путь поколениям, используя искусственного интеллекта для создания революционного метода лечения, который меняет область диагностики и лечения болезни Паркинсона. С другой стороны, процесс, изобретенный исследовательской группой профессора Мишеля Вендруколо Юсуфа Хамиеда с химического факультета, был очень похож на стратегии на основе искусственного интеллекта, которые использовались системой искусственного интеллекта (ИИ), нацеленной на соединения, которые могут мешать образованию тау-фибрилл. Эти два типа совокупных вариантов называются провоцирующими факторами, вызывающими болезнь Паркинсона.
Ускоренное открытие лекарств
Поскольку наша текущая модель собеседования представляет собой трудоемкий и дорогостоящий метод, на который были потрачены деньги, было доказано, что наши кандидаты, прошедшие отбор по этому традиционному методу, будут обсуждать. Канада, являющаяся своим международным двойником, использует новый подход к скринингу посредством машинного обучения, который сумел в тысячу раз сократить его стоимость и в то же время улучшить его демографический характер.
Мир признает, что глобальное сообщество людей с болезнью Паркинсона может использовать группу Facebook просто в случае возникновения чрезвычайной ситуации, учитывая, что она основана на концепции «нет границ», включая местоположение пациента.
Подчеркнуто, что число пожилых людей, заболевших этой болезнью, будет только расти. Данные, называемые этими, отражают то, что ВОЗ упомянула в последнем отчете. Согласно зарегистрированным случаям в 2020 году, число людей, которые будут страдать от этого заболевания, особенно 18 миллионов, как ожидается, удвоится к 2040 году. Смертность от этой болезни может быть высокой, а число погибших может стать ужасающим.
Основным препятствием современной медицины в поиске окончательного решения болезни с помощью клинических исследований является либо прекращение болезни, либо, по крайней мере, сокращение ее жизни. Учитывая это, методы искусственного интеллекта, как правило, будут быстрее и экономят время, чем традиционные методологии открытия лекарств, поскольку успех революции даже отменит историю.
Скрининг на основе искусственного интеллекта
Санчес-Морено и др. показали, что этот подход в основном опирается на синтетическое машинное обучение (SAML), основанное на двух консолидированных библиотеках молекул различных размеров и структур. Подход, с которым может иметь дело TFM, является совершенно новым, поскольку он может выявить только 5 активных химических веществ. В то же время остальное невозможно продемонстрировать другим методом.
Оно безгранично, поэтому ученые-функционалисты — ключ к пониманию всего. На этот раз во время сеанса обучения модель matic усовершенствовала процедуру отбора, так что классифицированными остались только самые мощные соединения. Все это были точечные удары по графику, который вывел их на первое место.
Все началось с болезни Паркинсона! Увы, причины остаются неизвестными; основной белок, подобный нейрофибриллярным клубкам, выявлялся постепенно, медленно принимая форму островков с тельцами Леви. Наконец, этот раздел определит результат: сколько белков будет определять, будет ли агрегация или нет, и какую роль или функцию они будут играть для человека.
Хотя изменение молекулярных путей на клеточном уровне выходит за рамки действия препарата, этот факт имеет хорошее значение, поскольку он действует на очень низком уровне клеток молекулярных путей, которые каким-то образом заставляют депрессивные клетки функционировать. Однако подход исследователей Кембриджского университета зачернил пятно напряжения в научных знаниях: их исследование продемонстрировало эффективность веществ, расширяющих спектр соединений, используемых для устранения спутывания одного белка с другим и решения этой проблемы.
Смена парадигмы в открытии лекарств
Кроме того, если аномалия возникает в результате одной ошибочной степени (нарушение экспрессии одного гена), результаты определят, является ли заболевание многофакторным или нет. Во-первых, по мере лучшего понимания болезней можно было бы достичь огромных результатов, но любые полученные знания можно было бы применить и к другим заболеваниям.
Когда машинное обучение задействовано в индустрии разработки лекарств, страсть, эмоции и быстрая эффективность с проверенной скоростью могут быть объединены воедино, чтобы создать одного человека. Конечно, у кандидатов на получение лекарств будет много новых возможностей найти и проверить свой потенциал. Таким образом, будут рождаться новые области исследований и, как следствие, будет заметен рост академических исследований в области медицины и биологии.
Однако основной проблемой при лечении туберкулеза является эффективность лечения, которая достигается только на этапе использования в полной мере, насколько эффективны эти лекарства, и это порождает спрос на некоторые эффективные лекарства, которые положат конец этой болезни в будущем. будущее, которое, очевидно, возьмет верх над нынешним. Поскольку в ближайшее время рассматриваются решения по поддержке пациентов, которые будут реализованы благодаря исследованиям ИИ в медицине, которые приведут к появлению новых излечимых заболеваний с помощью более мощных и эффективных лекарств, исследования таких технологий продолжаются.
Когда ИИ сможет анализировать миллиарды химических соединений, он вскоре может стать обычным инструментом для ученых. Будущий подход к индивидуализированному здравоохранению может быть построен только на основе искусственного интеллекта, поэтому, честно говоря, в конечном итоге учёным будет сложно превзойти его.
Ситуация может иметь противоположные последствия, поскольку сочетание отчуждения с лекарствами может усугубить существующие проблемы, что приведет к стремительному развитию болезни, известной как болезнь Паркинсона, и других типов деменции. Экспериментальный подход Кембриджского университета к искусственному интеллекту, реализованный инженерами и dent естественных наук, научил их раскрывать скрытый смысл произведений и адаптировать научные знания к современной системе здравоохранения.
Прорывные технологии искусственного интеллекта дадут надежду тем из нас, кто уже проиграл борьбу с неврологическими заболеваниями, а также другим людям, которые умирают на планете из-за страданий, которые они испытывают, или которые убивают себя, чтобы остановить свою боль.
Эта история первоначально появилась в журнале Nature .
