因此，剑桥学者们一直在照亮一代人的道路，利用人工智能的可能性来建立一种革命性的治疗方法，重新安排帕金森氏症的诊断和治疗领域。 另一方面，化学系 Michele Vendruscolo Yusuf Hamied 教授的研究团队发明的过程与人工智能 (AI) 系统采用的基于人工智能的策略非常相似，该策略针对可能干扰形成的化合物tau 原纤维。 这两种综合选择被称为帕金森病的诱发因素。
加速药物发现
由于我们现在的面试模式已经是费时又费钱的方法，已经是花钱的题目了，事实证明，我们这些被传统方法筛选出来的候选人会讨论。 在其国际双胞胎之间，加拿大采用了一种通过机器学习进行筛查的新方法，该方法成功地将成本降低了千倍，同时改善了其人口特征。
世界认识到，全球帕金森氏症社区可以在紧急情况发生时使用 Facebook 群组，因为它基于“无国界”概念，包括患者的位置。
人们强调，受这种疾病影响的老年人数量只会增加。 这些数据反映了世界卫生组织在上一份报告中提到的内容。 根据2020年报告的病例，预计到2040年，罹患这种疾病的人数将增加一倍，尤其是1800万人。这种疾病的死亡率可能会很高，死亡人数可能会变得可怕。
流行医学利用临床研究寻找疾病最终解决方案的基本障碍是终止疾病或至少缩短其寿命。 记住这一点，人工智能技术通常会比传统的药物发现方法更快、更省时，因为革命的成功甚至会取消历史。
人工智能驱动的筛查
桑切斯-莫雷诺等人。 已经表明，这种方法主要依赖于综合辅助机器学习 (SAML)，由两个不同大小和结构的分子综合库提供支持。 TFM 可能采用的方法非常新，导致它只能揭示 5 种活性化学物质。 同时，其余的部分无法用其他方法来证明。
它是无限的，因此功能科学家是理解一切的关键。 这一次，在训练期间，模型matic改进了其选择程序，以便只有最强大的化合物保持分类。 这些都是针对图表的针对性镜头，使他们处于顶级领域。
这一切都是从帕金森病开始的！ 遗憾的是，原因仍然未知。 一种主要蛋白质，如神经原纤维缠结，逐渐被发现，并慢慢形成路易体胰岛的形状。 最后，本节将确定结果：有多少蛋白质将决定是否会聚集以及它们对个体发挥什么作用或功能。
虽然在细胞水平上改变分子途径的途径超出了药物作用的范围，但事实发挥了作用，因为它在分子途径细胞的非常低的水平上发挥作用，使受抑制的细胞以某种方式发挥功能。 然而，剑桥大学研究人员的方法却在科学知识中抹黑了一个电压点：他们的研究证明了这些物质的有效性，这些物质拓宽了用于治愈一种蛋白质与另一种蛋白质缠结的化合物谱并解决了这个问题。
药物发现的范式转变
此外，如果异常是由某一程度的缺陷（单一基因表达异常）引起的，则结果将确定该疾病是否是多因素的。 首先，随着对疾病的了解越来越多，可能会产生巨大的影响，但获得的任何知识都可以应用于其他疾病。
当机器学习涉足药物开发行业时，激情、情感和快速有效且经过验证的速度可以结合在一起创造一个人。 当然，候选药物将有许多新的机会来发现和测试其潜力。 因此，新的研究领域将会诞生，医学和生物学领域的学术研究也会随之增长。
然而，结核病的主要挑战是治疗效果，只有在充分利用这些药物的作用阶段才能发挥作用，这就产生了对一些有效药物的需求，以最终结束该疾病。未来显然将取代当前。 由于很快就会考虑通过医学人工智能研究来完成患者支持解决方案，从而通过更强大、更有效的药物产生新的可治愈疾病，因此对此类技术的研究正在进行中。
当人工智能可以筛选数十亿种化合物时，它可能很快就会成为科学家的常用工具。 未来独特的个性化医疗保健方法只能建立在人工智能的基础上，所以说实话，科学家最终将很难超越它。
这种情况可能会产生相反的影响，因为疏远与药物治疗的结合可能会加剧现有的问题，导致帕金森病和其他痴呆症类型的疾病迅速发展。 剑桥大学工程师和理科dent的人工智能实验方法教会他们如何揭示文字中隐藏的含义，并将科学知识应用到现代医疗保健系统中。
人工智能颠覆性技术将为我们这些已经在与神经系统疾病的斗争中失败的人们带来希望，也给地球上因痛苦而死亡或为了止痛而自杀的人们带来希望。
这个故事最初出现在《自然》杂志。
